二、数据资产管理方法论
5. 大数据中心建设——三类数据服务
Sharing Data as a SeSrvteicpe3
Data Warehouse as aSSteerpvi2ce
•面向专业软件、成熟遗留系统及对 外数据资产交易等
Operating Data as a Service
•面向科学综合研究和经营决策分析 等大数据分析应用
数据资产治理是企业治理结构的 一部分，以建立数据治理的机构 ，履行数据治理职能及业务规范 为目标。
数据资产管理 常态化
数据治理体系 架构设计
二、数据资产管理方法论
3. 数据资产治理机构
由领导小组、数据资产管理、应用管理和运行环境管理人员组 成的信息化管理队伍。
信息化领导小组
• 制定信息化战略. • 制定信息化顶层设计 • 项目/课题策划
✓ 大数据中心+ 一体化应用
✓ 数据资产纳入 绩效考核体系
状现理管产资据数
一、数据资产化
4. 传统企业数据资产管理的现状
数据中心建设以 基础运行环境和 数据运行环境集 中管理为主
应用系统以 局部需求为 驱动、应用 系统积累严重
数据危机！
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一、数据资产化
5. 数据危机的本质及解决方案
本质： 1）网络与计算机应用技术发展 2）与同时期竞争对手差距拉大，影响了竞争力 3）数据资产处于失控状态或低级管理水平
运行环境维护团队
• 网络环境维护 • 操作系统 • 中间件/应用服务器 • 存储系统 • 安全保密
数据资产治理机构
• 应用平台完善 • 应用平台发布 • 平台运行监控 • 平台使用审批
应用平台管控团队
数据资产管理团队
• 企业信息模型维护 • 数据模型管理 • 数据标准管理 • 数据备份 • 数据资源评估
• 支持企业业务、管理职能，包括数 据采集、传输、处理与应用，包括实 时数据、视频等非结构化数据。
二、数据资产管理方法论
5. 大数据中心建设——三大工程
为企业提供一体化大数据中学，帮助企业将数据进行清洗、校验和梳理，为 企业提供适合的数据存储和数据库解决方案，以及提供数据访问接口和数据 安全管理等，为企业的分析型应用提供支撑
5. 大数据中心建设——数据环境架构
二、数据资产管理方法论
6. 企业级一体化应用平台（SAAS）
特点： 1）包括数据源、数据集成、大数据平台、分析服务、逻辑 子系统和门户层（企业私有云应用基础平台） 2）基于统一组件/服务技术规范，实现插拔式集成 3）集成业务、管理、决策以及移动端应用
解决方案 1）建立数据治理体系 2）开发数据资产（规划、大数据中心、一体化平台） 3）维护、运营数据资产
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二、数据资产管理方法论
1. 数据资产管理架构
数据质量
数据安全
一体化平台
数据服务
数据资产
数据运营 数据治理
大数据中心
数据规划
二、数据资产管理方法论
2. 数据资产治理
1.数据资产管理战略 2.现状及问题 3.数据资产治理目标 4.主要任务 5.实施方案及投资概算 6.风险与效益分析
初级阶段
✓ 无数据资产的 概念
✓ 数据资产缺乏 治理机制
✓ 存在信息孤岛 ✓ 数据满足局部
业务需求 ✓ 数据可用性差
中级阶段
✓ 初步形成数据 资产管理职能
✓ 制定了数据资 产管理规划
✓ 形成企业数据 管理标准体系
✓ 建成企业数据 资源管理中心
高级阶段
✓ 数据资产管理 成为企业文化
✓ 数据、应用系 统和业务深度 融合
数据资产管理平台实施方案
二、数据资产管理方法论
4. 数据规划——数据分析
业务 分析
业务过程1 业务过程2 业务过程3
一组业务活动 二组业务活动 三组业务活动
数据 分析
数据规范1 基础属性1，组成 1 数据规范2 基础属性2，组成 2 数据规范3 基础属性3，组成 3
二、数据资产管理方法论
4. 数据规划——主题数据库数据模型
基础设施
以服务的方式提供企业 分析型系统构建所需的 硬件，包括服务器、存
储、网络设备等
数据环境建设
根据企业的数据类型和 应用方向选择合适的数 据存储解决方案，包括
数据库等
数据服务
同时提供数据仓库实施 服务，解决中小企业缺 乏数据仓库领域的专门 人才及维护这样一个团
队的高成本问题
二、数据资产管理方法论
特征一——预期会给企业带来经济利益 特征二——应为企业拥有或者控制的数据资源 特征三——是由企业过去的经营活动形成的 特征四——可以用货币来衡量 特征五——与业务融合，具有良好活性
一、数据资产化
2. 企业数据资产
非结构化
• 电子文档 • 数据体 • 视频数据 • 音频 • 图片 • 网页等
结构化
• 机构、人员、客 户、编码等主数据 • 财务、生产、物 料、库存、销售等 业务主题数据库 • 数据仓库，汇总 表、事实表、维表、 报表
半结构化
• 非结构化资料结 构化管理 • 结构化数据混合 数据体，如设计方 案中包含图片等 • 关联变化较多的 结构化数据（XML 描述）
一、数据资产化
3. 数据资产管理的发展三阶段
虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。 ——维克托.迈尔.舍恩伯格
数据资产管理方法论框架 及能力建设
中国系统工程学会信息工程分会 DAMA.中国 2015.07
一、数据资产化
1. 数据资产的特征
数据资产是指由企业过去业务、管理或其它经营活动中形 成的，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益 的数据资源。
二、数据资产管理方法论
4. 数. 数据规划——数据/功能/用户视图
二、数据资产管理方法论
5. 大数据中心建设(DAAS)
大数据中心主要通过集成企业内部生产经营数据和外部数据，包括业务型大 数据（Big Transaction Data）和交互型大数据（Big Interaction Data），通 过多种云计算的技术将之集成和处理，向企业内部和外部企业客户提供有极 大商业价值的信息支撑和智能分析的数据资产管控平台。
二、数据资产管理方法论
4. 数据规划
• 关键技术
全域业务分析、完整信息采集、企业数据模型、三大实施方案
业务模型 业务数据规范 数据流分析
系统模型 数据模型 数据标准
基础设施方案 大数据中心方案 应用平台方案
企业数据资产管理 的关键阶段，是战 略与战役之间的战 术阶段。
业务梳理及数据 分析
企业数据模型