立即扫码
享受一对一服务
数据资产管理经验干货心得分享
发布时间：2020.08.19来源：微信浏览量：368次标签：数据治理
数据资产的定义是是指由企业拥有或企业控制的，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。
一、数据资产管理需要转变观念
数据治理是管控数据资产的一种有效的方法，但它需要被组织所重视。我发现有些企业建立了相应的管控机制，但是人们并不愿意按照预期的那样将精力投入到管理机制中。如果不努力创建高质量的数据，如果不提出数据质量问题，或者如果人们不愿意使用公认的数据源，则此机制将不起作用。这个机制取决于所做的努力，因此有效地实施数据管理需要转变观念。
二、标准化是控制数据资产的重要组成部分
达成共识是有效利用数据资产的重要一步。庞大的组织规模和各种不同的业务活动为不同的工作方式和不同的术语提出了挑战。组织内部需要术语和定义的标准化，需要能够将数据资产联系在一起。就关键的数据资产定义达成一致是必要的，以便弥合业务和IT之间的术语鸿沟。确定共同的权威数据源是公认的高质量数据的关键。
三、数据资产的价值是使用
数据资产管理最重要的是有人对数据负责。应该有人负责决定数据应该是什么样子，质量问题是如何解决的，以及它与其他数据集的关系。如果数据只是由组织中没有任何治理的人员使用，则不会有任何变化。数据资产认责是提高数据质量的第一步，也是最重要的一步，从长远来看，这意味着更好地使用数据。
四、可追溯性是数据资产价值创造的关键
随着组织数据资产的规模越来越大，导致了不同的数据定义和源格式。再加上数据质量问题，很难将数据源彼此连接起来。连接数据源、可追溯性的能力可以转化为价值，例如，增加控制和启用高级分析。个人认为可追溯性和血缘关系并不是一回事，数据血缘主要描述单个数据源如何通过流程流进行转换，但数据可追溯性是指映射不同数据源之间的关系。数据血缘侧重于数据生命周期，而可追溯性描述了数据源相互引用的情况。
这就是我目前的所想所得，欢迎大家交流~
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
立即免费申请产品试用
预约演示
相关文章推荐
-
企业数据治理的十个最佳实践
任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、……查看详情发布时间：2020.07.02来源：知乎浏览量：1144次
-
企业数据治理的目的、意义及挑战有哪些？
随着大数据相关技术的不断成熟，数据作为一种资产，得到了越来越多企业机构的重视，为了能够有效的利用数据资产，数据治理成了当下政府和企业重点……查看详情发布时间：2022.05.11来源：小亿浏览量：1039次
-
-
经济社会数字化转型的特征事实
联合国、世界贸易组织、经济合作和发展组织、国际货币基金组织等先后于近期发表研究报告，从整体上描述了经济社会数字化转型的特征事实。概括起来……查看详情发布时间：2020.10.31来源：知乎浏览量：384次
-
十年经验总结：企业物料主数据建设方案
目前很多企业已建立ERP系统，关联到整个企业运营的物料数据仍然存在“一物多码”、“描述不规范”等数据质量问题，这会对企业数据流通共享和经……查看详情发布时间：2021.05.21来源：亿信数据治理知识库浏览量：723次
-
数据标准管理组织职能划分与数据标准设计流程
数据标准的设计从需求发起到落地执行，一般需要经过标准编制、标准审查、标准发布、标准贯彻四个阶段：……查看详情发布时间：2020.09.18来源：知乎浏览量：503次
-
如今企业面临哪些数据湖管理挑战？
成功的数据治理方案涉及部署策略、标准和流程，以在整个企业中有效正确地利用高质量数据。如果你的企业具有数据湖环境，并希望从中获得高质量的分……查看详情发布时间：2020.04.02来源：知乎浏览量：373次
-
数据虚拟化 实现大数据的有效管理
关于在石油天然气的钻探和出产过程中所发生的数据的价值，并没有太多的争议。尽管数字化油田运动的最初意图，是将与设备的监测和维护相关的使命完……查看详情发布时间：2019.03.05来源：亿信华辰浏览量：362次
-
数据治理这个事儿啊，不是个事儿
数据治理是一个包含可用性，适用性，完整性和安全性的四向框架。它是由使用技术的利益相关者使用的一组流程，用于确保管理和保护重要的关键数据。……查看详情发布时间：2019.06.28来源：知乎浏览量：377次
-
企业为什么要进行数据资产管理？
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，“数据即资产”已经被广泛认可。数据就像企业的根基，是各企业尚待发掘的财富，即将……查看详情发布时间：2022.05.27来源：小亿浏览量：1235次
相关主题