大数据时代数据资产管理“五星模型”
数据资产管理 数据标准
数据资产管理数据标准随着Big Data时代的到来，数据管理成为一个非常重要的话题，越来越多的企业意识到了数据的价值，开始积极加强数据资产管理和数据标准化。
一、数据资产管理1、数据资产定义：数据资产是指企业拥有的、能够产生商业价值的数据资源。
这些数据可以来自各种数据源，包括传感器、社交媒体、移动设备、企业应用程序等等。
2、数据资产管理的目的：数据资产管理就是为了更好地利用企业的数据资源，管理企业数据的完整性、安全性、可信度、可用性，从而实现数据的高效利用。
3、数据资产管理的方法：数据资产管理需要采用全面的方法和策略，包括数据分类、数据评估、数据清理、数据仓库、数据治理、数据备份等等。
二、数据标准1、数据标准定义：数据标准指的是在整个企业中数据的结构、格式、定义和使用方法都是统一的，以便于数据的交换和共享。
2、数据标准的目的：数据标准化是为了解决数据的多元化和混乱的问题，统一数据格式，使得不同人员之间可以共享数据，并且保证数据的准确性、一致性和可比性。
3、数据标准的方法：数据标准需要从数据格式、数据命名、数据分类、数据定义、数据元标记等方面进行标准化。
需要通过制定一定的数据标准来规范数据的记录、处理、交换和共享。
三、数据资产管理和数据标准化的重要性1、数据资产管理和数据标准化是大数据分析、机器学习和人工智能等领域的基础。
没有好的数据管理和标准化，就无法对数据进行深入分析和挖掘。
2、规范的数据标准和高效的数据资产管理可以帮助企业更好地识别利益相关者，提高企业的业务效率和竞争力。
3、数据资产管理和数据标准化还可以帮助企业更好的管理自己的数据，使其数据的质量更高、质量更稳定，并为企业用户提供更优质的数据服务。
总之，数据资产管理和数据标准化已经成为现代企业成长的必要条件，只有企业采取有效的措施来管理和标准化数据，才能更好地利用这些数据，从中获得更多的商业价值。
数据资产管理“AIGOV五星模型”
Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 175【关键词】数据资产管理 数据管理 数据治理 五星模型1 引言现在已经全面进入物联网时代，数据以史无前例的规模大批量一刻不停地生成，与大数据相关的研究和应用层出不穷，数据已经成为各国政府和企业最重要的资产，我国也于2015年8月发布了《促进大数据发展行动纲要》。
国家在纲要中明确指出数据是核心资产，大数据是推动经济发展的新动力，是提升企业核心价值的驱动力。
数据如此重要，数据产生量如此之大，然而整个数据管理领域的理论发展是非常落后的。
企业都知道数据很有价值，数据能够为企业带来指引，然而真正让数据为企业带来价值的案例并不多见，这主要是由于既有的数据管理模型落后并且复杂。
图1所示，数据管理的概念从80年代提出到现在已经接近40年了，数据治理的提法也有近20年了，而数据资产管理的提出基本是最近5年的事情，中国数据资产管理峰会对数据资产管理的定义为是对数据管理、数据治理及数据资产化的管理过程。
2 数据资产管理研究现状2.1 国外研究现状20世纪80年代后期，数据仓库概念开始形成，这也是数据管理理论的萌芽。
随着数据仓库应用落地和展开，在2000年左右数据治理的相关理念也逐步形成。
2000年前后，H.Watson 探讨了“数据仓库治理”在Blue Cross 和Blue Shield of North Carolina 两家公司数据资产管理“AIGOV 五星模型”文/程永新 梁铭图 杨志洪的最佳实践，被国内学者认为拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。
早在2004年，国际数据治理协会DGI 就首次发布了DGI 数据治理框架，从这个框架模型初步提出了RPP （人员/流程/规则）框架。
但是，这个框架中没有对数据治理的具体工作内容给予细化或明确说明。
数据治理成熟度模型
数据治理成熟度模型随着数字化时代的到来，数据已经成为企业最重要的资产之一。
然而，数据的价值只有在其被正确管理和利用的情况下才能得到最大化的发挥。
数据治理是确保数据正确管理和利用的过程，它包括数据管理、数据质量、数据安全和合规性等方面。
数据治理成熟度模型是一个评估企业数据治理水平的框架，它可以帮助企业确定其当前状态并提供指导以改进数据治理实践。
数据治理成熟度模型的背景数据治理成熟度模型是由数据治理研究机构Data Governance Institute提出的。
该模型旨在提供一个标准化的框架，帮助企业评估其数据治理水平，并提供改进数据治理实践的指导。
数据治理成熟度模型是一个五级模型，每个级别都代表着数据治理实践的不同程度。
五个级别的数据治理成熟度模型第一级别：混乱在这个级别上，企业的数据管理是混乱的。
数据不受管理，存储在各种不同的位置和格式中。
没有标准化的数据定义和命名约定，导致数据的重复和不一致性。
数据的质量很差，没有明确的责任分配和监督机制。
企业的数据安全和合规性也没有得到关注。
第二级别：初步在这个级别上，企业开始注意到数据治理的重要性。
他们开始建立数据管理团队和流程，并制定数据管理政策和程序。
企业开始建立数据目录和数据词汇表，并开始规范化数据定义和命名约定。
此外，企业开始实施数据质量管理计划，并建立数据质量度量标准。
企业也开始关注数据安全和合规性，并开始实施安全和合规性控制。
第三级别：规范在这个级别上，企业已经建立了一套完整的数据治理框架。
他们开始实施数据质量评估和监控，并建立数据质量度量标准和报告机制。
企业开始实施数据安全和合规性的全面控制，并建立安全和合规性度量标准和报告机制。
此外，企业开始实施数据治理培训计划，以确保员工具备正确的数据治理知识和技能。
第四级别：优化在这个级别上，企业已经建立了数据治理的最佳实践。
他们开始利用数据分析和数据挖掘技术来识别数据质量问题，并实施数据质量改进计划。
产品经理必会的五大数据分析模型
产品经理必会的五大数据分析模型Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998▌推荐理由：在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。
提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。
一、数据分析模型要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。
是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
数据分析方法论的作用：•理顺分析思路，确保数据分析结构体系化•把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系•为后续数据分析的开展指引方向•确保分析结果的有效性和正确性二、五大数据分析模型分析模型政治环境：包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。
不同的政治环境对行业发展有不同的影响。
关键指标政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。
经济环境：宏观和微观两个方面。
宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。
微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。
关键指标GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境：包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。
文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
数据资产价值与收益分配评价模型标准
数据资产价值与收益分配评价模型标准
数据资产价值与收益分配评价模型标准是用于评估和确定数据资产的价值，并进行收益分配的一组标准和方法。
以下是一些常见的数据资产价值与收益分配评价模型标准：
1. 成本法：基于数据资产的建设和维护成本，以确定其价值，并按照一定比例进行收益分配。
该方法适用于对数据资产的投入成本与收益之间关系较为明确的情况。
2. 市场法：基于市场供需关系和交易行为，参考类似数据资产的市场价格来确定数据资产的价值，并进行相应的收益分配。
该方法适用于存在市场交易和价格参考的情况。
3. 收益法：基于数据资产的预期收益和现值折现，以评估其未来现金流量，并根据收益分配规则进行分配。
该方法适用于对数据资产未来收益的预测较为准确的情况。
4. 综合法：综合考虑成本法、市场法和收益法等多种评估方法，结合具体情况和需求，进行数据资产价值评价和收益分配。
该方法可以综合各种因素，更全面地评估数据资产的价值和进行收益分配。
这些评价模型标准可以根据具体的数据资产类型、行业特点和目标需求进行调整和组合，以满足实际应用的需要。
同时，在使用评价模型标准时，应考虑到数据资产的实际使用和效益，以及相关的法律和道德要求。
大数据分析中的管理学模型
大数据分析中的管理学模型大数据分析已经成为现代企业管理的一个重要组成部分。
它包括从海量、高速、多样化的数据中获取价值信息的过程。
在大数据分析中，管理学模型是一种用来描述和分析组织和管理问题的工具。
它可以帮助企业从海量的数据中发现模式和趋势，进而做出明智的决策。
以下是几个常用的管理学模型，在大数据分析中的应用。
1.SWOT分析模型：SWOT（Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats）分析是一种用于评估组织内部和外部环境的管理工具。
在大数据分析中，SWOT 分析模型可以帮助企业识别内外部因素对业务的影响。
通过对大数据的分析，企业可以了解到自身的优势、劣势，以及外部市场的机会和威胁。
这样可以帮助企业了解自身的竞争优势，进而制定相应的业务战略。
2.价值链模型：价值链模型是描述企业内部所有活动的过程，从原材料的获取到产品销售和服务的提供。
在大数据分析中，价值链模型可以帮助企业识别整个价值链中的各个环节的效率和价值创造。
通过分析大数据，企业可以了解到哪个环节的效率最高，哪个环节需要改进。
这样可以帮助企业优化各个环节的运作，提高产品和服务的质量和效率。
3.五力模型：五力模型是一种分析行业竞争力的工具。
它包括竞争对手、供应商、购买者、替代品和市场进入障碍五个方面的考虑。
在大数据分析中，五力模型可以帮助企业了解到竞争对手的策略和市场趋势。
通过分析大数据，企业可以识别出市场上的竞争对手和替代品的数量和质量，进而制定相应的竞争策略。
4.财务模型：财务模型是一种用来分析企业财务状况和经营情况的工具。
在大数据分析中，财务模型可以帮助企业分析企业的财务数据，包括利润、销售额、成本和现金流等指标。
通过对大数据的分析，企业可以了解到企业在财务方面的优势和劣势，进而制定相应的财务策略。
5.销售预测模型：销售预测模型是一种用来预测产品或服务销售量的工具。
在大数据分析中，销售预测模型可以帮助企业根据历史销售数据和其他因素，如市场趋势、竞争状况等，预测未来销售量。
大数据类的评价模型
大数据类的评价模型
随着数据技术的飞速发展，大数据评价模型的重要性愈发凸显。
评价模型可以帮助人
们更加有效地管理和利用大数据，提高数据的可靠性和价值。
本文将介绍几种常见的大数
据评价模型，包括数据质量模型、数据价值模型、数据安全模型。
一、数据质量模型
数据质量模型是评估数据质量的重要工具，它可以帮助用户快速识别数据质量问题并
解决这些问题。
数据质量模型的评价标准一般有如下几个方面：
1.完整性：即数据的完整性和准确性。
包括数据的精确性、数据的正确性、数据的完
整性等方面。
2.一致性：即数据的内部一致性以及外部一致性。
包括数据的相互矛盾情况、与其它
数据的一致性等方面。
3.可靠性：即数据的可被信赖的程度，是指数据是否可靠、可用、有效等方面。
5.可重复性：即数据的可重复性、可验证性、可检查性等方面。
1.商业价值：即数据对商业发展的影响和作用。
包含数据对产业的影响、技术开发的
影响、商业利润的影响等方面。
4.科学价值：即数据对科学研究的影响和作用。
包含数据在学术研究、科学探索中的
作用、对新理论的提出和验证等方面。
1.机密性：即管理和控制数据的访问权和操作权。
包含对数据访问的权限、对数据操
作的权限等方面。
3.可用性：即保障数据的可用性，确保数据及时可用。
包含数据的备份、数据的恢复、及时修复故障等方面。
结束语。
信息技术 大数据 数据资产评估团体标准
信息技术的发展日新月异，大数据作为信息技术的重要组成部分，在企业管理和决策中扮演着越来越重要的角色。
数据资产评估团体标准是指对企业的数据资产进行全面评估的一套固定标准，以便企业能够更准确地了解自身的数据资产状况，从而更好地运用这些资产进行业务运营和决策支持。
在信息技术和大数据的背景下，数据资产评估团体标准的制定和实施具有重要意义。
以下是有关数据资产评估团体标准的一些主要内容：一、数据资产评估团体标准的内涵数据资产评估团体标准主要包括数据资产的分类、评估方法、评估指标和标准流程等内容。
其核心是通过对企业所有数据资产的全面评估，包括数据量、数据价值、数据质量和数据安全等方面的评估，来为企业提供科学、客观、准确的数据资产状况。
二、数据资产评估团体标准的制定目的数据资产评估团体标准的制定目的是为了帮助企业更好地了解和管理其数据资产，为企业的业务决策和发展提供更精准的数据支持。
通过对数据资产的全面评估，可以找出数据资产存在的问题和潜在风险，从而采取相应的措施加以改善和防范。
三、数据资产评估团体标准的实施过程数据资产评估团体标准的实施过程主要包括以下几个步骤：确定评估对象、收集评估数据、分析评估数据、撰写评估报告和实施评估结果。
在这个过程中，评估团体需要遵循严格的评估标准和流程，确保评估结果的客观性和科学性。
四、数据资产评估团体标准的价值和意义数据资产评估团体标准的价值和意义主要体现在以下几个方面：1. 为企业提供科学的数据资产状况。
通过对数据资产的全面评估，可以帮助企业更准确地了解自身的数据资产情况，包括数据的数量、价值、质量和安全等方面，为企业的业务运营和管理决策提供更准确的数据支持。
2. 帮助企业发现数据资产存在的问题和潜在风险。
评估团体可以通过评估过程中的数据分析和风险识别，及时发现数据资产存在的问题和潜在风险，并提出相应的改善和防范措施，帮助企业规避风险和提高数据资产的管理水平。
3. 提高企业数据资产的管理水平和价值。
大数据领导力的“五力”模型研究
大数据领导力的“五力”模型研究作者：丁波涛来源：《上海城市管理》2019年第04期关键词：大数据;领导力;数据治理DOI：10.3969/j.issn.1674-7739.2019.04.008在信息化发展的新阶段，大数据成为十分重要的战略资源，各级领导干部要带领广大群众建设中国特色社会主义伟大事业，必须充分利用这种资源。
习近平总书记指出，善于获取数据、分析数据、运用数据是领导干部做好工作的基本功，各级领导干部要加强学习，懂得大数据，用好大数据。
然而从笔者的实际调研来看，虽然各级领导普遍重视大数据工作，但实际往往参与不够，仍将大数据视为业务工作，而没有上升到战略层面。
究其原因，在于目前的大数据治理体系混淆了“大数据管理”与“大数据领导”的概念，造成实际工作中往往有管理无领导，总体规划与协调不足。
因此，各级领导干部必须提升大数据领导力，加强对本地区或本部门大数据工作的指导和协调，制订发展战略，营造良好氛围，创新体制机制，加快推进力度，加强资源保障，使大数据对国民经济和社会发展的助推作用最大化。
（一）概念界定从语义上讲，“大数据领导力”包括两种含义：一是对领导大数据工作的能力，二是大数据环境下的新型领导能力。
从笔者搜索的国内外文献来看，现有成果多集中于第二个方面，即研究大数据带来的领导环境、领导内涵、领导素质、领导模式和领导体制变革以及应对策略，而关于第一方面的成果则比较少。
本文将着重研究各级领导干部如何提升能力，更好地指导和统筹推进本地区、本部门的大数据工作。
领导力是领导者通过组织赋予他的职权和个人所具备的品德魅力去影响他人（部下）、实现组织目标并维系组织生存与发展的能力。
[1]霍国庆等综合国内外各理论中领导力的形成因素，提出领导力由感召力、前瞻力、影响力、控制力和决断力五大能力构成，[2]该“五力”模型在国内得到了较为广泛的认可。
大数据领导力是领导力的子集，是领导力内涵在大数据时代的新拓展。
目前国内外还没有关于大数据领导力的明确界定，与之接近的概念是“信息化领导力”，指领导者在信息化时代吸引和影响追随者和利益相关者并持续实现群体或组织目标的能力。
数据管理能力评价模型
数据管理能力评价模型1.引言1.1 概述数据管理能力评价模型是一种用于评估和衡量组织的数据管理能力的工具和方法。
随着信息时代的到来，数据被认为是一项重要的资产，而有效的数据管理能力对于组织的成功至关重要。
概括来说，数据管理能力评价模型旨在提供一个系统化的框架，以评估组织的数据管理能力，并为组织提供改进的建议。
通过这个模型，组织可以了解其在数据管理方面的强项和薄弱点，进而采取相应的措施来提升数据管理能力。
在数据管理能力评价模型的开发过程中，需要考虑多个关键要素。
首先，模型应该包括一系列明确定义的指标，这些指标反映了数据管理能力的不同方面。
例如，数据质量、数据安全、数据治理等都应该被纳入考虑范围。
其次，数据管理能力评价模型需要提供一个可操作的框架，以确保组织能够深入理解评估结果并进行必要的改进。
这意味着模型应该能够对评估结果进行细分和分析，并提供详尽的建议和指导。
最后，数据管理能力评价模型应该是灵活和可定制的，以适应不同组织的特定需求和环境。
不同组织可能在数据管理的不同方面存在差异，因此模型需要能够根据这些差异进行调整，以确保评估结果的准确性和有效性。
综上所述，数据管理能力评价模型是一种有助于组织评估和提升数据管理能力的工具。
通过使用这样的模型，组织可以更好地理解自身的数据管理状况，并采取相应的措施来提升其在数据管理方面的竞争力和可持续发展能力。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分是用来介绍整篇文章的结构和内容安排的，它通常包括引言、正文和结论三个部分。
本文按照这个结构进行组织。
1. 引言部分是文章的开端，主要用来引入文章的背景和问题，对数据管理能力评价模型进行概述，以及明确文章的目的。
引言部分需要一定的铺垫，引起读者的兴趣，让他们了解到本文要解决的问题和目的。
2. 正文部分是文章的主体，用来详细介绍数据管理能力评价模型的要点。
可以根据所选的数据管理能力评价模型的要点进行组织。
数据管理能力成熟度评价模型
数据管理能力成熟度评价模型数据管理能力成熟度评价模型是衡量一个组织在数据管理方面成熟度的工具。
随着企业数据量的不断增加和数据应用的深入发展，数据管理能力的建设和提升已成为企业发展和竞争的关键因素。
数据管理能力成熟度评价模型可以帮助企业全面了解自己在数据管理方面的现状，发现不足之处，并制定相应的提升计划。
1.初始级别：在这个级别上，企业没有建立明确的数据管理策略和流程。
数据管理工作主要是由个别员工完成，缺乏统一的标准和规范。
数据质量和安全性得不到充分保障。
2.反应性级别：在这个级别上，企业开始意识到数据管理的重要性，并采取了一些措施来改进数据管理。
企业可能建立了一些基本的数据管理流程和规范，并进行了一些初步的培训和教育。
数据质量和安全性有所提升，但还存在问题。
3.控制性级别：在这个级别上，企业建立了一套完整的数据管理流程和规范，并进行了培训和教育，使员工充分了解和遵守这些规范。
企业还建立了一套数据质量和安全性评估机制，对数据进行监控和管理。
数据质量和安全性得到进一步提升。
4.创新性级别：在这个级别上，企业开始运用先进的技术和方法来支持数据管理工作，如数据分析和挖掘技术。
企业还建立了一套数据管理创新机制，鼓励员工提出创新的数据管理方法和工具。
数据质量和安全性得到显著提升，并能够为业务创新提供支持。
5.优化性级别：在这个级别上，企业已经建立了一套高度成熟的数据管理体系，充分利用数据来支持业务发展和决策。
企业通过持续的改进和优化，不断提升数据管理能力。
数据质量和安全性得到最大程度的保障，数据已成为企业的核心资源。
评价一个企业在数据管理能力上的成熟度，可以通过对各个方面的评估来确定所处的级别。
评价指标可以包括数据管理策略和流程、数据管理人员能力和素养、数据质量和安全性管理、数据分析和应用能力等方面的内容。
对于每个指标，可以制定相应的评分标准，并根据企业的实际情况进行评估。
通过数据管理能力成熟度评价模型，企业可以全面了解自己在数据管理方面的现状，并发现不足之处。
数据管理能力成熟度评估模型
数据管理能力成熟度评估模型数据管理能力成熟度评估模型是用于评估和衡量一个组织数据管理水平的工具。
这个模型可以帮助组织识别其数据管理的具体状况，并提供指导以改进数据管理能力。
数据管理能力成熟度评估模型可以根据不同的方面对一个组织的数据管理能力进行评估。
以下介绍了一个基于五个层次的数据管理能力成熟度评估模型：1. 初始层次：组织在这个层次上缺乏有效的数据管理策略和规划。
数据管理工作是被动和临时的，没有明确的责任人或流程。
没有对数据质量和数据安全的关注，数据管理工具和技术也很有限。
2. 可重复层次：组织在这个层次上对数据管理有了一些规划和策略，但还是比较局限。
组织开始意识到数据管理对业务的重要性，但仍然没有有效的数据管理流程和技术来支持这些计划。
数据的质量和安全性开始得到一些关注。
3. 定义层次：组织在这个层次上已经制定了明确的数据管理策略和规范，并将其应用到业务流程中。
数据质量和数据安全得到了更多的关注和管理。
组织开始使用一些数据管理工具和技术来支持数据管理工作，并建立了一套数据管理工作流程。
4. 管理层次：组织在这个层次上已经建立了一个全面的数据管理框架，并将其纳入到组织的战略规划和业务流程中。
组织拥有一套成熟的数据管理流程和技术，能够处理和管理大量的数据。
数据质量和数据安全得到了全面监控和管理，并定期进行评估和改进。
5. 优化层次：组织在这个层次上已经实现了数据管理的最高水平。
数据管理成为组织的核心能力，能够支持组织的战略目标和业务决策。
组织持续关注和监控数据质量和数据安全，并采取主动的措施来提高数据管理的效率和效果。
数据管理流程和技术不断创新和改进，以适应新的业务需求。
数据管理能力成熟度评估模型可以帮助组织识别其数据管理能力的短板和优势，为组织制定合适的数据管理战略和改进计划提供指导。
通过使用这个模型，组织可以不断提高其数据管理水平，从而更好地利用和管理数据，为组织的发展和决策提供更可靠的支持。
数据资产管理方法
数据资产管理方法随着信息技术的发展，数据在企业中的重要性日益凸显。
企业需要对数据进行有效管理，以提高数据的价值和利用率。
数据资产管理方法是一种通过有效的策略和流程来管理和保护企业数据资产的方法。
本文将介绍数据资产管理的重要性、数据资产管理的原则和步骤，以及数据资产管理的挑战和解决方案。
一、数据资产管理的重要性数据资产是企业最重要的资源之一，它包括企业内部的各类数据，如客户数据、产品数据、销售数据等，也包括外部数据，如市场数据、竞争数据等。
数据资产管理的重要性主要体现在以下几个方面：1.提高决策效率：通过对数据资产的有效管理，企业可以快速获取准确的数据，为决策提供有力的支持，提高决策的效率和准确性。
2.提高数据价值：数据资产管理可以帮助企业发现和挖掘数据中的潜在价值，通过数据分析和挖掘技术，将数据转化为有价值的洞察，为企业创造更多的商业机会。
3.降低风险：数据资产管理可以帮助企业识别和管理数据的风险，包括数据泄露、数据丢失等风险，有效保护企业的数据安全和隐私。
二、数据资产管理的原则和步骤数据资产管理的原则主要包括以下几点：1.明确目标：企业需要明确数据资产管理的目标和需求，以确保管理的有效性和可持续性。
2.全员参与：数据资产管理是全员参与的工作，需要企业各部门和员工的共同努力，形成良好的数据管理文化。
3.合规性管理：企业需要遵循相关的法律法规和行业标准，建立合规的数据管理制度和流程。
数据资产管理的步骤可以分为以下几个阶段：1.识别和分类：企业需要识别和分类自身的数据资产，包括数据类型、数据来源、数据拥有者等。
2.评估和价值化：对数据资产进行评估，包括数据的质量、准确性、完整性等，并通过数据分析和挖掘技术，将数据转化为有价值的资产。
3.保护和安全：建立数据安全和隐私保护机制，包括数据备份、权限管理、访问控制等，确保数据的安全性和可靠性。
4.监控和维护：定期对数据资产进行监控和维护，包括数据的更新、清理、归档等，保持数据的有效性和可用性。
数据资产评估模型
数据规模等各个维度的评估，来确定数据资产的价值。
以下是该模型的一个基本框架：1. 数据来源评估：数据资产的价值取决于数据的来源和质量。
评估数据来源的稳定性、多样性、准确性、实时性等因素，有助于了解数据的价值。
2. 数据质量评估：数据质量是评估数据资产价值的关键因素之一。
评估数据的质量，包括数据的准确性、完整性、一致性、合规性等，有助于确定数据资产的实际价值。
3. 应用场景评估：数据的应用场景直接决定了数据资产的价值。
评估数据的应用场景，包括数据的应用范围、应用频率、应用深度等因素，有助于了解数据在特定领域或行业中的实际价值。
4. 数据规模评估：数据规模是影响数据资产价值的重要因素之一。
评估数据的数量、增长率、结构化程度等因素，有助于了解数据的潜在价值。
基于以上几个维度的评估，我们可以构建一个数据资产评估模型，通过模型计算出数据资产的价值。
具体步骤如下：第一步：收集数据。
根据数据来源、质量和规模等因素，收集相关数据和信息。
第二步：定义指标。
根据评估目标，定义一系列评估指标，包括但不限于数据来源稳定性、数据质量、应用场景、数据规模等。
第三步：数据量化。
根据收集到的数据和信息，对每个指标进行量化评估，以获得每个指标的具体数值。
第四步：模型计算。
根据量化后的指标数值，结合相应的权重和公式，计算出数据资产的价值。
权重可以根据每个指标对数据资产价值的影响程度来确定。
第五步：结果分析。
对计算出的数据资产价值进行分析和解读，包括与同类数据的比较、数据的潜在价值等。
值得注意的是，由于数据资产具有非实物性和易变性等特点，因此在评估过程中需要注意以下几点：1. 数据资产的评估需要考虑数据的生命周期和更新频率，以确定数据的实际价值。
2. 数据资产的评估需要考虑数据的合规性和隐私保护等因素，以确保评估结果的合法性和可靠性。
3. 数据资产的评估需要结合具体的应用场景和行业特点，以确保评估结果的适用性和准确性。
从而做出更明智的数据管理和决策。
《数据资产运营能力成熟度模型》标准解读
一、前言数据资产是企业最重要的资产之一，而数据资产运营能力成熟度模型是评估企业数据资产管理水平的重要工具。
通过对该模型的标准解读，可以帮助企业全面了解自身在数据资产管理方面的优势和不足，从而有针对性地进行改进和提升。
本文将对数据资产运营能力成熟度模型进行详细解读，帮助读者更好地理解和应用该模型。
二、数据资产运营能力成熟度模型的概述数据资产运营能力成熟度模型是通过评估企业在数据资产管理方面的各项能力和水平，从而帮助企业了解自身在数据资产管理方面的成熟度程度。
该模型包括了数据资产管理的五个关键领域，分别是战略规划、组织架构、流程方法、技术工具和绩效评估。
通过对这五个方面的评估，可以全面地了解企业在数据资产管理方面的优势和不足，进而有针对性地进行提升和改进。
三、数据资产运营能力成熟度模型的标准解读1.战略规划在数据资产管理方面，战略规划是非常重要的一环。
通过对企业数据资产管理战略的规划和执行情况进行评估，可以全面了解企业在这一领域的优势和不足。
具体来说，战略规划包括了对数据资产管理目标的制定、相关指标的设定、资源投入和战略执行效果的评估等方面。
通过对这些方面的评估，可以揭示企业在数据资产管理战略规划方面的成熟度情况。
2.组织架构组织架构是企业数据资产管理的重要基础。
一个良好的组织架构可以有效地支持数据资产管理的各项工作。
在这个领域，评估的重点包括了组织结构的设置是否合理、相关职责的分工是否清晰、人员的配备和培训等方面。
通过对这些方面的评估，可以了解企业在数据资产管理组织架构方面的成熟度程度。
3.流程方法流程方法是企业数据资产管理的重要保障。
一个科学、规范的流程方法可以帮助企业高效地开展数据资产管理工作。
在这个领域，评估的重点包括了相关流程和方法的设计和执行情况，以及流程的持续改进和优化情况。
通过对这些方面的评估，可以了解企业在数据资产管理流程方法方面的成熟度情况。
4.技术工具技术工具是支撑企业数据资产管理的重要条件。
数据资产价值与收益分配评价模型标准
标题：数据资产价值与收益分配评价模型标准一、概述数据资产是当今社会中最重要的资产之一。
随着大数据时代的到来，数据的规模和广度不断扩大，对数据资产的价值评估和收益分配变得尤为重要。
本文将围绕数据资产的价值评估和收益分配评价模型标准展开讨论。
二、数据资产的定义和特点数据资产是指组织或企业所拥有的能够被利用和加以开发的数据资源。
数据资产具有以下特点：1）具备实际的、经济价值；2）可被所有者控制和使用；3）可产生未来经济利益。
这些特点使得数据资产在企业的经营管理和决策中扮演着至关重要的角色。
三、数据资产价值评估模型1. 定性与定量评估方法定性评估方法主要通过对数据的质量、完整性、可信度等方面进行评估，以此来判断数据的有效性和可用性。
定量评估方法则是通过数学模型和统计分析等手段对数据的历史和潜在价值进行量化评估。
2. 市场价值与边际价值评估市场价值评估注重通过市场交易和定价机制来评估数据资产的市场价值，而边际价值评估则更侧重于数据资产的边际经济效益和增量效益。
这两种评估方法在不同情境下可互相补充，从而更全面地评估数据资产的价值。
四、数据资产收益分配评价模型标准1. 产权和控制权数据资产的收益分配需要考虑产权和控制权的问题。
产权决定了谁拥有数据资产的所有权，而控制权则决定了谁可以对数据资产进行有效的支配和管理。
在收益分配中需要明确产权和控制权的界定。
2. 风险和贡献度收益分配还应考虑数据资产的风险和贡献度。
风险越大的数据资产往往需要更高的收益来进行补偿，而对企业或组织业绩作出重大贡献的数据资产也应得到相应的回报。
3. 合理性和公平性收益分配评价模型标准还应当体现合理性和公平性。
合理性要求收益分配模型能够合理地反映数据资产的价值贡献和风险成本，而公平性则要求收益的分配不能偏袒某一方，应当在各方的利益之间进行均衡。
五、结论与展望数据资产的价值评估和收益分配评价模型标准对于企业和组织的发展至关重要。
在今后的发展中，我们需要不断完善相关的评价模型标准，以适应不断变化的数据资产环境，并推动数据资产的价值最大化。
数据资产管理“AIGOV五星模型”
数据资产管理“AIGOV五星模型”作者：程永新梁铭图杨志洪来源：《电子技术与软件工程》2018年第16期摘要从数据管理到数据治理到数据资产管理，从全球到国内，各种新概念不断提出并被加以实践改良，提升了政府、企事业单位及群众对大数据资产管理的意识，同时也促进了大数据产业不断的深入发展，借鉴国内外数据管理模型及相关理论思想，对数据资产管理的模型进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的五大管理域十三个能力项，并对每项能力进行了详细划分以及相关功能介绍。
【关键词】数妮资产管理数据管理数据治理五星模型1 引言现在已经全面进入物联网时代，数据以史无前例的规模大批量一刻不停地生成，与大数据相关的研究和应用层出不穷，数据已经成为各国政府和企业最重要的资产，我国也于2015年8月发布了《促进大数据发展行动纲要》。
国家在纲要中明确指出数据是核心资产，大数据是推动经济发展的新动力，是提升企业核心价值的驱动力。
数据如此重要，数据产生量如此之大，然而整个数据管理领域的理论发展是非常落后的。
企业都知道数据很有价值，数据能够为企业带来指引，然而真正让数据为企业带来价值的案例并不多见，这主要是由于既有的数据管理模型落后并且复杂。
图1所示，数据管理的概念从80年代提出到现在已经接近40年了，数据治理的提法也有近20年了，而数据资产管理的提出基本是最近5年的事情，中国数据资产管理峰会对数据资产管理的定义为是对数据管理、数据治理及数据资产化的管理过程。
2 数据资产管理研究现状2.1 国外研究现状20世纪80年代后期，数据仓库概念开始形成，这也是数据管理理论的萌芽。
随着数据仓库应用落地和展开，在2000年左右数据治理的相关理念也逐步形成。
2000年前后，H.Watson 探讨了“数据仓库治理”在BlueCross和Blue Shield of North Carolina两家公司的最佳实践，被国内学者认为拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。
数据资产价值评价体系
数据资产价值评价体系数据资产已经成为现代企业的核心资产之一，它可以帮助企业更好地决策、优化业务和提高效率。
为了更好地管理和实现数据资产的价值，企业需要构建一个完善的数据资产价值评价体系。
一、数据资产的分类首先，我们需要对数据资产进行分类。
根据数据的来源和形式，可以将数据资产分为以下几类：1. 内部数据：企业内部产生的数据，包括各种业务数据、用户数据等。
2. 外部数据：企业从外部获得的数据，包括市场数据、竞争数据等。
3. 结构化数据：指以表格或数据库形式存储的数据。
4. 半结构化数据：指以 XML、JSON 和 HTML 等格式存储的数据。
5. 非结构化数据：指以文本、图像、视频等形式存储的数据。
二、数据价值评价指标根据不同类型的数据资产，需要确定相应的数据价值评价指标。
常用的评价指标包括以下几个方面：1. 数据质量：数据质量是数据资产的基础，评价数据质量需要考虑数据的完整性、准确性、一致性和可靠性等方面。
2. 业务参考价值：这是企业在使用数据资产时获得的参考价值。
评价指标应该考虑数据对决策和业务目标的影响。
3. 市场价值：市场价值是对数据资产进行外部评价的指标。
它可以通过不同维度的竞争分析来确定。
4. 关联度：关联度指数据资产之间的关系。
评价指标应该考虑数据资产之间的互动和相关性。
5. 效率性：效率性指数据资产的效率和效益。
评价指标应该考虑数据流程的优化和自动化，以及数据对企业运营和资源的贡献。
三、数据价值评估方法为了更好地评估数据资产的价值，企业可以采用以下几种方法：1. 数据质量评估：采用数据质量评估模型来评估数据质量，包括数据完整性、准确性、一致性等指标。
2. 金融估值法：采用资产估值方法，通过比较同行业内已知的数据资产的价值，来估计该企业的数据资产价值。
3. 条件概率估值法：将数据资产划分为不同的类别，确定每类数据的特征和概率分布，通过计算每类数据的条件概率，来评估数据资产的价值。
4. 场景模拟估值法：根据不同的场景模拟数据资产的使用情况，例如经济环境变化等，来评估数据资产的价值。
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大数据时代数据资产管理“五星模型”
作者：于雪
伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。
数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。
大数据与数据资产管理
数据就像企业的根基。
然而并非所有数据都可能成为资产。
如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。
在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍：
1.数据架构失控;
2.元数据管理混乱;
3.数据标准缺失;
4.数据质量参差不齐;
5.数据增长无序;
6.数据安全问题突出
导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。
企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。
在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。
数据资产管理的核心
究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。
对于如通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。
三个基础：
1.数据架构：驱动企业架构成熟度
“数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。
在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。
而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢?
IT应该只负责How to Do的问题。
改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。
当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命期从头到尾管理起来。
2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产
现在IT部门最悲催的是，IT部门不是数据的owner，但当数据出现问题时却都来找IT部门：怪数据不准确、不可靠、不安全。
实际上，数据驱动的是企业的核心业务，因此数据治理不应该只是IT部门的职责。
它还需要得到业务部门的广泛参与，通过部门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优先级等面的支持。
共同商讨出的这个标准不一定最优，但却是在目前的工作实践中最有效、最合适的。
3.数据共享：大数据的基础
共享经济开启了新时代，数据共享是大数据的基础。
所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题，没有信任作为基础，就没有共享的存在。
首先要在企业部解决共享数据的问题。
在大数据以前，企业都是用ESB，但人们逐渐发现，只有企业总线是无法解决问题的。
因为服务的解决只是把复杂的问题用简单的法封装起来，但看起来完美的调用并没有解决数据的核心问题，如数据的安全、质量、交互、价值，只是用service进行完美封装，但并没有得到解决。
现在通常存在一个悖论：企业建设大数据中心时投入的资金，要远远大于从数据中心中获得的收益。
真正用到数据的时候，我们才发现，数据的质量低下，影响分析精度;没有清晰元数据,数据无法理解和运用,数据分析无从入手;无法充分利用数据,可以使用于分析和应用的数据只是冰山一角;数据访问不受限制,数据安全问题突出……种种问题的产生才让我们看到，我们建立的不是大数据中心，而是大数据沼泽!
因此，在企业建立大数据中心之初，就要避免单纯将数据整合到一起而不加以有效的管理。
对于中小企业，大数据的敏捷化之道就是场景化驱动。
一定要围绕企业最根本的业务需求，而不是为了大数据而大数据，不是说因为Hadoop火，我就一定要使用Hadoop。
中小企业需要更灵活、更快速、更高性价比的解决案。
乐思网络信息采集系统的主要目标就是解决网络信息的采集问题，能够全面、及时的获取大量数据，是构建大数据平台的基础。
两个飞轮
1.数据增值与变现
在解决好管理的基础之后，才能谈到数据的增值和变现。
数据的增值与变现应该分别从企业、外两个角度来看。
对强化能力，数据资产增值：对绝大多数的企业来说，并不是用户不够，而是没有把用户经营好。
不是企业的产品和服务不够，而是太多。
当企业形成了一套整体的数据思维之后，就要分析如在企业部重构产品、重构用户定义，重新审视主营业务的用户是不是最佳的，用没有高价值的用户还没有被挖掘出来，有没有长尾的价值还没有发挥出来。
经营部后，我们才能开始实现对外部更好的经营。
数据资产变现:对外呈现价值：企业在面对客户维度不够、产品信息不全等问题时，就要主动拓展到企业外部，进行进行数据跨界合作,补全客户信息及产品流通信息,实现数据增值，最终驱动主营业务成长。
2.场景变现
我们现在经常能听到一句话：无场景不驱动。
貌似场景可以革命一切。
到底场景带来什么?
基于大数据变现场景化，是数据应用的必然趋势。
没数有据变为现这场景的数据,也就意味着它只会是一堆没用的垃圾; 但要在“场景营销”中获胜,企业需要应用数据进行更有效的分析,不断完善应用和变现的场景。
以互联网保险为例。
程永新认为未来所以的变现公司都有可能是互联网公司，因为保险行业有非常好的现金流。
它没有实质性的产品，只是一纸合约，因此非常容易实现互联网化。
目前，互联网非车险保费主要集中在四类，其中基于大数据的场景化产品(如网络购物、出行、健康)占大部分。
而数据跨界合作推动转型升级则是传统企业数据变现的重要场景。
企业数据增值的形式，不仅仅是数据租售，或者数据分析结果的变现;而是通过跨界战略合作，用数据共享来推动彼此主营业务，实现远高于简单的数据租售速来的直接经济价值。
下图展示的是企业大数据建设一般建议推进思路。
值得注意的是，在我们思考的时候往往是自上而下进行，但实际用技术落地一定是自下而上的。
在通过大数据建设来驱动业务的过程中，我们最有效的办法就是小步快跑，不断找一些小的场景，尝试小的平台，用高质量的数据指导企业作出明智及有效的决策。