大数据资产管理方案

集数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营等场景应用的一站式数据治理和智能数据资产管理服务,助力数据流通与交易、数据资产入表等增值增产。

方案概述

全面整合多源、异构的数据和信息资源,通过一站式的数据治理和智能的数据资产规划开放能力,将有价值的数据合理、合规、安全、高效的提供给各业务条线的数据需求方,全方面监控数据资产在全业务流程中赋能程度和成效,激活数据要素潜能,驱动治理方式、生产方式的变革。

方案内容

数据资产管理平台遵循“全局意识、业务为本、数据为核、分步演进、局部执行”为原则,围绕“1+4+N”模式来建设和开展,助力数据资产管理项目敏捷建设和迭代升级。1个策略:保障数据资产管理职能落地实施;4大职能体系:以数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营四大管理职能为支撑;N项服务:服务N个数据增值应用和数字化应用场景。

  • 大数据资产管理方案
  • 数据集成

    实现企业中多源异构数据的采集,并进行有效的整合和开发,让数据实现更多的关联和碰撞,打破企业数据孤岛,产生更多有利于业务开展和创新的价值数据,确保数据资产的完整性。

    数据治理

    构建统一可执行的标准,提升数据质量,发掘数据关系,建立数据认责和问责机制,治理后的标准化数据,才能融会贯通到不同的业务领域。

    资产规划开发

    构建统一、规范的数据资产视角,合适的服务方式,是将数据向全业务条线推广的重要步骤,充分释放数据的巨大价值,使数据能够更好的反哺企业业务的发展。

    资产运营

    推广高价值的数据,收集数据资产需求,不断完善、拓展整个数据资产体系,通过运营才能让数据精准有效、安全合规的被数据消费者使用,并充分体现数据资产价值。

应用价值

  • 业务数据化

    整合全业务数据,沉淀企业共性数据、业务模型、算法能力,形成业务数据的融合贯通。

  • 数据资产化

    数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”,各部门为了统一的分析目的,形成各自对应的统计标准,在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析,满足数据入表、数据交易等需求。

  • 资产服务化

    将数据开发成丰富多样、适应于不同业务范围使用的数据服务方式。

  • 服务业务化

    更新和构建前台业务时,可以快速提供数据服务,响应企业业务创新。

从这里开始,让企业的数据用起来

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