数据资产管理实践概述

本文的所有内容均来自“数据资产管理实践（3.0）白皮书”

数据资产

指企业拥有或控制的，可以为企业带来未来经济利益，并以物理或电子方式记录的数据资源，例如文档和电子数据. 并非所有数据都构成数据资产，数据资产是可以为企业创造价值的数据资源.

数据资产管理

指计划，控制和提供数据和信息资产的一组业务功能，包括用于开发，执行和监视要控制的相关数据的计划元数据应用纲要，策略，程序，项目，过程，方法和过程. ，保护，交付并增加数据资产的价值.

数据资产管理在大数据应用系统中处于重要位置. 支持价值型数据应用程序的开发，并依靠大数据平台来实现整个数据生命周期的管理.

数据资产的企业管理是通过生命周期的管理来提高数据资产的质量，并以“内部增值，外部效率”促进数据价值的实现.

DAMA（国际数据管理协会）的定义:

2009年发布的数据管理知识系统DMBOK1.0将数据管理分为10个领域:

2015年，DMBOK2.0扩展到11个管理功能:

数据标准是指保证内部和外部使用和交换数据的一致性和准确性的规范约束. 它通常包含三个元素: 标准分类，标准信息项和相关的公共法规. 通常可以分为基本数据标准和指标数据标准.

基本数据标准通常包括数据维度标准，主数据标准，逻辑数据模型标准，物理数据模型标准，元数据标准和公共代码标准

指标数据标准通常分为基本指标标准和计算指标（也称为组合指标）标准. 基本指标通常不包含维度信息，并且具有特定的业务和经济含义. 计算得出的指标通常是根据两个以上的基本指标得出的.

数据标准管理中的关键活动包括:

数据标准管理的目标是通过制定和发布统一的数据标准，并结合机构约束和系统控制，实现企业大数据平台数据的完整性，有效性，一致性，标准化，开放性和共享性. 性管理为数据资产管理活动提供参考依据.

根据不同的应用程序级别，数据模型分为以下三种类型:

概念模型: 这是一个面向用户和面向客观世界的模型，主要用于描述现实世界的概念结构，与特定的管理系统无关

逻辑模型: 这是一种基于业务模型，业务项目，业务流程和业务场景的需求，基于概念模型框架为业务实施而设计的数据模型.

物理模型: 这是一种面向计算机的物理表示模型，用于描述存储在人质上的数据的组织结构.

数据模型管理是指参考业务模型设计企业数据模型，在设计信息系统时使用标准化的术语，词语和其他数据元素，在信息系统的构建，运行和维护过程中严格遵循数据模型管理系统. 审阅和管理新数据模型，标准化管理和数据模型统一管理有利于指导企业数据集成和提高信息系统数据质量. 数据模型管理包括数据模型设计，数据模型和数据标准字典同步，数据模型审阅和发布，数据模型差异比较，版本管理等. 其关键活动包括:

元数据是描述数据的数据. 根据不同的用途，它分为以下三种类型:

技术元数据: 描述数据系统技术领域中相关概念，关系和规则的数据. 包括数据平台中对象和数据结构的定义，源数据到目标数据的映射，数据转换的描述等.

业务元数据: 描述与数据系统中的业务域相关的概念，关系和规则的数据. 包括业务术语，信息分类，指标，统计素质等.

管理元数据: 描述与数据系统中的管理域相关的概念，关系和规则的数据. 主要包括人员角色，工作职责，管理过程等信息.

元数据管理（Meta Data Management）是数据资产管理的重要基础，并且是获取高质量，集成元数据的计划，实施和控制活动. 其主要活动包括:

主数据（Master Data）是指用于描述企业核心业务实体的数据，并且是企业核心业务对象和交易的主体. 它是高价值的基本数据，可在整个价值链以及各个业务部门和系统的多个业务流程中重复和共享. 它是业务应用程序和系统之间信息交互的基础.

主数据管理（MDM，主数据管理）是规则，应用程序和技术的系统，用于协调和管理与公司核心业务实体相关的系统记录. 其主要活动包括:

数据质量是确保数据应用的基础. 典型的度量指标包括: 完整性，标准化，一致性，准确性，唯一性和及时性.

数据质量管理是指一系列活动，例如计划，实施和控制元数据应用纲要，这些活动使用相关技术来衡量，改进和确保数据质量. 其主要活动包括:

数据安全管理是指对数据设置安全级别以确保其正确使用. 其主要活动包括:

目标是建立全面，系统的安全策略和措施，进行全面的安全管理和控制，并通过各种方式确保“存储，管理，使用”等各个环节中数据资产的安全性，从而以实现“事前管理，事发时可以控制，事后检查”.

数据价值管理是对数据内在价值的一种度量，可以从两个方面进行: 数据成本和数据应用价值. 数据成本通常包括收集，获取，存储以及运营和维护成本. 数据应用价值主要考虑诸如分类，使用频率，使用对象，使用效果以及数据资产的共享流通等因素. 数据价值管理的关键活动包括:

数据共享管理是指数据所有者，他们使用数据建模，分析和挖掘来获取隐藏在海量数据中的信息，并作为应用程序商品遵守共享的开放级别，从而在应用程序中完成共享交换或开放发布. 符合标准和安全的方式，从而使数据具有流通性，数据使用者可以方便地使用它. 其主要活动包括:

以下基本功能是必需的:

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