如何開發各行數據資產

① 山西省政務數據資產管理試行辦法

第一條為了加強政務數據資產管理，規范政務數據使用，保障政務數據安全，推進數字政府建設，根據有關法律法規，結合本省實際，制定本辦法。第二條本省行政區域內政務服務實施機構在履行職責過程中形成的政務數據資產的管理工作適用本辦法。第三條本辦法所稱政務數據資產，是指由政務服務實施機構建設、管理和使用的各類業務應用系統，以及利用業務應用系統，依據法律法規和有關規定直接或者間接採集、使用、產生、管理的文字、數字、符號、圖片和視音頻等具有經濟、社會價值，權屬明晰、可量化、可控制、可交換的政務數據。
本辦法所稱政務服務實施機構，是指各級人民政府、縣級以上人民政府所屬部門、列入黨群工作機構序列但依法承擔行政職能的部門以及法律法規授權的具有公共管理、服務職能的組織。
涉密政務數據資產管理按照有關法律法規和規定執行。第四條政務數據資產管理應當遵循統籌管理、統一標准、合理利用和安全可控的原則。第五條縣級以上人民政府應當加強政務數據資產管理工作的領導，建立工作機制，協調解決政務數據資產管理和開發利用中的重大問題。第六條縣級以上人民政府政務信息管理部門負責本行政區域政務數據的統籌管理、指導監督等工作。
縣級以上人民政府其他有關部門按照各自職責，做好政務數據管理的相關工作。第七條政務數據資產是重要的生產要素，屬於國有資產，其所有權歸國家所有。縣級以上人民政府授權政務信息管理部門代表政府行使政務數據資產所有權人職責。
縣級以上人民政府政務信息管理部門應當建立健全政務數據資產登記管理制度和政務數據資產動態管理制度，編制政務數據資產登記目錄清單，建設本級政務數據資產登記信息管理系統，匯總登記本級政務數據資產。第八條政務服務實施機構應當依照政務數據資產登記目錄清單，做好本機構政務數據資產登記匯聚、更新維護等工作，同時接受同級政務信息管理部門的監督、指導。
政務服務實施機構應當將各自建設、管理、使用的政務數據資產建卡立賬，並統一匯總到本級政務數據資產登記信息管理系統。第九條縣級以上人民政府政務信息管理部門負責統籌推動本行政區域政務數據的共享工作。省和設區的市人民政府政務信息管理部門負責統一建設本級政務數據共享交換平台，實現政務數據有序共享。
各級政務服務實施機構不得建設其他獨立的政務數據共享交換平台。
縣級以上人民政府政務信息管理部門按照政務數據共享類型編制政務數據共享目錄。第十條政務服務實施機構可以根據政務數據資產開發利用的需要，依據法律法規和有關規定授權開發對象或者合作開發對象進行政務數據開發利用，並將授權情況報送政務信息管理部門備案。第十一條縣級以上人民政府政務信息管理部門應當培育數據交易市場，規范交易行為，鼓勵、支持通過數據交易等方式依法利用政務數據，促進政務數據資產流通。
縣級以上人民政府政務信息管理部門應當建立政務數據資產交易評估機制，促進政務數據資產交易。第十二條涉及政務數據使用或者開發的合同，應當在合同中明確政務數據使用或者開發的范圍、程度、期限和合同期滿後政務數據的處置，以及經過開發後新產生的數據權屬等。第十三條任何單位和個人不得非法採集、傳播、銷售政務數據。第十四條涉及政務數據資產的部門或者機構應當建立政務數據安全等級管理制度，落實安全責任制，依法保護個人信息以及其他應當保護的信息。
政務數據安全責任，按照誰管理誰負責、誰使用誰負責的原則確定。第十五條涉及政務數據資產的部門或者機構有下列情形之一的，由同級人民政府責令限期改正；逾期不改正的，給予通報批評；情節嚴重的，對直接負責的主管人員或者其他直接責任人員依法給予處分；造成損失的，依法承擔賠償責任；構成犯罪的，依法追究刑事責任：
（一）未按照本辦法規定進行政務數據資產登記匯總工作的；
（二）違規建設政務數據共享交換平台的；
（三）超越許可權開發利用政務數據的；
（四）違規進行政務數據資產交易的；
（五）其他違反本辦法規定行為的。第十六條非法採集、傳播、銷售政務數據的，按照有關法律法規實施處罰。

② 什麼數據可以成為數據資產數據資產化如何實現

何為資產？

我們來看一下資產的概念： 「資產是指由企業過去的交易或事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。」

在資產的釋義中，我們可以看出「擁有或者控制」和「帶來經濟利益」是資產最核心的內涵。由資產的概念引申到數據資產，我們可以得到，數據資產是由企業擁有或控制，能夠為企業帶來經濟利益的數據資源。

石油在未得到利用之前，只是一種黑色的液體。數據得不到利用也只是一堆毫無價值的信息，那麼什麼樣的數據資源可以轉換為數據資產呢？

可「變現」的數據資源

可明確作為「資產」的數據資源，表現為以下兩種形式：可幫助現有產品實現收益的增長；數據本身可產生價值。

數據為業務賦能

數據助力現金流，即數據本身不產生價值，但通過數據作用於現有產品 ，使其在創造收益、降低成本上有更好的表現。企業通過這種數據「內消」的方式，將生產經營中產生的數據進行收集、整理、分析，用於服務自身經營決策、業務流程，從而提高產品收益。

數據本身產生價值

通過利用數據優化業務的方式，是數據間接產生收益的方式，這種情況下，數據能夠產生的價值是難以評估的。在合法合規的前提下，讓數據以各種形式進行交易，這是數據產生價值的直接方式。

數據「變現」的過程就是數據資產化

能夠直接產生價值的數據，數據變現的過程就是數據交易的過程，此過程的成本在於數據收集、處理、存儲的成本，屬於比較容易的數據變現；而利用數據為業務賦能擁有更復雜、專業的資產化流程。我們通過一個案例來解析數據資產化的過程：

某金融機構在投融資交易的過程中，一直苦惱於沒有固定的標准來界定企業的可投資性，難以找到符合其投資標準的融資企業和項目，導致出現「有錢找不到投資項目,有投資項目的企業融不到錢」的現象。這時候此機構急需解決信息不完整、不對稱、不透明、缺乏客觀分析與評價的問題，所以找到探碼，希望通過大數據來解決這個事情。

我們了解了該機構的訴求後，得出了數據資產化解決方案：通過機器學習、人工智慧等方式對企業大數據進行分析，以得到解決辦法。具體步驟為：

• 通過社會數據、網路採集、機構數據、企業填報等數據源採集到企業數據，主要包括工商信息、股權信息、行政處罰、銷售年報、司法信息、知識產權、法律訴訟、稅務信息等。

• 利用大數據技術等進行數據清洗、數據合並、數據挖掘、數據標准、安全脫敏、多維關聯等數據治理操作，提高數據質量。

• 利用機器學習技術學習專家打分，模擬專家對企業價值評價的決策過程，先建立評價模型，自動高效的對企業數據進行多維度、全方位解析，最終生成企業評價報告。

隨著數據資源越來越豐富，數據資產化將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。我們也將以扎實的技術，打破數據之間信息孤島狀態，應用雲計算、大數據和人工智慧技術幫助企業實現數據資產化運營。

③ 如何構建商業銀行數據分析能力

構建商業銀行數據分析能力的步驟如下：
1、建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。
2、數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。
3、 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。
4、建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。
數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手:(1)制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。(2)數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。(3)數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。(4)應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。(5)數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。

④ 對數據資產進行體全面盤點、構建企業級的數據資產目錄

隨著雲計算、物聯網、移動互聯網等新技術的逐漸成熟和集中應用，社會發展進入了數字化時代，人、事、物都在被數據化，數據已成為新經濟的核心生產要素，日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。

越來越多的企業也將數據視為轉型發展、重塑競爭優勢和提升組織治理能力的重要戰略資產，並對這一重要資產進行系統性、體系化的管理，以便充分挖掘數據的戰略、戰術價值。鑒於此，對數據資產進行體全面盤點、構建企業級的數據資產目錄成為了數據資產管理的一項基礎性工作，正在 各行各業如火如荼的開展。

而很多企業在構建數據資產目錄的過程中，遇到了很多困惑和難題，彷彿走入了數據沼澤中、身心俱疲，例如：

● 要對哪些數據資產進行盤點、放到數據資產目錄中？

● 誰來盤點最合適？誰是數據資產目錄的使用者？

● 數據資產目錄構建後，誰來管理？怎麼管理？

● 花了大量的人力、物力、財力，難到只弄了一堆EXCEL清單出來？

● 好不容易梳理出來的目錄，最後處於沉睡狀態，沒人關心、也沒人用！

● 業務人員看不懂對數據資產的解釋！

● ……

數據資產的基本涵義

在理論層面，目前並沒有對數據資產的權威定義。我們選取業界較為認可的概念，即：數據資產（ Data Asset ）是指由企業擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數據資源，如文件資料、電子數據等。在企業中，並非所有的數據都構成數據資產，數據資產是能夠為企業產生價值的數據資源。

從以上概念中，可以得出數據資產最重要的三個性質：

（1） 可控的 ，企業除了擁有自己內部的數據外，對一些外部的數據可以通過可靠、合法的途徑獲取，也可作為企業數據資產的一部分；

（2） 有價值的 ，數據資產能夠給企業帶來效益和價值，但筆者認為此處的效益不應局限在經濟價值，還會有社會價值、信譽和品牌價值等等；

（3） 需要甄別的 ，並非所有的數據都能成為數據資產，所以企業要根據自身業務特點，在海量的數據中識別劃分出屬於自己的核心數據資產。

數據資產目錄的價值

目前，數據資產目錄管理已經變成了數據治理工作中不可或缺的一個環節。企業在識別出自身數據資產的基礎上，進一步構建數據資產目錄，能夠幫助用戶更好的理解、使用以及分析數據。

企業通過發現、描述和組織數據資產，形成一套企業數據資產的清單目錄，提供一套上下文背景信息，為數據分析師、數據架構師、數據管理專員和其他數據用戶，根據業務價值目標更好的查找和理解相關的數據資產。

如何實踐數據資產管理

數據作為越來越重要的生產要素，將成為比土地、石油、煤礦等更為核心的生產資源，如何加工利用數據，釋放數據價值，實現企業的數字化轉型，是各行業和企業面臨的重要課題，然而數據的價值發揮面臨重重困難。企業的數據資源散落在多個業務系統中，企業主和業務人員無法及時感知到數據的分布與更新情況，也無法進一步開展對數據加工工作。數據標准不統一，數據孤島普遍存在導致業務系統之間的數據無法共享，資源利用率降低，降低了數據的可得性。標准缺失、數據錄入不規范導致數據質量差，垃圾數據增多，數據不可用。數據安全意識不夠、安全防護不足導致了數據泄露事件頻發，危害了企業經營和用戶利益。為了解決解決數據面臨的諸多問題，充分釋放數據價值。

我給大家推薦一款非常好用的數據資產管理工具——睿治。睿治平台是目前國內功能最全的數據治理產品，完全覆蓋了元數據、數據標准、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全9大領域。並且採用微服務架構，既可以和企業已建系統高度融合，也可以隨著未來信息化發展，而無限延展。也實現了全形色的可視化，包括領導、技術管理、業務管理、都能通過平台清晰的了解數據治理的過程和結果，從而保證數據治理的落地，產生積極的推動作用。

⑤ 常見的大數據開發工具有哪些

1.Hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式體系基礎架構。用戶能夠在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop是一個能夠對很多數據進行分布式處理的軟體結構。Hadoop 以一種牢靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。

2.Apache Hive

Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，經過Hive能夠很簡略的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive供給了一種簡略的類似SQL的查詢言語—HiveQL,這為了解SQL言語的用戶查詢數據供給了便利。

3. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop開源生態體系的新成員。它供給了一個比Hive更快的查詢引擎，由於它依賴於自己的數據處理結構而不是依靠Hadoop的HDFS服務。一起，它還用於事情流處理、實時查詢和機器學習等方面。

4. Keen IO

Keen IO是個強壯的移動應用分析東西。開發者只需要簡略到一行代碼， 就能夠跟蹤他們想要的關於他們應用的任何信息。開發者接下來只需要做一些Dashboard或者查詢的工作就能夠了。

5. Ambari

Apache Ambari是一種基於Web的東西，支撐Apache Hadoop集群的供給、管理和監控。Ambari已支撐大多數Hadoop組件，包含HDFS、MapRece、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

6. Flume

Flume是Cloudera供給的一個高可用的，高牢靠的，分布式的海量日誌搜集、聚合和傳輸的體系，Flume支撐在日誌體系中定製各類數據發送方，用於搜集數據;一起，Flume供給對數據進行簡略處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的才能。

7.MapRece

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)"，是它們的首要思維，都是從函數式編程言語里借來的，還有從矢量編程言語里借來的特性。它極大地便利了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式體繫上。

關於常見的大數據開發工具有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑥ 數據資產該如何發力

數據治理的關鍵能力是對數據資產進行管理和維護的能力。至於如何發力的話，未來的智慧城市建設趨勢將是「全數化」。在數字化基礎之上，圍繞數字空間建立一個孿生城市，以大數據為中心，實現智能服務與生態建設全面深入的數字化、網路化、智能化，實現城市的感、聯、智、控，解決城市巨系統的持續改進和智能涌現的問題。

這需要破解信息系統邊界，實現多雀漏系統多領域的綜合融通。數據治理的能力，決定了數據的利用能力，而數據治理的核心是數據的合規，巧歲燃這需要通過法律法規、地方條例等加以規范。所以還是希望通過法律制度打破數據孤島，實孝虛現數據融合，促進數字正義。