数据资产管理ppt课件
数据资产管理 ppt课件
ppt课件
数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
33
ppt课件
交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据交互中心
数据可视化平台
数据采集
数据加工
数据资产治理 运维管理
安全管理
质量管理
内部数据
传统数据库
新型数据库
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
文档资料
55
ppt课件
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
特定行业的大型企业 （如电信、金融、航空、制造等）
产品部署+定制化开发
各行业的大中型企业 中小企业以及个人客户
ppt课件
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
1
ppt课件
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
什么是数据资产？
…
…
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
存在什么问题？
定义不统一 错误判断
分配不透明， 数据资产错配
数据源不规范， 导致无效数据
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全 完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事 业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。
《资产管理》ppt课件
资产管理起源
资产管理起源于企业对于自身资 产的管理需求，随着市场经济的
发展而逐渐发展壮大。
资产管理发展
随着金融市场的不断完善和资产 管理理论的不断发展，资产管理 逐渐从单一的企业内部管理向市
场化、专业化方向发展。
资产管理现状
当前，资产管理已经成为金融领 域的重要组成部分，各类资产管 理机构不断涌现，为投资者提供 了多样化的投资选择和专业的资
《资产管理》ppt课件
目录
• 资产管理概述 • 资产配置策略 • 投资组合理论与实务 • 风险管理与控制 • 绩效评估与激励机制设计 • 法规、政策与监管环境分析
01
资产管理概述
资产定义与分类
资产定义
资产是指企业过去的交易或者事 项形成的、由企业拥有或者控制 的、预期会给企业带来经济利益 的资源。
资产分类
资产可以按照不同的标准进行分 类，如流动资产和非流动资产、 有形资产和无形资产等。
资产管理目标与原则
资产管理目标
资产管理的目标是实现资产的安全、完整和保值增值，提高资产使用效率，为 企业创造更多的经济效益。
资产管理原则
资产管理应遵循以下原则：全面管理、合理配置、高效使用、保值增值。
资产管理发展历程
探索新的激励方式和方法 ，如员工持股计划、项目 跟投等，激发员工的创造 力和归属感。
员工培训与发展
加强员工培训和发展计划 ，提升员工的专业素养和 综合能力，为公司的长期 发展奠定基础。
06
法规、政策与监管环境分析
国内外相关法规政策回顾
国内法规政策
《证券法》、《基金法》、《信托法》等构成了我国资产管理行业 的基本法律框架。
激励力度与业绩挂钩
设定合理的激励力度，确保激励与业绩紧密相关，激发员工积极 性。
资产管理PPT课件教材讲义
四、固定财产的移转与借用 五、固定资产的交接与盘点 六、固定资产的养护
由于资产的减损，企业对该项资产有下列各项 减损方式： 1、定期检查：每三个月或半年办理一次 2、紧急检查：遇有重大灾害后应立即办理 3、不定期检查：遇有必要时随时检查
保安沙包，要法制，不要人制
七、固定资产减损
固定资产常因下列原因发生减损：
7、虽以估价之艺术品及古董宜投保定期保险
8、一时难以决定费率之保件，应洽保险公司签发暂保 单（Cover Note)
9、投保住宅长期火灾保险者可享受保险费优待。
八、固定资产管理及其电脑应用
1、固定资产电脑化应有的观念
（1）固定资产是企业重要财产之一，也是企业经 营之基本。所以必须经常有正确的评价和现状把 握的必要。
（2）应该先建立完全的固定资产管理制度
（3）要规划固定资产电脑化，必须列入企业整体 电脑化规划。
（4）固定资产电脑化之目的，约有如下八点： 1、将固定资产的一切资料长期间记忆。 2、随时把握固定资产之保管场所及使用状态。 3、保全保养日期之预告及其记录。 4、现值之自动计算及随时了解固定资产之现值。 5、由电脑制作[财产登记卡]提供保管单位或其他管
1、因损坏而失去效能，不能修理或修复后亦不经济 再加使用。
2、因生产或其他环境变更，该资产在本单位已不再 适用。
3、印灾害或其他意外意故，致使资产损毁或遗失者。
由于资产的减损，企业对该项资产有下列各项减损 方式：
1、变卖：该资产仍有残值，或其他厂商仍可需用者。
2 、报废：该资产在本单位无利用价值。
3、报损：已完全损坏遗失之资产。
企业资产保险有如下要点 1、火灾保险 2、其他综合性保险
（1）营造综合保险 （2）机器安装工程综合保险 （3）店铺综合保险 （4）货物海上保险 （5）货物陆上运输保险 （6）货物航空保险
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
《资产管理》PPT课件
固定資產之保險計劃性之保險投保
不承受人情投保 全公司的計劃性投保 投保期間的一致性 保險檔案之建立
固定資產之保險投保標的物之選擇
固定資產﹝土地除外﹞
房屋及設備
空調設備
機器及設備
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
運輸設備
資訊設備〈投保電子設備險〉辦公設備
列管資產
流動資產﹝固定資產管理範圍以外﹞
原料、物料、在製品、製成品、商品
總結
有效的資產管理: 能達成提高競爭力的效果 節省經營本钱.促進企業收益 促使資源的合理運用 能更長久的維持使用機器設備及措施
報告完畢
投保標的物之選擇 投保金額之決定 承保危險之範圍 投保注意事項
總結
資產管理範圍
➢ 資產的分類:
在ㄧ個企業的資產負債表中，資產有如下表的分類，其中固定資產為行政部資 產管理之範圍:
資產負債表
資產
負債及股東權益
流動資產 長期投資 固定資產
土地 房屋及設備 機器設備 電機設備 運輸設備 雜項設備
負債 流動負債 長期負債 其他負債
行政部
登帳
核付訂金
支付 尾款
供應商
內部流程
供應商
固定資產之購置固定資產購置前之審查
事前充分調查比較
謹慎選擇並作有利的交涉
書面分析
固定資產有關資訊之蒐集
不動產類:房地產仲介業者、專業網路、政府公告、傳統掮客、
友好介紹、媒體廣告等。
生產運輸設備:展示會、專業雜誌、專業網路、推銷員、友好
介紹、媒體廣告等。
股東權益 資本 資本公積 保留盈餘
就AVC的資產分類而言:
固定資產:凡購置金額超過6萬元以上，其耐用年限超過2年以上。 大致可分: 1、土地 2、房屋及設備 3、機器及設備 4、電器設備 5、運輸設備 6、雜項設備
数据资产云图白皮书(PPT35页)[1]
![数据资产云图白皮书(PPT35页)[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/205e7cee33687e21af45a9be.png)
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
数据资产云图白皮书(PPT35页)
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
什么是数据资产？
…
…
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
存在什么问题？
2
数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
3
交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既帮助企业合理评估、规范和治 理企业信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，并符合大数据的跨行业合作趋势
使能创新 交易、数据开 放…
产 全面评估 运 资产分布、活性、配置合理性、使用 营 策略…
资产质量 更加可靠
运营手段 更加丰富
创新合作 更加便捷
数据资产规范及治理能力
数据资产运营、开放、应用能力
4
数据资产云图：数据资产管理的专业管家
数据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能 力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的 不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。
数据处理及可视化框架
数据治理
企业级大数据中心
资产配置管理PPT课件
11
3.确定有效资产组合的边界。这一步骤是指找出 在既定风险水平下可获得最大预期收益的资产组 合，确定风险修正条件下投资的指导性目标。
4.寻找最佳的资产组合。这一步骤是指在满足你 面对的限制因素的条件下，选择最能满足你的风 险收益目标的资产组合，确定实际的资产配置战 略。
马克·吐温说：“愚蠢的人说，不要把所有的鸡蛋 放在一个篮子里；而聪明的人却说，把你的鸡蛋 放在一个篮子里，然后看管好那个篮子”（《傻 瓜威尔逊》，1894）。
2
资产配置管理
一、资产配置的含义 二、资产配置的主要考虑因素 三、资产配置的基本步骤 四、资产配置的基本方法 五、资产配置的主要类型 六、投资组合理论 七、基金定期定额理财计划
2.影响各类资产的风险收益状况以及相关关系的资本市场 环境因素，包括国际经济形势、国内经济状况与发展动向、 通货膨胀、利率变化、经济周期波动、监管等。
3.资产的流动性特征与投资者的流动性要求相匹配的问题。 4.投资期限。投资者在有不同到期日的资产(如债券等)之
间进行选择时，需要考虑投资期限的安排问题。 5.税收考虑。税收结果对投资决策意义重大，因为任何一
资产配置的战略性资产配置策略以不同资产类别 的收益情况与投资者的风险偏好、实际需求为基 础，构造一定风险水平上的资产比例，并保持长 期不变。
有关历史数据包括 各类型资产的收益率 以标准差衡量的风险水平 不同类型资产之间的相关性等数据
并假设上述历史数据在未来仍然能够继续保持。 在进行预测时一般需要按照通货膨胀预期进行调整，使调
阿里巴巴数据资产管理 PPT 图文
阿里巴巴数据资产管理阿里巴巴数据技术及产品部王伟数据资产管理要做什么？资产治理资产分析资产应用高成本低效率链路断层最后一公里资产黑盒一笔糊涂账追踪数据应用理解数据内容构建资产类目剖析成本价值基于数据知识图谱，进行内容理解和推理。
基于数据内容和业务的理解，规范数据类目体系。
数据、产品应用、用户，可追踪、可监控。
数据成本、业务收益做到清晰透明，可评估。
资产分类及数据挂载活性评估&ROI 评估资产盘点1资产评估2资产分析：如何盘点评估？标签分类体系每个标签都体现出认识和描述数据的业务属性化整为零标签通过分类来重新组织标签，形成全局数据视角积零为整分类出行地图旅游北京写字楼高档饭店地址GPSPOI路网一级类目二级类目三级类目景点标签类目体系数据备选类目提取聚类算法算法挂载优化领域专家初始化规则校验类目审核资产类目挂载阿里巴巴集团数据资产版图资产分析体系—资产盘点资产概览资产地图ROI连接度贡献度F(70, 30)E D(90, 30)(10, 110)(150, 30)ABCD天猫业务A淘宝业务B数据成本计量业务价值评估贡献度连接度融通型数据连接型数据孤岛型数据贡献型数据资产分析体系—资产评估活性评估ROI 评估全盘把握及科学分析数据资产资产盘点清晰查看及快速使用数据资产资产评估资产分析体系的作用和价值高效管控及合理应用数据资产准确评估及合理计量数据资产资产治理：如何降本提效？数据存储数据计算治理闭环治理工具降本提效赋能治理领域计算存储质量安全成本模型⏹丰富完善治理领域⏹沉淀优化治理规则治理方法及策略集团个人⏹以个人治理带动全局优化⏹逐层细分，多维度组合节点⏹数据治理一体化策略⏹形成治理闭环治理工具治理工作台管理专项⏹数据治理一站式服务⏹自动化、智能化任务资源监控资产治理体系现状分析问题诊断效果评估优化治理精准定位BU个人中心治理项治理策略治理效果资产分建议决策资产治理体系的效果&价值提效降本智能优化规则统一每年节省数亿元成本治理效率提升50%以上资产治理工具化、产品化提供自动化、智能化工具统一衡量标准，资产健康分统一成本评估，成本计量模型数据PD 数据质量难保障数据产出难把控数据问题难定位数据管理者数据应用价值难体现数据流入流出难管控数据应用闭环不完整数据研发者诊断问题成本高解决问题效率低数据治理效果差BU财务财务核算难度大成本价值难评估预算决策无依据资产应用：如何追踪溯源？应用ROI 评估全链路保障安全管控实时服务、离线同步数据端（离线&实时大数据计算平台）服务端（支持Mysql 、HBase 等多种数据服务产品）产品端（服务于阿里内外部客户的数据产品））数据返回URI 访问业务数据回流全链路端端互通技术OneLog 监控点配置全链路追踪统一元数据中心OneMeta 统一注册统一SDK统一日志统一模型资产应用管理体系全链路监控数据使用，实现安全监测管控、风险排查与消除；评估业务投入产出比，衡量业务、产品、算法价值和效率管控数据流入产出，做到事前预警、事后保障123产品及应用全链路管理产品溯源数据追踪为产品PD 、数据研发者、数据管理者及财务，提供数据应用的全景分析洞察、全链路管控与保障资产治理资产评估产品保障资产盘点……资产应用管理体系的作用&价值资产运营数据资产管理平台数据资产管理产品架构全盘把握与科学分析数据资产清晰查看及快速使用数据资产智能诊断与高效管理数据资产准确评估及合理应用数据资产数据共建共享服务数据交换与计量计费融通资产分析全域治理内容治理工具治理方法全链路保障ROI 评估安全管控资产应用资产治理基础元数据数据建设数据服务数据服务元数据表服务元数据API 服务主题元数据应用元数据数据体系数据规范资产概览资产地图资产治理资产应用······One Meta 阿里巴巴数据资产管理数据知识图谱资产盘点评估闭环体系、一站式服务自动化、智能化数据全链路分析体系OneLog 端端互通数据资产DaaS 服务数据交换&共享············我们最终在意的· 能够给予的资产治理资产分析资产应用资产管理赋能数据资产化管理自动化商业智能化资产运营。
数据资产管理PPT学习课件
4
质量管理
数据质量采集 数据稽核评估 问题管理 质量报告
13
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（1/5）
1 建立标准体系
数据标准是数据资产管理的基础， 需要对管理对象，管理要求、管理手段、 管理流程等进行规范，从而成为海尔相关 系统和部门统一遵循的标准。
挑战3
8
不仅是技术工具，也是重要的运营管理手段！
良好界面体验
支持第三方应用集成
使能数据开放
全Web界面的在线操作 提供了丰富的可视化组件，能 够很好地帮助信息展现、问题 定位和决策支持
完善规范标准
凝聚了10年以上电信级数据管 理规范和实践经验，形成了一 整套管理办法和信息体系
一站式管理：
• 面向业务人员提供快速取数、 自助分析、门户定制等功能；
运行监控 告警管理 数据评估 数据优化 存储优化 下线管理
数据资产质量
质量规则管理 质量规则检查 质量问题管理
数据资产运营
多租户接入管理 BI应用商店
数据开放平台 数据分发中心
数据资产安全
安全策略管理 安全漏洞检查 权限申请分配 安全审计
元数据管理
元数据采集 元数据分类 元数据稽核 数据关系分析 字段关系分析 元数据服务
• 面向技术人员提供可视化运 维、自动化处理等工具；
• 面向管理人员提供各种评估 告警以及决策支持手段；
支持多租户管理、数据开放平 台、数据合作加工模式等数据 交互模式，并能够很好地保证 数据使用过程中的隐私安全；
智能化过程控制
能够根据数据资产实际使用过 程进行智能化分析，并动态调 整管理过程中的规则参数；
数据处理类 | 数据交换类 | 文件操作类 | 数据查询类 | 数据安全类 | 数据检查类
数据资产管理系统
03 确定与评估数据质 04 持续测量和监控数
量服务水平
据质量
05 分析产生数据质量 06 制定数据质量改善
问题的根本原因
方案
关键活动
监控数据质量管理操作程序和绩 效
功能
质量需求管理 质量稽核规则设置 数据质量任务管理 数据质量报告
2.架构与功能
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，来制定或完善数据安全管理相关 的技术规范，进行数据安全分级分类。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、销毁等实现事前可管、事中可控、事后可查。
数据、物料数据、客户数据、员工数据。
关键活动
功能
将元数据库数据（采集/检验/清洗/脱敏/补齐）处理形成统一的数据资产，监控起来， 提供API服务，通过稽核质态库的数据，维护数据的统一可用
关键活动
6月 识别主数据
7月
8月
定义和维护主数据的架构
实现数据库与主数据库的同步
9月
数据集成
采集 清洗 传输 整合 存储
关键活动
建立一些数据标准的管理
68%
工具
制定相应的管理办法以
44%
及实施流程要求
制定数据标准的体系与
21%
规范
理解数据标准化的需
求
15%
结合公司战略与现状，
功能
01
标准生 成
03
标准导 出
02
标准映 射
04
标注版 本管理
2.架构与功能
2.数据模型管理
01
主要模 型
02
关键活 动
03
功能
主要模型
上
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使能创新 交易、数据开 放…
产 全面评估 运 资产分布、活性、配置合理性、使用 营 策略…
资产质量 更加可靠
运营手段 更加丰富
创新合作 更加便捷
数据资产规范及治理能力
数据资产运营、开放、应用能力
4
数据资产云图：数据资产管理的专业管家
数据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能 力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的 不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。
数据交互中心
数据可视化平台
数据采集
数据加工
数据资产治理 运维管理
安全管理
质量管理
内部数据
传统数据库
新型数据库
文档资料
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
5
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
特定行业的大型企业 （如电信、金融、航空、制造等）
产品部署+定制化开发
各行业的大中型企业 中小企业以及个人客户
资产规划 数据采集
资产评估 数据加工
应用 系统 4
应用 系统 5
资产应用 数据管理
应用
系统
…
6
资产运营 运维监控
数据存储层
db2
主机系统软件 主机
网络通信平台
oracle
存储
gp
备份
hadoop
OS
标 准 化 体 系 支 持
项 目 实 施 方 法 论
信 息 安 全 体 系
支
持
10
功能架构
运 营 层
2
数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
3
交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既帮助企业合理评估、规范和治 理企业信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，并符合大数据的跨行业合作趋势
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
什么是数据资产？
…
…
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
存在什么问题？
定义不统一 错误判断
分配不透明， 数据资产错配
数据源不规范， 导致无效数据
挑战3
8
不仅是技术工具，也是重要的运营管理手段！
良好界面体验
支持第三方应用集成
使能数据开放
全Web界面的在线操作 提供了丰富的可视化组件，能 够很好地帮助信息展现、问题 定位和决策支持
完善规范标准
凝聚了10年以上电信级数据管 理规范和实践经验，形成了一 整套管理办法和信息体系
一站式管理：
• 面向业务人员提供快速取数、 自助分析、门户定制等功能；
数据处理及可视化框架
数据治理
企业级大数据中心
9
在企业IT系统中的定位
定位于应用支撑层，在数据治理基础上，实现资产规划、加工、评估、运营等功能
6.信息发布层 5.应用系统层
4.应用支撑层
3.数据层 2.主机存储层 1.网络通信层
分析门户、网站
业务应用系统
应用 系统 1
应用 系统 2
应用 系统 3
平台
应用软件
浏览器
终端/app
电话呼叫
微信
短信
金融风险识别
征信管理
医疗传染源定位
企业客户应用
数据资产应用
政府舆情管理
…
个人数据宝库
小数据聚合
…
个人客户应用
数据资产规划管理 数据体系规划
数据标准化管理
数据资产运营管理
价值评估
资产活性分析
增值策略
资产配置优化
数据资产开放管理
开发者社区
数据资产合作平台
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2
资产验证
数据整合
交易保障
数据的交换、转让、租赁、交易等 各种创新模式，也要求新的管理手 段
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全 完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事 业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。
功 能 层
统一 API层
生产 平台
数据资产应用
指标墙 自助分析
多维报表 运营诊断
• 面向技术人员提供可视化运 维、自动化处理等工具；
• 面向管理人员提供各种评估 告警以及决策支持手段；
支持多租户管理、数据开放平 台、数据合作加工模式等数据 交互模式，并能够很好地保证 数据使用过程中的隐私安全；
智能化过程控制
能够根据数据资产实际使用过 程进行智能化分析，并动态调 整管理过程中的规则参数；
数
据
处
理
采集加工 全局洞察 运维管控 快速可视化
有
机
融
数据资产
合
数 据 规 范 元模型数据 管控体系 人员组织 情景规则
数 第三方应用加载 据 标准化数据接口、平滑迁移、快速定
资 制…
产
应 快速开发部署 用 效率、质量…
形式丰富易用 数据产品、报表…
协同工作
数 有效处置 据 租赁、报损、转 资 换…
业务运营人员
数据运营人员
企业管理者
IT建设部门
能够合理评估、规范和管理企业信息资产， 在有效IT投资和降低管理成本的同时，挖掘和 发挥数据资产价值并增值。
能够规范数据处理过程、保障数据资产质量、 提升IT系统建设效率、快速支撑业务部门运营 需要，从而激发创新、体现价值。
7
为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？
产品部署 +
云化服务
SaaS/App
注： 云化服务和SaaS、App等形式目前仍处于规划阶段。
管理 数据 资产
掘金 经济 价值
6
给企业内与数据资产相关的不同角色人员带来价值
能够快速、高效的提供体验良好的数据展现 手段，通过确保了数据资产质量，从而有助 于做出更加准确的业务举措。
支持多种数据使用模式，并提供更为丰富、安 全的数据运营管理手段，有助于企业间进行更 广泛的数据合作并由此创造价值。