01 数据资产管理的价值

在大数据浪潮中，“数据即是资产”的观念已成为共识，社会对数据价值的重视与日俱增。数据资产管理在数据源与数据工厂建设的基础上，可解决数据杂乱无章的问题，有效地管控数据，更好地发挥数据资产的价值。

而在企业数智化转型过程中，虽然对数据源的管理建设愈加注重，但怎样解决数据孤岛问题与存力、怎样建设数据工厂、怎样解决其开发难度与算力、怎样组织管理数据的种类和检索等问题，仍然严重阻碍了企业数据资产的价值建设。

 

02 数据资产化的难点

数据源的特征（3V）：

随着数字化时代的发展，企业在这三个维度上的数据资产管理也愈发复杂，这些数据所代表的企业业务环境也日新月异。而这就需要推进结构化方法和框架来盘点、评估，并从这些数据中创造价值。

数量大：要收集、存储和分析的数据量大。

来源多：各种数据通过不同类型的格式和特征来管理，而且其来源也更具多样化。

速度快：数据的速度既包括收集的速度，也包括其来源和结构的变化速度。

 

管理交付后的数据特征（3V）：

数据资产的价值来自于其在组织内的使用方式，这不仅决定了数据资产的重要性，更重要的是决定了数据资产的货币价值。

可用：数据必须是可用的，集成在技术堆栈中并与操作系统连接。

有用：被能够解释结果和建议并采取行动的业务用户理解。

被用：实际被业务用户用于决策，并不断改进以遵循业务环境和发展。

 

03 数据创造价值的四大业务规划核心要素

正确的数据战略，以协调工作并支持业务目标。

正确的技术基础和架构，管理和运营数据挑战。

正确的运营模式，有效设计、构建、部署和运营数据与分析计划。

正确的环境和变革管理，实现更高的数据素养和数据驱动的决策文化。

 

04 明易达数据资产管理

明易达推出的数据服务管理平台，是面向数据汇聚、管理、应用、洞察、优化全流程、全生命周期数据资产闭环管理平台；包含数据源管理、元数据管理、数据模型管理、数据工厂、数据引擎管理、安全管理、服务管理、数据资产管理；是可贯穿数据服务全应用场景。

数据资产管理定义为规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，涵盖数据架构管理、主数据管理，设计元数据管理、数据安全管理，配合数据治理、数据开发、数据操作管理、数据仓库、数据质量管理。

 

05 明易达数据资产管理的管理模式

数据架构管理：自定义数据资产组织形式，展示形式卡片墙和目录；

扁平化权限管理：超级管理员、所有者、管理者、使用者；

丰富的属性设置：自定义属性元数据，属性具有命名空间管理；

倒排索引管理：基于数据结构与属性元数据构建倒排索引(全文检索)；

 

06 明易达数据资产管理的亮点优势

多模态架构管理：实现组织架构、项目、场景等多维的数据架构管理；

多样化自助管理：通过授权的专属个人空间，常用数据进行关注快速定位，系统自动记录访问历史记录，对于常用的搜索关键词进行热词推荐；

灵活的检索方式：不仅通过数据架构查找感兴趣的数据资产模型，还可以对元数据、属性信息、描述信息，进行全文检索；

扁平的权限管理：基于无权管理思想，谁拥有、谁管理、谁使用，对数据资产进行高效而便捷的管理；

丰富的属性设置：属性空间可建立丰富的数据资产标签，构建数据资产画像，增强了管理维度；

自动数据探查：对于接入的数据源与纳管的数据资产，可实现元数据自动探查，自动化管理。