数据资产管理关注哪些特征

1. 所谓的数据资产管理是什么呢

数字资产管理的概念我也是和天阳科技合作后，才有了一个大致的概念。数字资产管理体系的核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既能够帮助银行合理评估、规范和治理银行信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，而且还要符合大数据的跨行业合作趋势。

2. 数据资产管理

在当今时代，离开数据，很难有企业可以正常运行，各个企业都依赖于数据资产做出的数据分析来进行更加明智和有效的决策，市场领导者正在利用数据资产，通过丰富客户资料、信息创新使用和高效运营来取得竞争优势。企业通过数据资产，提供更好的产品和服务，降低成本，控制风险。随着企业对数据需求的不断增长以及对数据依赖性的不断增强，人们可以越来越清楚数据资产的商业价值。

什么是数据资产?

数据资产是指具有无形资产的资源形态、以数据形式存在的企业战略资源。数据资产的关键核心是资产，其应具备资产的特征，又因其是以数据为载体的资产，又兼顾有数据的特性，因此数据资产属于一种信息化资产。数据资产应具有以下特征：

1、可以广泛使用。数据资产的最主要特征即可以提供给各类型的用户进行使用，其使用范围要比实物及无形的资产更为广泛，企业可以对数据信息进行出售或出租，以此来获得收益。买方可以对数据进行挖掘分析，再进行获益。同样的数据也可以提供给不同种类的用户。

2、收益高于成本。数据资产和其他资产的共同特性即购买需要支付一定的金额，并且收益应该大于成本。同时，从数据的产生、到存储、到维护使用都需要一定的成本，只有当收益价值大于支出的价值时，这些数据资产才会有价值。而海量数据中，一大部分数据其实是没有价值的，这对数据资产的管理造成了一定的困难。

3、寿命周期性。数据资产具有一定的使用年限，随着信息的不断更新，数据也会在一段时间后变得不可用，也需要进行更新和更换。因此，对数据资产来说，存储数量多，寿命周期长未必是优势，因为数据是具有时效性的。

 

什么是数据资产管理？

数据资产管理概念最早是在2012年的达沃斯经济论坛上被提出的,其借助了传统的资产管理理念,将数据看做货币或者黄金作为新型的经济资产进行管理,主要指的就是对于一个企业进行数据资产化,形成一个完善统一的管控架构,从而对企业不断的创造价值，和应对大数据发展过程中带来的机遇与挑战。

数据资产管理（Data asset management 简称DAM）是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而起到控制、保护、监督、交付和提高数据资产价值的相关管理工作。数据资产管理也将成为企业的“实物资产”、“无形资产”、“人力资产”以外的第四大资产管理，并且其在未来的价值不可估量。

数据资产管理的目标是实现对数据资源进行全面采集、统一存储、有效管理、深度挖掘和创新应用。主要包括以下三个方面的工作内容：

一、数据资产管理

数据资产的管理贯穿数据的全生命周期，让数据更加准确、一致、完整、安全，降低开发成本，主要内容包括数据资产的生产（数据采集和集成）、数据资产的评估及数据资产的质量保证（数据质量管理）。

二、数据资产应用

提升数据服务能力，使得数据的使用过程更加方便、快捷、智能，从而提升管理决策水平。

三、数据资产运营

支持数据资产的分发、开发、交易等数据价值的实现。

3. 数据资产的管理方法

在最近几年的业务发展中，数据都是各大公司建设的“宠儿”，几乎所有的业务都围绕数据展开，其重要性堪比信息化时代的“石油”。因此，大多数的公司都会建设自己的数据资产平台，一方面是为了做一些诸如统一数据口径一类的基础工作，另一方面也是为了深入挖掘数据的价值，为企业带来高额的利润回报。

回看过去的发展历史，围绕着数据的采集、建设、管理和应用，已经基本形成了体系化的建设方法。运营在做定价的时候，需要数据的支持；财务在评估预算的时候，需要数据的支持；法务在判定风险时，同样需要数据的支持…… 同时，随着企业发展的进行，数据口径的统一需要对数据进行治理；成本的管理需要对数据进行治理；支持业务的增多需要对数据进行治理…… 凡此种种，当我们缺少了数据资产门户的时候，很多的治理和查询工作，便很容易产生乱子。

某些意义上，数据资产的整理，是一种“脏活累活”，需要持续的维护和迭代，但做好之后，其发挥的价值，也是非常大的，只不过这种价值需要依附于别的项目才能体现出来。

因此，本文简单介绍一种整理数据资产的方法，供大家交流，篇幅不长，介绍思路更多一些。

其实数据的整理，用“运营”的思路来讲，更像是“品类规划”。只有把类目和索引做到了，全局层面便有了可视化的基础，后续资产的整理和归类，也会有科学的指引。

像比较大一点的互联网公司，业务通常不是单一的，因此如何仿照类目的思路，将一、二、三级索引做好，就是一个关键点和难点。

从消费者的视角，可以根据行为偏好、互动行为、个人属性、社交关系等方面构建类目，行为偏好又可以分为购买行为、点击行为、浏览行为，等等；从业务的视角，可以根据电商、金融、社交、媒体等业务属性构建类目，电商又可以分为B2C、C2C、B2B2C等不同的业务模式；从部门的视角，又可以根据XX事业部这种方式来建设，然后一级一级细分到具体负责的团队。总之，根据某一种分类的原则，将一二三级类目做完整，通常情况下可以很快的定位到需要的数据。

当然，只有类目也是不行的，这时候支持一个基本的搜索功能，将业务名、表名、字段名、属性名等做成模糊匹配的方法，供用户搜索和查询，便可以支持绝大多数的自行查询场景。

当然，因为表或者字段的展示格式都是固定的，因此搜索的结果可以做到非常的美观，配合手工打上的标签，90%以上的场景都可以支持用户自定义查询。

总结一下，资产的导航，适合以“类目”的方式进行组织，以搜索的方式配合使用，展示的接口以树形最佳，配合标签等个性化的内容，可以最大程度上满足查询诉求。

当用户查询到需要使用的数据时，下一步便是如何获取和使用数据。在通常的技术场景下，研发的同学只需要申请对应的表权限既可以获得。

但现在是有三种情况，我们需要分别看获取的方式：

一种是这种数据不适合直接开放底表，因为权限隔离的缘故，不能把所有权限开放出去，这时候就需要有资产分离的功能，也就是根据适用范围申请数据；

一种是非技术的同学申请，通常直接给一个表也是不知道怎么用的，可能给一个数据看板，或者是申请一个数据集，更合适一些，非研发的同学，可以使用报表工具自行配置。当然这种场景可以支持的数据查询能力会比较有限，需要尽可能的将报表的门户建设做好之后，再开放出去；

一种是有明确数据安全场景的诉求，比如最近刚出台的“个保法”，对于用户隐私的数据监管非常严格，这时候就需要配套有对应的法务审批或者是其他的数据安全接口人审批，这里的流程也是要单独设置的。

但不论哪种方式，都少不了完善的数据使用流程，这其实是属于“流程管理”的范畴，系统通常会默认指定审批人，但如果有特殊的需要，比如“个保法”，通常也需要能够自行设定审批流程。

总结一下，数据的获取，根据场景和使用人的不同，提供数据表、字段或者是报表等多种方式，同时要配合有相应的权限审批和资产分离的功能。

数据的治理也是一项比较重要但繁琐的工作。因为数据资产的录入，通常是人来维护的，那么相同的指标，录入多次的时候，用户以哪次为准呢？这就是最典型维护难题，因此，在录入或者自动更新数据的时候，提供一些提示性的功能，或者通过“精品”、“临时”等标签予以区分，也是一种可行的思路。

因而，通常情况下，技术提供的公共资产，一般以公共层的数据为准，只有明确使用场景的情况下，ADS才会被提供出来。

接下来，就是针对庞大的数据资产，构建自动化的诊断和分析功能了，关于如何用数据来治理资产，参考个人之前的文章《数据资产治理概要：用数据来治理数据》。标准化的治理之前，通常需要有全局的数据资产视图，才能制定出明确的目标、范围和结果。

最后，数据资产的使用，通常也是需要有稳定性的治理，比如每个表或者某一份数据，更新的频率、每次更新的时间等，都需要有说明提供给使用者，而开发来维护显然是不现实的，因此通过监控Hadoop集群的运行结果来自动更新，就是一种不错的方法。同时，一些执行明显偏慢但又使用者非常多的数据，也可以有相应的预警邮件提供给使用者。

数据资产的管理，底层也是基于数仓建模、数据平台、元数据标准、质量监控等基础的机制，配合组织的审批、管理等标准，最终才能服务于顶层战略。

4. 如何理解数据资产目录和数据资产标签

《数据资产管理实践白皮书》中对数据资产管理的定义、重要性、管理范围以及项目落地实施的步骤作了全面的指导性说明，白皮书中汇集了国内各行业数据资产管理专家的智慧结晶，对完善国内数据资产管理相关理论体系起到了非常大的促进作用。

白皮书中也明确说明了数据资产管理是为了解决企业在释放数据价值过程中面临的诸多问题，通过系统化的管理方式实现数据的可得、可用、好用的目的，从而实现数据资产价值的最大化。而在实施落地过程中，要实现数据资产“可得”这个目标，首先就需要明确如何实现数据资产管理的全面性，也就是要优先解决企业中有哪些数据资产，以及这些数据资产在哪里的问题。

同时，数据资产管理系统的用户涵盖了企业中对数据资产进行管理和使用在内的多种多样的角色，而不同的角色，关心的内容也不同，因此，数据资产管理系统中需要从不同的角度来描述数据资产，并对数据资产从类型、用途等多种角度进行分类，以满足不同工作岗位的不同角色对企业数据资产进行查找和使用的问题。为了满足用户对数据资产分类管理和便捷查询的目的，数据资产管理系统中引入了资产目录和资产标签这两个概念。

虽然，资产目录和资产标签这两个概念的目的都是为了对数据资产进行归类，但是，在实践的过程中，会遇到对这两个概念定义不清，导致大家都知道这两个概念，又无法对两者的区别给出明确定义的问题。并且，对于这两者的概念和区别，很少能在哪个资料中明确地给出一个标准统一的说明，也导致在数据资产系统建设的初期会出现一定程度概念不清晰，需求沟通过程中效率低下的问题。

那么，数据资产目录和数据资产标签的区别是什么呢？

在说明这两个概念的差别之前，可以想一下目录和标签的区别，在生活中的很多场景中都使用了这两个概念。

例如，每一本书都会有目录，目录中描述了整本书的内容体系框架，也明确标注了不同章节内容的页码，方便读者快速定位。那么，目录其实至少包含了两个方面的作用，第一个是为了让读者快速了解书中包含的内容，第二个是为了让读者根据内容的体系框架快速定位到页数，方便快速查找。有很多专业书籍中，不仅会有目录，在书籍的最后还会有专业术语表或者是参考文献表等。而这些，都是为了满足读者从某一个专业术语角度或是某一篇参考文献为出发点，找到书中相对应内容的需求。

再举一个例子，市面上有很多云笔记软件，国内比较著名的有印象笔记、有道云笔记和为知笔记等，在这些云笔记软件中也能够找到目录和标签的概念。例如，云笔记软件中可以创建笔记本组、笔记本或是笔记的文件夹结构用于对用户记录的笔记进行归类，同时，又会有一个标签管理的功能，用户可以定义不同的标签组和标签，并且可以对笔记本中的笔记打上多个标签。这样又实现了可以从目录中定位到笔记，又可以从某个标签找到与标签相关笔记的目的。

从这两个例子阐述的目录和标签的特征，比较之后可以归结出几个特点：

根据以上例子中所描述的场景，进而总结出的目录和标签的差别，再结合数据资产管理的业务场景，基本可以总结出数据资产目录和数据资产标签的特征和构建的方式。

数据资产目录和数据资产标签的概念是在建设数据资产管理系统中，必需要考虑和设计的前提条件，甚至是在整体规划和咨询的必需产出物。目录和标签的构建，体现出的不仅仅是企业资产的种类和范围，还体现了对业务场景中数据资产的应用程度，同时也是赋能业务和数据资产价值最大化的体现。

5. 大数据的基本特点有哪些

大量、高速、多样化、有价值、真实。大量，指大数据量非常大。高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传

6. 数据资产管理内容与特点

企业管理论文，资料很多的。去年写文章的时候也不太会，还好学长让找的志文网，写的《企业管理信息化问题研究》，相当不错，还得了优秀
你参考下
企业管理信息化是国民
经济信息化的基础,是当前推进国民经济信息化的重中之重。伴随全球信息化浪潮,我国信息化正不断向深度和
广度双向推进,在宏观和微观两个层面深化,但我国关于企业管理信息化的研究仍属于起步阶段。
我国企业管理信息化已经历了二十多年的发展,随着internet的迅速发展和加入wto,提高我国企业管理信息化水平尤显重要。
本文在剖析企业管理信息化现状的基础上,阐述了我国企业实施管理信息化的必要性,并在此基础上比较分析了常见的信息化管理工具的优缺点,着重介绍了目前最流行的erp系统的应用。
最后讨论了我国企业管理信息化实施的策略。
要是还不懂，自己看看吧

7. 对数据资产进行体全面盘点、构建企业级的数据资产目录

随着云计算、物联网、移动互联网等新技术的逐渐成熟和集中应用，社会发展进入了数字化时代，人、事、物都在被数据化，数据已成为新经济的核心生产要素，日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

越来越多的企业也将数据视为转型发展、重塑竞争优势和提升组织治理能力的重要战略资产，并对这一重要资产进行系统性、体系化的管理，以便充分挖掘数据的战略、战术价值。鉴于此，对数据资产进行体全面盘点、构建企业级的数据资产目录成为了数据资产管理的一项基础性工作，正在 各行各业如火如荼的开展。

而很多企业在构建数据资产目录的过程中，遇到了很多困惑和难题，仿佛走入了数据沼泽中、身心俱疲，例如：

● 要对哪些数据资产进行盘点、放到数据资产目录中？

● 谁来盘点最合适？谁是数据资产目录的使用者？

● 数据资产目录构建后，谁来管理？怎么管理？

● 花了大量的人力、物力、财力，难到只弄了一堆EXCEL清单出来？

● 好不容易梳理出来的目录，最后处于沉睡状态，没人关心、也没人用！

● 业务人员看不懂对数据资产的解释！

● ……

数据资产的基本涵义

在理论层面，目前并没有对数据资产的权威定义。我们选取业界较为认可的概念，即：数据资产（ Data Asset ）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

从以上概念中，可以得出数据资产最重要的三个性质：

（1） 可控的 ，企业除了拥有自己内部的数据外，对一些外部的数据可以通过可靠、合法的途径获取，也可作为企业数据资产的一部分；

（2） 有价值的 ，数据资产能够给企业带来效益和价值，但笔者认为此处的效益不应局限在经济价值，还会有社会价值、信誉和品牌价值等等；

（3） 需要甄别的 ，并非所有的数据都能成为数据资产，所以企业要根据自身业务特点，在海量的数据中识别划分出属于自己的核心数据资产。

数据资产目录的价值

目前，数据资产目录管理已经变成了数据治理工作中不可或缺的一个环节。企业在识别出自身数据资产的基础上，进一步构建数据资产目录，能够帮助用户更好的理解、使用以及分析数据。

企业通过发现、描述和组织数据资产，形成一套企业数据资产的清单目录，提供一套上下文背景信息，为数据分析师、数据架构师、数据管理专员和其他数据用户，根据业务价值目标更好的查找和理解相关的数据资产。

如何实践数据资产管理

数据作为越来越重要的生产要素，将成为比土地、石油、煤矿等更为核心的生产资源，如何加工利用数据，释放数据价值，实现企业的数字化转型，是各行业和企业面临的重要课题，然而数据的价值发挥面临重重困难。企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务人员无法及时感知到数据的分布与更新情况，也无法进一步开展对数据加工工作。数据标准不统一，数据孤岛普遍存在导致业务系统之间的数据无法共享，资源利用率降低，降低了数据的可得性。标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差，垃圾数据增多，数据不可用。数据安全意识不够、安全防护不足导致了数据泄露事件频发，危害了企业经营和用户利益。为了解决解决数据面临的诸多问题，充分释放数据价值。

我给大家推荐一款非常好用的数据资产管理工具——睿治。睿治平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。

8. 资产管理系统的功能特点

《资产管理系统》的功能特点
资产管理系统是以实物管理为特点，以计算机为操作平台，以“快捷”、“精准”和功能全面为优势的管理类系统。《资产管理系统》系统采用B/S结构，分布式数据库。
该系统通过先进的条形码技术对资产实物从购置、领用、清理、盘点、借用归还、维修到报废进行全方位准确监管，结合资产分类统计等报表真正实现帐物相符，同时按照国内固定资产折旧的实际情况和惯例，采用平均年限法对固定资产计提折旧。
该系统不仅包揽了固定资产全部流程的管理工作、日常繁杂的统计核对，自动生成会计折旧数据等，还考虑到实际使用情况，提供了众多特色功能。
《资产管理系统》的八大特点：
1. 强大的实用功能
2．先进的条形码管理方式
3、快捷的批量添加资产的功能
4、资产附加自定义属性
5、对部件和附件分开的管理
6．快捷地资产批量转移和现场转移功能
7．独特的权限管理
8．友好的用户界面、简便易学 每一件新购入资产的相关数据输入计算机以后，都会由计算机自动地打印生成不干胶条形码，条码上的内容可由用户自己设定，其中包括固定资产名称、购入日期、保管（使用部门）等内容。将条形码贴在固定资产实物上，既明显地区分固定资产的使用部门，又给盘点带来极大的方便，盘点人员不必通过记录资产编码、核对帐本的方式进行盘点，只须通过专门的条码识别器对固定资产上的条码阅读，条码信息自动存储在条形码识别器中。条码识别器与超市中所用的相类似，但又有极大的不同，这种条形码识别器是采用电池供电，不必用电线连接，盘点人员可以方便携带到任何地方，进行相互核查，读入的信息存储于条码识别器中。条码器中可以存储近5万条左右固定资产的编码，使盘点速度提高了90%以上，同时还避免了重复盘点或错盘。读入条码结束后，将条码识别器与电脑通过计算机相连接，迅速地获得资产的实际情况，通过组合查询可立即发现资产短缺、溢余等变化情况。