文档介绍：For personal use only in study and research; not mercial use莁大 数 据 时 代 数 据 资 产 管 理 “ 五 星 模 型 ”螅伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。袅大数据与数据资产管理薁数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理,即使数据再多,对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中,以下六类问题非常普遍:············螀数据架构失控;蒅元数据管理混乱;蚂数据标准缺失;蚀数据质量参差不齐;腿数据增长无序;芅数据安全问题突出螄导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业 IT 信息化的过程紧密相连。企业的 IT 建设过程不可能一蹴而就,而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中,大量数据沉睡在企业IT 系统的存储介质中,没有得到充分发挥其价值的机会。肂蕿数据资产管理的核心羆究竟具备什么样的特性,才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断:可控制,可量化、可变现。螅对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险,从而提升企业的核心竞争力,新炬网络董事 EVP、新炬软件董事 CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。膀肈三个基础:螆 :驱动企业架构成熟度薂“数据驱动一切”,对于大数据时代的企业发展来说,一点也不过分。在企业中,我们不难看到 ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……,这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后,又由谁来负责呢?薃 IT 应该只负责 How to Do 的问题。改变架构,应该先从人改变;企业的变革,应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产,企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化,或是虚拟的组织,不断完善数据架构,提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量,将 IT 系统建设生命周期从头到尾管理起来。蒈蒇 :治而不乱,让数据变成资产蚄现在 IT 部门最悲催的是,IT 部门不是数据的 owner,但当数据出现问题时却都来找 IT 部门:怪数据不准确、不可靠、不安全。蚁实际上,数据驱动的是企业的核心业务,因此数据治理不应该只是 IT 部门的职责。它还需要得到业务部门的广泛参与,通过部门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优先级等方面的支持。共同商讨出的这个标准不一定最优,但却是在目前的工作实践中最有效、最合适的。膁*** :大数据的基础就蚅共享经济开启了新时代,数据共享是大数据的基础。所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题,没有信任作为基础,没有共享的存在。螀薀首先要在企业内部解决共享数据的问题。在大数据以前,企业都是用 ESB,但人们逐渐发现,只有企业总线是无法解决问题的。因为服务的解决只是把复杂的问题用简单的方法封装起来,但看起来完美的调用并没有解决数据的核心问题,如数据的安全、质量、交互、价值,只是用