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文档简介
数据要素价值目录数据资产管理:数据要素市场发展的前提 4数据资产管理定义 5数据资产管理发展历程 6数据资产管理实践步骤 6数据资产管理行业现状及未来 9数据资产管理行业规模 9数据资产管理现状及发展趋势 10数据资产管理行业壁垒 14技壁:领行业解 14人壁:领人才头集中 14客壁:据提升更换 14品壁:策误后严重 14规壁:软边际本低 15数据资产管理产业链与竞争格局 15数资管产链 15数资管和据治市竞格局 15数据资产管理活动职能 17图表目录图1:数据资产管推数据要素市场构建 4图2:数据资产管助企业数字化转型 5图3:数据资产管架构 5图4:数据资产管实步骤 7图5:数据资产项管要点 8图6:2022~2027年全球中国数据规模预测单:ZB) 10图7:中国数据资化具市场规模 10图8:中国数据治市规模预测 10图9:敏捷协同的体管理 13图10:数据资产管理行产业链 15图央国企数据治理询规划市场品牌份额 16图12:央国企数据治理业方案市场品牌份额 16图13:央国企数据治理数据管理产品服务场牌份额 17图14:数据资产管理活职能 17图15:华为一体化数据模示例 18图16:数据全流程质量验管控 19图17:数据安全分类分流程与结果 21图18:数据共享、数据放、数据交易的区别 22图19:普元信息主要业及核心能力示意图 24图20:2018年~2023H1普元信息营业收入与母利润情况 24图21:2018年~2023H1普元信息毛利率与净率况 24图22:普元数据资产管平台产品特性 26图23:2018年~2023H1三维天地营业收入与母利润情况 27图24:2018年~2023H1三维天地毛利率与净率况 27图25:三维天地数据资管理平台功能架构图 27图26:2018年~2023H1东方国信营业收入与母利润情况 29图27:2018年~2023H1东方国信毛利率与净率况 29图28:东方国信大数据理平台功能 30图29:2018年~2023H1中国软件国际营业收与母净利润情况 31图30:2018年~2023H1中国软件国际毛利率净率情况 31图31:2018年~2023H1星环科技营业收入与母利润情况 32图32:2018年~2023H1星环科技营业收入与母利润情况 32图33:星环TDS产品架构 32图34:亿赛通核心产品 33图35:2018年~2023H1美林数据营业收入与母利润情况 35图36:2018年~2023H1美林数据营业收入与母利润情况 35图37:美林数据资源管平台功能总体架构 36数据资产管理:数据要素市场发展的前提增速显著高于本国GDP增速,在GDP(2022年20214738.1GDP45.0%7.1良好的数据资产管理是释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的前提与基础。图1:数据资产管理推动数据要素市场构建(20图2:数据资产管理助力企业数字化转型(60版数据资产管理定义(6.0版(Data政(DataAsset图3:数据资产管理架构(60版数据资产化以扩大数据资产的应用范围、厘清数据资产的成本与效益为工作重点,数据资产管理发展历程(包括企业资源规划系统ERPOAMISCRMHRM等90年代启(QM(TheDataGovernance2004理框架(DataGovernanceInstitute,DGI,国际数据管理协会(DAMADatanagentAcaonnenaona于2092017IBM2018(GB/T36073-2018)828整体来看,目前数据管理理论框架之间有很强的相似性,主要从数据管理的技术侧或管理侧出发,明确数据管理的活动职能和管理手段,并按照一定标准对组织的数据能力进行等级评定。但是,多数框架未特别强调数据资产价值性,忽略了数据资产价值实现路径。数据资产管理实践步骤《数据资产管理实践白皮书(6.0版“统筹规划→管理实施→稽核检查→资产运营”,各步骤之间并无严格的先后顺序,图4:数据资产管理实践步骤(60版统筹规划管理实施数据资产管理实施第二阶段的工作目标主要是通过建立数据资产管理的规则体系,范。管理的有效执行奠定良好基础。第一步的交付物主要包括:数据资产管理活动职能相关标准规范、实施细则、操作规范。AI(图5:数据资产项目管理要点(60版稽核检查适应业务和数据的变化,通过对数据资源化过程与成果开展常态化检查,优化数据资产管理模式与方法。IT架构一资产管理检查基线。资产运营AIAevceLevelAgeeenSLASLA的目SLA的断点”(Returnon数据资产管理行业现状及未来数据资产管理行业规模IDC202223.88ZB202776.6ZB,CAGR2018图6:2022~2027年全球与中国数据规模预测(单位:ZB)数据来源:IDC,东北证券《20212020年2802021~2025年将保持高速增长,CAGR40.7%2024202054157.920253502022年~2025年CAGR30.39%。图7:中国数据资产化工具市场规模图8:中国数据治理市场规模预测数据来源:《2021中国数据资产化工具市场研究报告》,东北证券数据来源:赛迪顾问,东北证券数据资产管理现状及发展趋势数据资产管理发展现状:2021320219月,5%DCMM()80.1%(健级(5%通据资产管理重要性随之提升,逐步发展数据资产管理部门,加大技术创新与应用,开DCMM20212022“4+2”数据安全管理作为数据资产管理的“红线”,日益受到国家行业的重视。20227202210数据资产管理发展趋势:(一)管理理念:从被动响应到主动赋能构建数据资产管理需求清单,解决数据资产管理难点,跟踪数据应用效果,加深数据人员对业务的理解和认识,主动赋能业务发展。此外,随着数据素养和数字技能的不断提升,数据使用者培养了主动消费意识和能力,以数据资产目录为载体、以自助式数据服务为手段、以全流程安全防护为保障的数据主动消费和管控模式正在形成,在提升数据服务水平的同时,进一步提升数据应用的广度和深度。(二)组织形态:向专业化与复合型升级IT(ChiefData2022CDOCDOCDOCIOIT75%CDOIT、HRIT(三)管理方式:敏捷协同的一体化管理传统的数据资产管理建设往往由多个分散的管理活动和解决方案组成,造成数据资产管理各个环节之间的脱节(包括开发与管理、管理与运营)的脱节,使得数据从生产端到消费端的开发效率降低。例如,在开发阶段应遵循的数据标准规范,在管理阶段需要强依赖专业数据管理角色和过程监控才可能实现。同时,由于多数企业忽视了数据运营,使数据消费端未向数据资产生产端反馈有效的用户体验。DataOpsSLA图9:敏捷协同的一体化管理(60版(四)技术架构:面向云的DataFabric认为DataFabricDataFabric30%30%70%DataFabric“””Informatica等推出了针对DataFabricIBM为例,其于2021年7月发布的CloudPakforData4.0的软件组合增加了智能化的DaaFbcAuoSLAI850%(五)管理手段:自动化与智能化广泛应用“”的“专业工具AIML((六)运营模式:构建多元化的数据生态充分借力行业数据资源优势,创新数据生态多种模式。能源行业以广东电网能源投资为例,通过成为首批“数据经纪人试点单位”,积极参与数据要素生态体系,打造请务必阅读正文后的声明及说明 13/38对于银行业而言“开放银行”是数据生态的典型代表,“开放银行”的本质是一种平台API(七)数据安全:兼顾合规与发展GDPR“”与”数据资产管理行业壁垒)数据资产管理行业对数据的准确性与真实性要求较高,虚假或不完整的数据容易造成数据分析结果失真,严重的可能会导致客户决策失误进而遭受损失,所以客户会选择具有品牌影响力、社会公信力以及资质丰富的大数据软件和服务提供商。本行业企业的品牌代表着数据质量与服务水平,直接决定了市场的接受程度。而良好的品牌无法在短期建立起来,优先进入市场并在行业内建立一定口碑的企业将进一步提高市场占有率,具有品牌溢价效应。数据资产管理行业所提供服务具有低边际成本的特点,但前期技术团队构建、软件开发、数据池构建、大数据平台建立等步骤需要大量资本投入,而后期通过平台接口开放,可实现以近乎零边际成本服务更多下游客户。客户数量直接影响行业的利润水平,随着下游客户数量的增加,平均成本持续下降。因此,业务规模成为行业的新进入壁垒。数据资产管理产业链与竞争格局IBMOracle产品迭数据资产管理所处的产业链下游主要有检验检测信息化管理需求和数据资产管理图10:数据资产管理行业产业链数据来源:数据资产管理企业营销趋势及策略制定与实施手册,东北证券IBMIT(。专业数据治理解决方案市场是指由依托数据治理工具为用户10.6%16.7%图11:央国企数据治理咨询规划市场品牌份额图12:央国企数据治理专业方案市场品牌份额(02东北证券202东北证券图13:央国企数据治理主数据管理产品服务市场品牌份额202数据资产管理活动职能10段。图14:数据资产管理活动职能(60版数据模型管理数据模数据模型管理的关键活动包括:(;IT图15:华为一体化数据建模示例(60版数据标准管理数据标准管理的关键活动包括:;数据质量管理数据质量管理的关键活动包括:/IT“”图16:数据全流程质量校验管控(60版主数据管理(Master(MasterData录数据。主数据管理的关键活动包括:(”标准相同”为总体方针,以“标准一致、流程完整”为目标,遵循“流程可控、质量闸MDM//12数据安全管理数据安全管理是指在组织数据安全战略的指导下,数据安全管理的关键活动包括:(;2021“”图17:数据安全分类分级流程与结果(60版元数据管理(MetaDataManagement
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