大数据时代数据资产管理五星模型

1、大数据时代数据资产治理“五星模型 于雪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、客户关系治理、合规性监管、运营风险关理等业务当中.大数据与数据资产治理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 效治理,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治理的过程 中,以下六类问题非常普遍：1.2.3.4.5.6.数据架构失控； 元数据治理混乱； 数据标准缺失； 数据质量参差不齐； 数据增长无序； 数据平安问题突出导致这些问题的根本原因是数

2、据资产治理与企业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时机.数据资产治理的核心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：可限制,可量化、可变现.对于如通过高效的数据资产治理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和效劳、降 低本钱并限制风险,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“三个根底和“两个飞轮组成的“数据资产治理五星模型.三个根底:在企业中,我们不难 ,这些资源都有专人1数据

3、架构：驱动企业架构成熟度“数据驱动一切,对于大数据时代的企业开展来说,一点也不过分.看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中央的运营和维护负责治理.而当数据成为企业核心资产后,又由谁来负责呢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治理的跨工程的专业数据 治理实体化,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系统建设生命期从头到尾治理起来.2.数据治理：治而不乱,让数据变成资产现在IT部门最悲彳t的是,IT部门不是数据的owner ,

4、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、不平安.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部门的责任.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、最适宜的.3.数据共享：大数据的根底共享经济开启了新时代,数据共享是大数据的根底.所有基于互联网提供的工具解决的都是 信任问题,没有信任作为根底,就没有共享的存在.首先要在企业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

5、线是无法解决问题的.由于效劳的解决只是把复杂的问题用简单的法封装起来,但看起来完美的调用并没有解决数据的核心问题,如数据的平安、质量、交互、价值,只是用service进行完美封装,但并没有得到解决.现在通常存在一个悖论： 企业建设大数据中央时投入的资金,要远远大于从数据中央中获得的收益.真正用到数据的时候,我们才发现,数据的质量低下,影响分析精度；没有清楚元数据,数据无法理解和运用,数据分析无从入手；无法充分利用数据,可以使用于分析和应用的 数据只是冰山一角；数据访问不受限制,数据平安问题突出种种问题的产生才让我们看 到,我们建立的不是大数据中央,而是大数据沼泽！因此,在 企业建立大数据中央之

6、初, 就要防止单纯将数据整合到一起而不加以有效的治理 对于中小企业,大数据的敏捷化之道就是场景化驱动.一定要围绕企业最根本的业务需求, 而不是为了大数据而大数据,不是说由于Hadoop火,我就一定要使用 Hadoop .中小企业需要更灵活、更快速、更高性价比的解决案.乐思网络信息采集系统的主要目标就是解决 网络信息的采集问题,能够全面、及时的获取大量数据,是构建大数据平台的根底.中小型企业的大sag敏捷化之道大数据平台两个飞轮i数据增值与变现在解决好治理的根底之后,才能谈到数据的增值和变现.数据的增值与变现应该分别从企业、 外两个角度来看.对强化水平,数据资产增值：对绝大多数的企业来说,并不是

7、用户不够,而是没有把用户经 营好.不是企业的产品和效劳不够,而是太多.当企业形成了一套整体的数据思维之后,就 要分析如在企业部重构产品、重构用户定义,重新审视主营业务的用户是不是最正确的,用没 有高价值的用户还没有被挖掘出来,有没有长尾的价值还没有发挥出来.经营部后,我们才能开始实现对外部更好的经营.数据资产变现：对外呈现价值：企业在面对客户维度不够、产品信息不全等问题时,就要主 动拓展到企业外部,进行进行数据跨界合作,补全客户信息及产品流通信息,实现数据增值, 最终驱动主营业务成长.2.场景变现我们现在经常能听到一句话：无场景不驱动.貌似场景可以革命一切.到底场景带来什么基于大数据变现场景化

8、,是数据应用的必然趋势.没数有据变为现这场景的数据,也就意味着它只会是一堆没用的垃圾；但要在“场景营销中获胜,企业需要应用数据进行更有效的 分析,不断完善应用和变现的场景.以互联网保险为例.程永新认为未来所以的变现公司都有可能是互联网公司,由于保险行业有非常好的现金流. 它没有实质性的产品,只是一纸合约,因此非常容易实现互联网化.目 前,互联网非车险保费主要集中在四类,其中基于大数据的场景化产品如网络购物、出行、健康占大局部.而数据跨界合作推动转型升级那么是传统企业数据变现的重要场景 .企业数据增值的形式, 不仅仅是数据租售,或者数据分析结果的变现；而是通过跨界战略合作,用数据共享来推动彼此主营业务,实现远高于简单的数据租售速来的直接经济价值.下列图展示的是企业大数据建设一般建议推进思路.技末员用开始断段口作为fBORH励演茗逃*询£口口助式那么由S口企酬喻f即兴景国*折o主叁底ftl约也寄龙附携中应用大毅HS-Ifc*1.口考耽F革口雷装修任/&S