如何构建高价值数据资产池

❶ 大数据应有的三层内涵

1、深度服务行业大客户，实现数据资产的商业应用变现

中源数聚作为全球领先的管理大数据综合服务商，拥有超过30个细分领域的管理数据储备。中源数据综合运用最新的大数据挖掘技术，以及自身大量的专业积累，帮助各行各业的企业真正有效的实现管理大数据的应用价值。

将大小数据深度结合，解决结构化数据与非结构化数据的衔接，帮助各垂直领域的行业大型企业用好数据资产，创造出深层价值，助力企业管理的转型升级。

2、建立管理大数据交易平台，打通数据孤岛

中源数聚将倾力打造大数据领域的“云平台”战略。用开放共享的互联网精神汇聚长尾大数据，打通大数据孤岛，真正实现跨行业、跨领域的异构数据共享。最大化数据变现的商业前景。

中源数聚凭借自身的研究实力，投入建设管理数据资源池，逐步实现管理大数据交易平台的打造。通过共享、合作的方式深入到各细分领域的管理应用层，让天下没有难用的管理数据。

3、构建管理大数据生态体系，实现行业的全面升级

“复利”号称人类历史上的第八大奇迹，信息时代引爆了整个产业的幂次方增长模式，在未来“数据资产”将成为帮助企业实现幂次方增长最强劲的动力源。

中源数聚结合自身在管理大数据领域的研究实力和积累，服务于整个管理大数据产业链，构建完善的管理大数据生态体系，打通上、中、下游企业，建立管理大数据领域的良性循环体系，服务于管理大数据领域的大、中、小型公司。

(1)如何构建高价值数据资产池扩展阅读：

对于企业而言，“管理数据”可以是自身或者其他企业的管理信息和数据积累。例如对于某钢铁企业来说，该行业其他企业过去和现在的战略描述、组织信息、管理制度、管理变革过程记录等都属于管理数据。

这种数据具有常年、广泛的积累，可以称之为管理大数据；管理大数据可以为组织变革提供及时有效的支撑，很多时候比企业聘请咨询顾问更有价值，也更加可靠。

❷ 对数据资产进行体全面盘点、构建企业级的数据资产目录

随着云计算、物联网、移动互联网等新技术的逐渐成熟和集中应用，社会发展进入了数字化时代，人、事、物都在被数据化，数据已成为新经济的核心生产要素，日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

越来越多的企业也将数据视为转型发展、重塑竞争优势和提升组织治理能力的重要战略资产，并对这一重要资产进行系统性、体系化的管理，以便充分挖掘数据的战略、战术价值。鉴于此，对数据资产进行体全面盘点、构建企业级的数据资产目录成为了数据资产管理的一项基础性工作，正在 各行各业如火如荼的开展。

而很多企业在构建数据资产目录的过程中，遇到了很多困惑和难题，仿佛走入了数据沼泽中、身心俱疲，例如：

● 要对哪些数据资产进行盘点、放到数据资产目录中？

● 谁来盘点最合适？谁是数据资产目录的使用者？

● 数据资产目录构建后，谁来管理？怎么管理？

● 花了大量的人力、物力、财力，难到只弄了一堆EXCEL清单出来？

● 好不容易梳理出来的目录，最后处于沉睡状态，没人关心、也没人用！

● 业务人员看不懂对数据资产的解释！

● ……

数据资产的基本涵义

在理论层面，目前并没有对数据资产的权威定义。我们选取业界较为认可的概念，即：数据资产（ Data Asset ）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

从以上概念中，可以得出数据资产最重要的三个性质：

（1） 可控的 ，企业除了拥有自己内部的数据外，对一些外部的数据可以通过可靠、合法的途径获取，也可作为企业数据资产的一部分；

（2） 有价值的 ，数据资产能够给企业带来效益和价值，但笔者认为此处的效益不应局限在经济价值，还会有社会价值、信誉和品牌价值等等；

（3） 需要甄别的 ，并非所有的数据都能成为数据资产，所以企业要根据自身业务特点，在海量的数据中识别划分出属于自己的核心数据资产。

数据资产目录的价值

目前，数据资产目录管理已经变成了数据治理工作中不可或缺的一个环节。企业在识别出自身数据资产的基础上，进一步构建数据资产目录，能够帮助用户更好的理解、使用以及分析数据。

企业通过发现、描述和组织数据资产，形成一套企业数据资产的清单目录，提供一套上下文背景信息，为数据分析师、数据架构师、数据管理专员和其他数据用户，根据业务价值目标更好的查找和理解相关的数据资产。

如何实践数据资产管理

数据作为越来越重要的生产要素，将成为比土地、石油、煤矿等更为核心的生产资源，如何加工利用数据，释放数据价值，实现企业的数字化转型，是各行业和企业面临的重要课题，然而数据的价值发挥面临重重困难。企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务人员无法及时感知到数据的分布与更新情况，也无法进一步开展对数据加工工作。数据标准不统一，数据孤岛普遍存在导致业务系统之间的数据无法共享，资源利用率降低，降低了数据的可得性。标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差，垃圾数据增多，数据不可用。数据安全意识不够、安全防护不足导致了数据泄露事件频发，危害了企业经营和用户利益。为了解决解决数据面临的诸多问题，充分释放数据价值。

我给大家推荐一款非常好用的数据资产管理工具——睿治。睿治平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。

❸ 数据治理的价值体系包括哪些方面

数据治理的价值体系包括：

·对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，同时各个业务部门保留了适当的灵活性。

·提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。

·数据地图——数据治理提供了一种高级能力，可以了解与关键实体相关的所有数据的位置，这是数据集成所必需的。就像GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样，数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。

·每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架，以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致，并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。

·一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求，例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA（健康保险流通与责任法案）和行业要求，例如 PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）。

·改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。

❹ 如何打造高性能大数据分析平台

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。

1. 大数据是什么？

大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。

这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。

据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。

高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。

根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。

准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。

大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。

与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。

2. 大数据系统应包含的功能模块

大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析??，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。

下图描述了大数据系统的这些高层次的组件

描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。

2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。

显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。

由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。

2.2 数据采集第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。

在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。

2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。

在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。

2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。

在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。

2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。

3. 数据采集中的性能技巧

数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。

数据采集??过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 - 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。

涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：

下面是一些性能方面的技巧：

来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。

如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。

如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。

优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB /应用服务器）中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。

类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。

即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。

尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。

大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。

如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。

数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。

来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。

和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。

数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。

一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。

多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。

谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。

4. 数据存储中的性能技巧

一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。

在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。

首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。

大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。

不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

数据库分为行存储和列存储。

具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。

同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。

压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。

数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。

并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。

如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。

NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。

许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。

如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase 使用HDFS）。

这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。

大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。

在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。

5. 数据处理分析中的性能技巧

数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。

本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。

在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。

其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。

同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。

有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。

基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。

概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。

一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。

该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。

如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。

不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。

最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。

此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。

大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。

这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。

数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。

为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。

更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。

一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。

实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。

6. 数据可视化和展示中的性能技巧

精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。

需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。

本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。

确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。

这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。

重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。

物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。

大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。

尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。

可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。

同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。

保持像图形，图表等使用最小的尺寸。

大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。

7. 数据安全以及对于性能的影响

像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。

- 首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。

- 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。

- 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。

- 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。

- 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。

- 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。

- 明智的做法是敏感信息始终进行限制。

- 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。

- 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。

- 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。

8. 总结

本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。

本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

❺ 数据资产管理包括哪些内容

数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。

1、数据标准是指保障数据内外部使用和交换一致性和准确性、规范性的约束，数据标准管理关键活动的第一个是理解数据标准化的需求，即任何一个管理活动都要和企业的战略规划、企业的需求紧密地结合。

数据标准管理的第二个关键活动就是制定数据标准的体系与规范，第三个是制定相应的管理办法以及实施流程要求，第四个是建立一些数据标准的管理工具。

2、数据模型是现实世界数据特征的抽象。数据模型包括三个：

概念模型，概念模型是面向用户与客观实践的，构建概念模型的本身与数据库或者数据仓库的架构搭建没有特别多的关系。

在建立了概念模型的基础之上可以构建逻辑模型，逻辑模型是面向业务的，用于指导一些数据库系统的实现。

物理模型，物理模型是基于逻辑模型，面向计算机物理表示，考虑了操作系统、硬件模型等等，描述数据在存储介质上的结构。

3、元数据管理，以二维表为例，想描述一个二维表信息的话，可以描述它每一行、每一页，也可以提取这个表中的一些抽象化或者是更高层次的信息，比如说这些表的字段或者表的结构以及表的大小等等，这样就对这个表格进行了数据的描述。

可以帮助实现关键信息的追踪与记录，快速掌握元数据的变化可能带来的风险。

元数据非常关键的运用是进行血缘分析和影响分析，通过进行血缘分析和影响分析可以了解数据走向，知道数据是从哪里来到哪里去，也可以构建数据地图和数据目录自动提取元数据信息，了解这个企业目前拥有数据资产情况。

4、主数据管理，比如说供应商数据、物料数据、客户数据、员工数据。主数据管理可以使企业跨系统使用一致的和共享的数据，从而可以降低成本和复杂度，来支撑跨部门、跨系统数据融合的应用。

主数据的关键活动包括识别主数据、定义和维护主数据的架构以及实现数据库与主数据库的同步。

主数据管理在很多行业成为企业开展数据资产管理的切入点。通过对主数据的梳理和管理，将建立数据的一个参考，为数据标准后期的管理节约很多的人力和物力。

5、数据质量管理，可以帮助企业获得一些干净以及结构清晰的数据，进而可以提高数据应用和服务的水平。数据质量好坏的衡量指标一般包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性。

在定义数据质量管理时应该将管理过程中成本考虑进去。同样还需要和企业的业务需求紧密结合找到平衡点。数据质量管理其他的关键活动包括持续的测量、监控数据的质量、分析数据质量产生问题的根本原因，以及制定数据质量的改善方案，监控数据质量管理操作和绩效等等。

6、数据安全管理，主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来完善数据安全管理相关的技术规范，通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事中前可管、事中可控、事后可查。

7、数据价值管理，通过从数据的成本和数据的应用价值两个方面的度量，使企业能够最优化、最大化释放数据的价值。成本价值计量可以从采集、存储、计算成本进行评估，也可以从运维成本评估，还可以从数据的活性以及数据质量应用场景的经济性等角度进行评估。

数据的成本和数据价值的评估维度主要和自己的应用场景和业务需求挂钩即可。数据成本与数据价值典型评价方法包括成本法、收益法和市场化。

8、数据共享管理，包括数据内部共享、外部流通、对外开放。数据共享管理的关键活动就是包括定义数据资产运营指标、设计管理方案等。

❻ 【案例分享】某银行用这20件事，实现数字化转型

【案例分享】某银行用这20件事，实现数字化转型

1.项目背景

随着银行各业务的精细化运营，经营活动从批量式逐步向互动式、个性化、场景化方式转变，越来越多的银行都在运用数据来构建自己的精准营销渠道和场景，某银行零售事业部在此潮流之下希望能够尽快突破现状，建立数字化的解决方案来应对竞争和客户流失。

2.痛点分析

某银行零售事业部现在面临的两大问题，一方面是来自客户的，另一方面是来自竞争者的。

客户对银行的期望发生了变化，他们希望银行能够实现定制化的服务，提高服务的协作性、便利性、一致性以及控制性。

与此同时，竞争者正积极利用数字创新重新定义价值创造,以便更好地满足被忽略或未获满足的客户需求。这就出现了同一区域的不同银行利用数字化技术来抢占本地客户的现象。

另外，该银行零售事业部的高管存在对数智化理解不多的情况，对如何实现银行的数智化转型缺乏认知，甚至束手无措，即使花费了大量的钱也没有获得想要的效果。

3.解决方案

面对这些问题和挑战，该银行牵手国云数据一起为该银行零售部定制应对自身发展的解决方案。

第一步：国云数据通过对该银行全面的调研，帮助其打造战略、业务、需求、应用、算法、数据等六大地图，从而帮助其找到问题症结。

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第二步：在确定完战略地图后，把战略转化成能执行的20件事情，做好这个20件事情意味着转型基本成功，让事业部有明确的目标感。

(1）建设新零售数字化中台。打通个金、互金、CRM、数据仓库及外部购买三方数据、政府数据、互联网数据；

(2） 建立新零售用户，建立产品、网点等数据资产池，建立新零售数据组织，实现数据自助分析和提升，大大提高运营效率，让数据看得见、用的到，

(3） 建立数据驱动运营体系；

精细化运营：用户分群；重点客群画像：中老、商贷、亲子等不同客户的不同运营策略和方法；

存量运营：代发工资用户贡献提升。对代发工资用户做用户画像，智能交叉销售

(4） 产品推荐：建立客户分层差异化营销服务体系，定位和聚焦重点战略客群

(5） 提升客户经营服务能力，深度经营实现价值提升，提升流失客户挽回能力，并利用大数据技术建立高效的客户流失预警体系，实现流失预警、提示、催促提前挽回、自动挽回

(6） 建立客户画像。建立网易贷获客模型和风险模型，自动智能筛选个贷客户白名单

(7） 建立客户裂变系统。通过客户推荐客户的方式实现客户高质量裂变，画出主推客户的画像以及主推客户的关系链，实现一键推荐，推荐有奖；

(8） 建立竞争情报系统。实时监控竞争对手及竞品的动态，帮助更合理更实时的定价调价、制定营销策略、爆品调整、产品组合推荐策略等；

(9） 理财用户。做大理财用户规模、精准获客模型，做强财富管理，加速扩张信用卡，丰富财富管理产品线。利用技术模型实现精准获客模型，给一线员工精准推荐财务管理潜在白名单，通过给财富管理客户建立实时动态画像，让一线员工提供定制、贴身、以咨询为导向的营销服务模式；

(10） 推动精细化销售管理体系，建立总-分-支常态化检视督导，实现军事化目标管理；

(11） 打造新零售总部数据化运营和指挥系统：以战略目标为导向，梳理业务详细关键指标，全链路闭环运营，实现精细化运营实时动态管控；

(12） 实时预警：调整分行零售总行数字化管理系统、根据总行策略，实时可下发任务系统；

(13） 网点画像：实现网点数字化、经营状况、健康指数分析，基于网点画像指导网点优化，对不同网点进行排名、相互学习、经验分享；

(14） 推动线下渠道优化：建立网点选址系统提供个性精准的选址方案、建立网点周边白名单用户精准推荐系统，根据内外部数据精准获取用户并让网点精准；

(15） 对销售一线人员实现数字化客户管理；

(16） 迭代创新线上渠道：建立手机银行端到端的客户行为追踪系统，从用户登陆到转化每个环境，指导手机银行优化，提供转化率；

(17） 基于数据分析和精准营销推荐：将结果推荐手机银行，客服中心转型为重要的线上渠道，承接营销和客户经营职能，成为半利润中心；

(18） 线上线下一体化经营：线上精准定位高潜客户并向线下推送，线下网点引流客户至线上虚拟店，从单一、各自孤立的渠道向融合渠道转型；

(19） 前线赋能系统：利用数据分析、客户推荐和销售激励实现自动化过程管理，并建设高产能，专业化前线团队实现数字化绩效，让每个员工知道今天的动作，动作换来的收入，以及收入状况；

(20） 数智化用户管理系统：让前线员工清楚的看到自己客户的动态、实现复购提醒、自动定制方案等方案。

第三步：基于这20件事情，快速帮助该行零售事业部构建了该部门数字化平台，包含数据中台、智能营销云平台等，并和该银行的科技部无缝对接，一方面快速满足了零售部的需求，又避免了过去投入大而效果不明显的状况，用20%的预算完成了既定目标。同时针对银行零售部的高管、中层人员等都做了不同程度的数字化转型课程培训，帮助他们迅速理解数字化转型的方法论及相关实现路径和产品。

4.最终效果

通过数据中台构建，解决了该银行因传统方式反复重建，每个烟囱投入大，建设周期长、无法快速响应业务等方面的问题。帮助银行深化客户经营、丰富产品服务、推动综合营销、加速渠道转型。新客获取成本比以往降低了5个百分点，同时挽回了上万个流失客户，实现不同渠道间轻松转化，年度初步统计降低投入及人员成本500万。

5.关于国云数据

国云数据集团是由原阿里数据团队建立的以独创的“数字化转型合伙人”的方式为客户提供数字化转型服务的公司，也是一家能为客户提供“战略+技术+人才”三位一体全方位、高标准数字化转型落地综合服务的供应商。

国云数据独创数字化转型方法论指导客户数字化转型落地，该方法论最近已衍生为《数字化转型方法论：落地路径与数据中台》，由机械工业出版社出版，作者为公司创始人马晓东，该书现在已全面发售。《数字化转型方法论：落地路径与数据中台》是一部从战略、技术、人才和管理4个维度全面阐述企业数字化转型方法论的着作，是国云数据服务7万余家企业的经验总结。

❼ 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。

❽ 传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手

数字化这个概念经历了三个发展阶段：

1. 数码化（Digitization）：不改变事物本身，而是改变事物的存在或存储形式、使之能够被计算机处理，如：将纸质文件扫描为电子文件、将相片存储为电子格式；

2. 数字化（Digitalization）：强调的是数字技术对商业的重塑，信息技术能力/数字技术能力不再只是单纯的解决企业的降本增效问题，而应该成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量；

3. 数字化转型（Digital Transformation）：利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。

诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数字/数据化管理。

数字/数据化就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。

为什么要数字化转型？

（1）数字化让企业中非创新的活动更加简单

换句话说，因为有了数字化手段，企业中那些创新成分低的诸如体力劳动，简单重复的脑力劳动，都可以被自动化，从而，相应的，企业中真正体现创造性的活动的比重才会增加。

（2）数字化让企业获得了一种新的资产——数据

数据资产的特殊性在于，它的价值是最容易受“判断”的影响，而很难和其他资产那样，有一个市场价格。

（3）数字化为企业的创新活动提供了更友好的环境

数字化的手段，让很多原本需要大量投入做实验的创新活动，有了更加简单易用低成本的虚拟化的实验环境，原本来自复杂的实验搭建、制作工作，现在只要动动鼠标，最多写几行代码就可以实现。

数字化转型是发展数字经济的一环，其目标是提高企业运行效率、实现产业高质量发展、优化现有经济结构、构建数字经济体系。

不管是在被动亦或是利益的驱动下，很多传统企业都开始走上数字化转型之路，但往往理想很丰满，现实却很骨感，不少传统企业带着希望来，却带着失望离开。

数字化转型难在哪里？

难点一

数据治理难，数据存在孤岛

尽管数据治理对于企业而言是如此重要，但大多数公司的数据治理行动至今尚未完成甚至仍在计划阶段。整体上的滞后，是因为数据治理不仅是一个技术问题，也是一个管理问题。无论是在跨组织的协调沟通中，还是在决策或持续推进环节，企业数据治理往往需要面对数据孤岛、数据质量差、数据不透明等障碍。

信息存储库仍然由单个团队或部门控制，并且对整个组织不可见。当某些派系将其数据与公司其他部门隔离开来时，员工无法从数据可能包含的答案和见解中受益。大多数公司表示他们在数据孤岛方面遇到了中等或高难度。

数据治理要求企业实现数据透明，而部分数据库难以直接调取内部数据，只能通过对外接口进行访问，在进行诸如数据分析、血缘分析、数据建模等上层应用时，被大大限制了灵活性，一些需要使用原始数据的场景无法实现，数据的价值也就无法发挥出来。

难点二

外包开发的系统，跟不上业务变化
系统的开发过程中，经常无法适应日新月异的业务变化需求，需要开发人员在原有的软件基础上进行修改，一是要等排期，也许排期到了需求又有变化；二是因为是外包开发，许多代码需要重新梳理，一个小小的改动都要浪费开发人员的时间，如果牵涉到沟通和人员流动，情况将会变得更加复杂。

难点三

自研团队成本高，周期长
传统开发软件开发流程，一般要经历需求调研、原型、UI设计、数据模型设计、前端开发、后端开发、集成测试、用户测试、生产上线、运维。流程周期长，需要的技术种类多。导致开发时间过长，人员招聘培训成本也大。

难点四

数据安全令人担忧
对于很多行业来说，数据安全的重要性不言而喻，而数据库是保证数据安全最重要的城墙。所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。

❾ 企业如何搭建技术中台以及它的好处是什么

企业可以自行搭建技术中台，成本高昂，费时费力，选择专业厂商的技术中台产品更划算。好的技术中台如蓝凌MK-PaaS平台，可以为企业带来以下价值：1、提升IT标准化：提供统一基座，统一服务，统一组件，所有服务聚合到统一平台中衍生，不断促进业务的标准化、规范化和统一化。2、释放创新能力：弱化技术门槛，降低需求传递失真，提供快速编排、组合服务能力，更好地支持企业规模化创新，提高业务的敏捷，降低试错成本。3、避免重复开发：通过业务抽象，将通用能力、核心能力，提炼为基础服务并下沉，提供共享服务，为前台不断变化的业务提供支撑，避免重复造轮子，实现服务快速复用。4、形成数据资产：平台各应用数据天然互通，构建企业数据资产，解决数据不一致问题，不断发挥数据价值，进而支持业务的决策和优化。