Ⅰ 數據資產管理包括哪些內容
數據資產管理包含數據標准管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理、數據共享管理等8個管理。
1、數據標準是指保障數據內外部使用和交換一致性和准確性、規范性的約束,數據標准管理關鍵活動的第一個是理解數據標准化的需求,即任何一個管理活動都要和企業的戰略規劃、企業的需求緊密地結合。
數據標准管理的第二個關鍵活動就是制定數據標準的體系與規范,第三個是制定相應的管理辦法以及實施流程要求,第四個是建立一些數據標準的管理工具。
2、數據模型是現實世界數據特徵的抽象。數據模型包括三個:
概念模型,概念模型是面向用戶與客觀實踐的,構建概念模型的本身與資料庫或者數據倉庫的架構搭建沒有特別多的關系。
在建立了概念模型的基礎之上可以構建邏輯模型,邏輯模型是面向業務的,用於指導一些資料庫系統的實現。
物理模型,物理模型是基於邏輯模型,面向計算機物理表示,考慮了操作系統、硬體模型等等,描述數據在存儲介質上的結構。
3、元數據管理,以二維表為例,想描述一個二維表信息的話,可以描述它每一行、每一頁,也可以提取這個表中的一些抽象化或者是更高層次的信息,比如說這些表的欄位或者表的結構以及表的大小等等,這樣就對這個表格進行了數據的描述。
可以幫助實現關鍵信息的追蹤與記錄,快速掌握元數據的變化可能帶來的風險。
元數據非常關鍵的運用是進行血緣分析和影響分析,通過進行血緣分析和影響分析可以了解數據走向,知道數據是從哪裡來到哪裡去,也可以構建數據地圖和數據目錄自動提取元數據信息,了解這個企業目前擁有數據資產情況。
4、主數據管理,比如說供應商數據、物料數據、客戶數據、員工數據。主數據管理可以使企業跨系統使用一致的和共享的數據,從而可以降低成本和復雜度,來支撐跨部門、跨系統數據融合的應用。
主數據的關鍵活動包括識別主數據、定義和維護主數據的架構以及實現資料庫與主資料庫的同步。
主數據管理在很多行業成為企業開展數據資產管理的切入點。通過對主數據的梳理和管理,將建立數據的一個參考,為數據標准後期的管理節約很多的人力和物力。
5、數據質量管理,可以幫助企業獲得一些干凈以及結構清晰的數據,進而可以提高數據應用和服務的水平。數據質量好壞的衡量指標一般包括完整性、規范性、一致性、准確性、唯一性、時效性。
在定義數據質量管理時應該將管理過程中成本考慮進去。同樣還需要和企業的業務需求緊密結合找到平衡點。數據質量管理其他的關鍵活動包括持續的測量、監控數據的質量、分析數據質量產生問題的根本原因,以及制定數據質量的改善方案,監控數據質量管理操作和績效等等。
6、數據安全管理,主要是對數據設定一些安全等級來評估數據的安全風險,來完善數據安全管理相關的技術規范,通過對數據進行全生命周期的安全管控,包括數據的生成、存儲、使用、共享、銷毀等實現事中前可管、事中可控、事後可查。
7、數據價值管理,通過從數據的成本和數據的應用價值兩個方面的度量,使企業能夠最優化、最大化釋放數據的價值。成本價值計量可以從採集、存儲、計算成本進行評估,也可以從運維成本評估,還可以從數據的活性以及數據質量應用場景的經濟性等角度進行評估。
數據的成本和數據價值的評估維度主要和自己的應用場景和業務需求掛鉤即可。數據成本與數據價值典型評價方法包括成本法、收益法和市場化。
8、數據共享管理,包括數據內部共享、外部流通、對外開放。數據共享管理的關鍵活動就是包括定義數據資產運營指標、設計管理方案等。