立即扫码
享受一对一服务
大数据资产管理总体框架概述
发布时间：2020.08.28来源：知乎浏览量：167次标签：数据治理
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，即将被企业广泛应用。大数据是企业资产，那就必须被纳入企业的资产管理中，同时，大数据资产又不是企业传统意义上的资产，因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。
日常生活中，数据无处不在，但并不是所有的数据都可以成为资产。数据作为资产需要具有以下特性：可控制、可量化、可变现。所以数据资产一般具备如下特点：虚拟性、共享性、时效性、安全性、交换性和规模性。
大数据最重要的发展方向是“数据驱动”，即在任何情况下，可以通过数据本身的统计和分析结果来获得相关目标的决策或行为，从而构成一个整体高效的运营系统。大数据的发展包括了三个层次，自下而上依次为大数据处理能力、数据资产管理、业务价值实现。随着大数据技术发展的日新月异，大数据处理能力不仅包括了目前技术领域所关注的海量数据采集、存储、分布式计算、突发事件应对等，而且已经具备对各种格式、类型的数据进行加工、处理、识别、解析等能力。数据资产管理所起到的作用就是需要把在各种大数据处理平台上获得的数据资产有效的管理起来，并且围绕它支持创造业务价值目标，更好的流动、加工、分析、应用，甚至是数据的开放、连接、整合、嫁接等一系列过程。围绕数据资产本身建立起一个可靠可信的管理机制。能够通过数据资产管理清晰地知道相关数据的定义、数据之间的血缘关系，并可以验证数据的有效性、合理性等数据质量指标。
大数据资产管理总体功能框架如下图所示：
大数据资产管理包括三个方面的核心内容：分别是大数据资产治理和管控、大数据资产应用创新和资产共享、大数据资产流通运营和资产增值。
日常生活中，数据无处不在，但并不是所有的数据都可以成为资产。数据作为资产需要具有以下特性：可控制、可量化、可变现。所以数据资产一般具备如下特点：虚拟性、共享性、时效性、安全性、交换性和规模性。
大数据最重要的发展方向是“数据驱动”，即在任何情况下，可以通过数据本身的统计和分析结果来获得相关目标的决策或行为，从而构成一个整体高效的运营系统。大数据的发展包括了三个层次，自下而上依次为大数据处理能力、数据资产管理、业务价值实现。随着大数据技术发展的日新月异，大数据处理能力不仅包括了目前技术领域所关注的海量数据采集、存储、分布式计算、突发事件应对等，而且已经具备对各种格式、类型的数据进行加工、处理、识别、解析等能力。数据资产管理所起到的作用就是需要把在各种大数据处理平台上获得的数据资产有效的管理起来，并且围绕它支持创造业务价值目标，更好的流动、加工、分析、应用，甚至是数据的开放、连接、整合、嫁接等一系列过程。围绕数据资产本身建立起一个可靠可信的管理机制。能够通过数据资产管理清晰地知道相关数据的定义、数据之间的血缘关系，并可以验证数据的有效性、合理性等数据质量指标。
大数据资产管理总体功能框架如下图所示：
大数据资产管理包括三个方面的核心内容：分别是大数据资产治理和管控、大数据资产应用创新和资产共享、大数据资产流通运营和资产增值。
（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
免费试用
相关文章推荐
-
应用程序组合管理：有效管理您的投资组合
现在是时候关注您的投资组合阶段的实际管理了。在这里，您需要考虑应用程序的成本效益和风险可接受性。您应该采用主观业务决策，识别问题和/或机……查看详情发布时间：2019.02.19来源：亿信华辰浏览量：136次
-
数据治理的数据架构：主动方法
“数据架构是业务战略的物理实现，” 全球数据战略有限公司 EMEA首席顾问Nigel Turner在DATAVERSITY® 企业数据治……查看详情发布时间：2019.01.17来源：数据治理浏览量：177次
-
读懂工业大数据 这篇文章不得不看
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。……查看详情发布时间：2019.03.27来源：亿信华辰浏览量：154次
-
数据架构和数据治理的速赢
Burbank根据DAMA国际数据管理知识体系（DMBoK2）定义数据架构为：数据架构是数据管理的基础。因为大多数组织拥有个人难以想象的……查看详情发布时间：2020.11.08来源：知乎浏览量：260次
-
数据治理面对的挑战有哪些
随着企业数据量的增长，大数据平台需要投资扩容，但大量的存量应用依赖的数据也在同步增长，因此也需要扩容，当然这份冗余的数据会越来越大。……查看详情发布时间：2022.05.07来源：小亿浏览量：306次
-
大数据时代如何做好数据治理
企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖……查看详情发布时间：2018.12.10来源：数据治理浏览量：149次
-
数据质量及数据质量管理一个较全面的介绍
很多企业数据项目的失败归根结底都是数据质量不高造成的。数据质量不高已经成为困扰此类项目的开发人员与用户的一个严重问题。为了提高大家对数据……查看详情发布时间：2020.01.09来源：CSDN浏览量：185次
-
-
数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜
数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜。“它是什么？我该怎么做？我在哪里可以买到它？“它引起了一些想法。 数据治理是一组流程，可确保在整……查看详情发布时间：2018.11.23来源：数据治理浏览量：144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：273次
相关主题