智慧数据:大数据资产管理平台建设方案

   产品技术方案     2019-04-17     秀方案    新炬网络    907    0    
核心提示:数据资产管理服务工作,涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段,协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度,提升企业对自身数据资产管理的能力,为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据,提供更好的产品和服务,降低开发和运维成本,控制风险,以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。
数据资产管理简介
大数据时代已经来临,数据被业界公认为是企业最宝贵的资产之一,其价值得到了普遍认同。然而,绝大部份传统企业在尝试挖掘数据资产价值的过程中,都出现各种各样的问题,如:
v 数据架构混乱:系统越来越多,系统复杂度也越来越高,管理难度随之越来越大,没人能弄清整个系统的数据架构和数据流向,数据架构与业务流程、应用架构之间的关系不清晰。
v 架构管理滞后:甲方越来越依赖开发商,自身的系统数据架构管理力度不断减弱。同时,开发商以实现功能为主,对非功能性需求不太在意,导致版本质量不高,先实现后优化,优化效果滞后。
 
v 架构变更失控:大多数系统都处于积术式叠代开发,有新需求就加一堆表,使系统数据模型越来越雍肿;数据模型设计缺少审查,导致数据模型混乱、复杂、扩展性差。
v 数据无序增长:企业核心业务系统数据容量无序增长,长期处于“系统扩容 - 数据膨胀 - 性能低下 - 系统扩容”的怪圈之中。
v 数据标准缺失:缺少企业级别统一的数据标准,数据模型相关含义令开发和运维人员难以理解;同时,亦使得企业不同应用间的数据集成和数据共享困难。
v 数据安全突出:对企业的敏感数据、用户、访问权限仍然缺少认识和控制,敏感数据泄漏的安全事件屡见不鲜。
 
v 数据质量参差:数据处理环节中产生大量的错误和质量差的数据,数据错误发现和处理流程不及时,导致更多的后续错误。

数据资产管理(Data Asset Management,简称DAM)是规划、控制、和提供数据这种企业资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方案和程序。企业依赖有效数据资产管理为其提供可靠、有价值和高质量的数据,提供更好的产品和服务,降低开发和运维成本,控制风险,以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。

2 数据资产管理功能与特点
在传统行业中有丰富的数据资产管理相关项目经验,通过各种不同行业数据资产管理项目的成功经验总结,同时以DAMA等国外先进的数据资产管理理论为指导,归纳和梳理出数据资产管理服务框架。
 
数据资产管理率先提出以“服务”+“平台”的二元制方式驱动企业数据资产管理的迅速落地和开展。
► 服务:数据资产管理服务以数据架构管理为核心,涵盖数据标准、数据生命周期、数据分布、数据质量、数据安全以及数据操作等数据资产管理的各个方面。
新炬网络数据资产管理体系

► 平台:同时投入资源组建自有研发团队开发数据资产管理平台产品,协助企业解决其数据资产管理的问题。

新炬网络数据资产管理平台

3 数据资产管理解决问题
数据资产管理服务工作,涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段,协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度,提升企业对自身数据资产管理的能力,为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据,提供更好的产品和服务,降低开发和运维成本,控制风险,以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。
数据资产管理

同时,数据资产管理平台实现数据资产的可视化、自动化和智能化运营,让数据资产管理团队从众多纷繁复杂的数据管理工作中解放出来,降低整体人员投入和成本投入。
数据资产管理平台

4 数据资产管理成功案例
在广东、浙江、安徽、湖南等省份的省级运营商,均有派驻现场的本地数据资产管理团队,协助当地局方运营商建设自身的数据资产管理体系。
以浙江移动为例:根据企业架构框架理论以及国际上对数据资产管理经验为指引,结合浙江移动业务支撑自身系统业务特点,对数据资产管理体系相关职能进行细化补充和裁剪合并,形成浙江移动数据资产管理体系。浙江省运营商数据资产管理体系大致分为三个层面:数据架构规划、数据架构设计以及数据架构运营。

数据资产管理

同时,根据局方的远期规划,与局方一起制定了不同阶段的数据资产管理目标:

数据资产管理

经过一年的数据资产管理落地实施,数据资产管理团队协助局方建立了一套完整的、适合浙江移动自身特点的数据资产管理制度、流程以及规范,得到局方的充份认可。

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本文标题: 智慧数据:大数据资产管理平台建设方案

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