1、构建一体化全流程的数据资产管理新纪元数据资产工具白皮书2数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全 完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事 业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。报表 权限数据资产是企业及组织拥有或控制，能带来未来经济利益的数据资源。尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段存在什么问题？什么是数据资产？评估手段缺失，数据资产价值大打折扣数据源不规范，导致无效数据加工数据不开放，企业数据合作 受限加工流程混乱，人力物力浪费处理缓慢，导致低效决策分配不透明，数

2、据资产错配分布杂乱，数据资产闲置定义不统一错误判断运营缺失治理无力应用低效支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据资产的价值实现。使得企业数据的使 用过程更为人性、快捷、智能，从而提升管理决策水平。让企业数据更加准 确、一致、完整、安全，降低IT成本。数据资产管理包括哪些核心内容？3交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既帮助企业合理评估、规范和治 理企业信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，并符合大数据的跨行业合作趋势快速可视化元模型数据数据资产全面评估资产分布、活性、配置合理

3、性、使用 策略 第三方应用加载标准化数据接口、平滑迁移、快速定 制数据资产规范及治理能力资产质量 更加可靠运营手段 更加丰富创新合作 更加便捷有效处置租赁、报损、转 换使能创新交易、数据开放数据资产运营、开放、应用能力形式丰富易用数据产品、报表 快速开发部署效率、质量 有机融合数据资产运营数据资产应用数 据 规 范数 据 处 理协同工作全局洞察采集加工情景规则管控体系人员组织运维管控4数据资产云图：数据资产管理的专业管家数据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能 力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、

4、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的 不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。质量管理数据资产应用小数据聚合 个人客户应用数据资产运营管理资产活性分析资产配置优化数据资产开放管理内部数据注：数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。开发者社区 数据资产合作平台 数据交互中心 数据可视化平台 数据体系规划 数据标准化管理应用软件 浏览器 终端/app新型数据库传统数据库数据资产规划管理数据资产治理企业客户应用数据采集数据加工运维管理安全管理电话呼叫医疗-传染源定位价值评估增值策略文档资料个人数据宝库金融-风险识别政府-舆情管理微信短信Email征信管理5数据

5、资产管理领域，服务于全行业和全客户注：云化服务和SaaS、App等形式目前仍处于规划阶段。产品部署+云化服务产品部署+定制化开发SaaS/App（如电信、金融、航空、制造等）中小企业以及个人客户特定行业的大型企业各行业的大中型企业掘金经济 价值管理 数据资产6企业管理者能够规范数据处理过程、保障数据资产质量、提升IT系统建设效率、快速支撑业务部门运营 需要，从而激发创新、体现价值。支持多种数据使用模式，并提供更为丰富、安全的数据运营管理手段，有助于企业间进行更 广泛的数据合作并由此创造价值。数据运营人员能够合理评估、规范和管理企业信息资产，在有效IT投资和降低管理成本的同时，挖掘和发挥数据资产

6、价值并增值。能够快速、高效的提供体验良好的数据展现手段，通过确保了数据资产质量，从而有助 于做出更加准确的业务举措。给企业内与数据资产相关的不同角色人员带来价值业务运营人员IT建设部门7从形式来看，数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？数据的交换、转让、租赁、交易等 各种创新模式，也要求新的管理手 段元数据数据稽核管理制度非结构化数据、内外部数据混搭、云化处理等都会冲击传统管理模式传统数据管理方式外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁挑战1挑战2挑战3从内涵来看，从范围来看，资产验证数据整合交易保障易。89支持第三方应用