基于大数据的数据资产管理解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
基于知识图谱的大数据资产管理系统设计
基于知识图谱的大数据资产管理系统设计摘要：随着大数据时代的到来，企业在管理海量数据时面临着诸多问题，如数据资产的管理、分析和推荐。
本文基于知识图谱构建了大数据资产管理系统，实现了数据资产的统一管理和智能推荐。
主要包括基于知识图谱的数据资产建模、数据源集成、数据资产管理、面向用户行为的数据推荐等功能模块，并采用机器学习算法对数据进行分析和挖掘。
该系统可以有效提高企业的决策效率和数据利用率。
关键词：知识图谱；大数据资产管理；数据建模；数据源集成；数据推荐；机器学习一、前言随着互联网技术的快速发展和移动智能终端设备的普及，数据量呈现爆发式增长。
据统计，截至2020年，全球数据总量已经达到了59.5 ZB（1 ZB = 1021 bytes）。
在这样海量数据的背景下，如何高效地管理数据，对企业的决策效率和运营效率具有非常关键的作用。
二、大数据资产管理的需求1.数据结构复杂多样大数据的数据类型众多，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。
而且数据之间存在关联和交叉，构成了一个复杂多维的数据网络，需要进行有机整合和管理。
2.数据来源分散大数据源于多个渠道，涉及到多个系统和应用程序。
这些数据来源不仅数据类型不同，而且数据量不同，需要进行集成和整合。
3.数据安全保障大数据涉及到用户的隐私和商业机密等敏感信息，需要实现数据的安全保障和访问控制。
4.数据挖掘分析大数据本身具有价值，需要通过对数据的挖掘和分析，提炼出有用的信息和结论，为企业的决策提供依据。
三、知识图谱与大数据资产管理知识图谱是一种新型的人工智能技术，指将事实和概念进行结构化描述，并建立关系，形成一个具有逻辑和推理能力的知识网络。
知识图谱可以将海量的非结构化数据转化为结构化的数据，使得数据可以进行精准分析和管理。
大数据资产管理系统中，知识图谱主要起到以下作用：1.数据建模通过对数据结构进行分析，将数据进行建模和分类，形成一个具有良好结构和协调性的知识图谱，便于对数据进行管理和分析。
企业一体化全流程的数据资产管理方案
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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
数
据
处
理
采集加工 全局洞察 运维管控 快速可视化
有
数 第三方应用加载 据 标准化数据接口、平滑迁移、快速定
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
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。
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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
产品部署
+
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务云平台化整服体解务决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
中小企业以及个人客户
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
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给企业内与数据资产相关的不同角色人员带来价值
一站式管理：
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；
智慧小区云完服务善平规台整范体解标决准方案智慧小区•云服面 自务向 助平业 分台务 析整人 、体员 门解提 户决供 定方案快 制智速 等慧取 功小数 能区、 ；云服务平台整体智解决能方化案 过程控制
大数据平台数据治理整体解决方案 大数据可视化平台建设方案
大数据可视化平台建设方案目录第1章前言 0第2章XXX大数据现状分析 (1)2.1、基本现状 (1)2.2、总体现状 (1)2.2.1、行领导 (1)2.2.2、业务人员 (1)2.3、数据架构方面 (2)2.3.1、业务表现 (2)2.3.2、问题 (2)2.4、数据应用难题 (3)2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3)2.4.1.1、业务表现 (3)2.4.1.2、问题 (3)2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4)2.4.2.1、业务表现 (4)2.4.2.2、问题 (5)2.4.3、缺少反馈机制 (5)2.4.3.1、业务表现 (6)2.4.3.2、问题 (6)2.5、数据应用现状总结 (6)第3章XXX大数据治理阶段目标 03.1、数据平台逻辑架构 (1)3.2、数据平台部署架构 (1)3.3、建设目标 (2)3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2)3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2)3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统.. 33.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3)3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库33.5、目标建设方法 (4)3.5.1、建设内容 (4)3.5.2、工作阶段 (4)3.5.2.1、源系统分析阶段 (4)3.5.2.1.1、工作内容 (4)3.5.2.1.2、工作依据 (4)3.5.2.1.3、工作重点 (5)3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5)3.5.2.2.1、工作内容 (5)3.5.2.2.2、工作依据 (5)3.5.2.2.3、工作重点 (6)3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6)3.5.2.3.1、工作内容 (6)3.5.2.3.2、工作依据 (6)3.5.2.3.3、工作重点 (6)3.6、预期建设效益 (6)3.6.1、实现数据共享 (6)3.6.2、加强业务合作 (7)3.6.3、促进业务创新 (7)3.6.4、提升建设效率 (7)3.6.5、改善数据质量 (7)第4章XXX大数据建设总体规划 04.1、功能需求 04.1.1、个人和企业画像 04.1.3、为金融业提供风险管控 (3)4.1.4、运营优化 (4)4.2、XXX大数据应用架构远景 (4)4.2.1、XXX需要从“坐商”转型为“行商” (5)4.2.2、客户下沉 (5)4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争 (5)4.3、XXX大数据平台应用架构 (6)4.4、XXX大数据平台架构 (7)4.5、XXX大数据支撑平台 (7)4.5.1、大数据虚拟化平台 (7)4.5.1.1、设计原则 (8)4.5.1.2、虚拟化平台设计 (10)4.5.1.3、硬件基础设施层 (10)4.5.1.4、虚拟化存储 (11)4.5.1.5、虚拟化计算 (11)4.5.1.6、平台管理 (12)4.5.1.7、数据存储系统设计 (12)4.5.1.8、高性能SAN存储系统 (14)4.5.1.9、存储方案优势 (15)4.5.2、大数据分析管理平台 (16)4.6、大数据分析处理平台 (16)4.6.1、分布式内存分析引擎 (17)4.6.2、数据挖掘引擎 (17)4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 (18)4.6.4、流处理引擎 (18)4.6.5、大数据分析支撑系统 (18)4.6.6、大数据分析节点群 (24)4.6.7、软硬件配置 (25)4.6.8、虚拟化平台关键特性 (27)4.7、安全保障系统 (30)4.7.1、设计原则 (30)4.7.2、总体设计 (31)4.7.3、物理安全设计 (31)4.7.4、网络安全设计 (33)4.7.4.1、外网边界安全 (33)4.7.4.2、网络基础设施安全 (34)4.7.5、主机安全设计 (35)4.7.6、应用安全设计 (35)4.7.7、数据库安全设计 (36)4.7.8、安全制度与人员管理 (37)4.7.9、安全管理体系建设 (37)4.7.10、安全运维 (38)4.7.11、安全人员管理 (39)4.7.12、技术安全管理 (39)4.7.13、安全保障系统配置 (40)4.8、计算机网络系统 (40)4.8.1、设计原则 (40)4.8.2、系统设计 (42)4.8.3、计算机网络系统配置 (45)4.9、基础支撑软件 (45)4.9.1、地理信息软件 (45)4.9.2、操作系统软件 (47)4.9.3、数据库管理软件 (48)4.9.4、机房建设方案 (49)4.9.5、基础支撑系统软硬件配置 (52)第5章系统架构设计 (56)5.1、总体设计目标 (56)5.3、案例分析建议 (58)5.3.1、中国联通大数据平台 (58)5.3.2、项目概述 (58)5.3.2.1、项目实施情况 (60)5.3.2.2、项目成果 (67)5.3.2.3、项目意义 (68)5.3.3、恒丰XXX大数据平台 (68)1.1.1.1项目概述 (69)1.1.1.2项目实施情况 (73)1.1.1.3项目成果 (80)1.1.1.4项目意义 (81)5.3.4、华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (83)5.3.5、项目概述 (83)5.3.5.1、项目实施情况 (84)5.3.5.2、项目成果 (89)5.3.5.3、项目意义 (89)5.3.6、案例总结 (90)5.4、系统总体架构设计 (91)5.4.1、总体技术框架 (91)5.4.2、系统总体逻辑结构 (95)5.4.3、平台组件关系 (98)5.4.4、系统接口设计 (104)5.4.5、系统网络结构 (109)第6章系统功能设计 (111)6.1、概述 (111)6.2、平台管理功能 (112)6.2.1、多应用管理 (112)6.2.2、多租户管理 (116)6.2.3.1、Hadoop集群自动化部署 (119)6.2.3.2、Hadoop集群性能监控 (121)6.2.3.3、Hadoop集群资源管理 (125)6.2.3.4、图形界面方式多租户管理 (128)6.2.3.5、系统巡检信息收集 (132)6.2.3.6、系统性能跟踪 (134)6.2.3.7、与集团运维监控平台对接 (135)6.2.4、作业调度管理 (139)6.3、数据管理 (141)6.3.1、数据管理框架 (141)6.3.1.1、结构化数据管理框架 (142)6.3.1.2、半/非结构化数据管理框架 (143)6.3.2、数据采集 (144)6.3.3、数据交换 (147)6.3.4、数据存储与管理 (149)6.3.4.1、数据存储管理功能 (152)6.3.4.2、数据多温度管理 (154)6.3.4.3、生命周期管理 (156)6.3.4.4、多索引模式 (157)6.3.4.5、多数据副本管理 (158)6.3.4.6、数据平衡管理 (159)6.3.4.7、在线节点管理 (160)6.3.4.8、分区管理 (161)6.3.4.9、数据导入与导出 (162)6.3.4.10、多级数据存储 (163)6.3.4.11、多种数据类型支持 (165)6.3.4.12、多种文件格式支持 (167)6.3.4.13、数据自定义标签管理 (171)6.3.4.14、数据读写锁处理 (171)6.3.4.16、表压缩 (172)6.3.5、数据加工清洗 (172)6.3.6、数据计算 (174)6.3.6.1、多计算框架支持 (174)6.3.6.2、并行计算与并行处理能力 (176)6.3.6.3、PL/SQL存储过程 (180)6.3.6.4、分布式事务支持 (184)6.3.6.5、ACID测试案例 (186)6.3.7、数据查询 (196)6.3.7.1、OLAP函数支持 (196)6.3.7.2、分布式 Cube (197)6.3.7.3、SQL兼容性 (200)6.3.7.4、SQL功能 (217)6.4、数据管控 (222)6.4.1、主数据管理 (222)6.4.2、元数据管理技术 (224)6.4.3、数据质量 (227)6.5、数据ETL (235)6.6、数据分析与挖掘 (238)6.6.1、数据分析流程 (241)6.6.2、R语言开发环境与接口 (242)6.6.3、并行化R算法支持 (243)6.6.4、可视化R软件包 (247)6.6.5、编程语言支持 (249)6.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (249)6.6.7、实时分析 (250)6.6.8、分析管理 (251)6.6.8.1、需求管理 (252)6.6.8.2、过程管理 (253)6.6.9、分析支持 (256)6.6.10、指标维护 (256)6.6.11、分析流程固化 (257)6.6.12、分析结果发布 (257)6.6.13、环境支持 (257)6.7、数据展现 (258)6.7.1、交互式报表 (260)6.7.2、仪表盘 (267)6.7.3、即席查询 (268)6.7.4、内存分析 (269)6.7.5、移动分析 (270)6.7.6、电子地图支持 (271)第7章技术要求实现 (272)7.1、产品架构 (272)7.1.1、基础构建平台 (277)7.1.2、大数据平台组件功能介绍 (278)7.1.2.1、Transwarp Hadoop分布式文件系统 (278)7.1.2.2、Transwarp Inceptor内存分析交互引擎 (280)7.1.2.3、稳定的Spark计算框架 (282)7.1.2.4、支持Memory+SSD的混合存储架构 (283)7.1.2.5、完整SQL功能支持 (283)7.1.2.6、Transwarp Discover机器学习引擎 (289)7.1.2.7、并行化统计算法库 (291)7.1.2.8、机器学习并行算法库 (293)7.1.2.9、Transwarp Hyperbase列式存储数据库 (300)7.1.2.10、智能索引 (311)7.1.2.11、全局索引 (312)7.1.2.12、全文索引 (313)7.1.2.14、图数据库 (315)7.1.2.15、全文数据处理 (316)7.1.2.16、Transwarp Stream数据实时处理分析 (318)7.1.2.17、分布式消息队列 (322)7.1.2.18、流式计算引擎 (323)7.1.2.19、流式SQL执行 (324)7.1.2.20、流式机器学习 (325)7.1.3、系统分布式架构 (325)7.2、运行环境支持 (328)7.2.1、系统操作支持以及环境配置 (328)7.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (329)7.3、客户端支持 (330)7.3.1、客户端支持 (330)7.3.2、移动端支持 (331)7.4、数据支持 (331)7.5、集成实现 (333)7.6、运维实现 (336)7.6.1、运维目标 (336)7.6.2、运维服务内容 (337)7.6.3、运维服务流程 (340)7.6.4、运维服务制度规范 (342)7.6.5、应急服务响应措施 (343)7.6.6、平台监控兼容 (344)7.6.7、资源管理 (345)7.6.8、系统升级 (348)7.6.9、系统监控平台功能 (348)7.6.9.1、性能监控 (348)7.6.9.2、一键式收集 (352)7.6.9.3、系统资源监控图形化 (354)7.6.9.5、消息队列监控 (355)7.6.9.6、故障报警 (356)7.6.9.7、告警以及统巡检以及信息收集 (356)7.7、平台性能 (358)7.7.1、集群切换 (358)7.7.1.1、主集群异常及上层业务切换 (358)7.7.1.2、从集群异常及上层业务切换 (359)7.7.2、节点切换 (360)7.7.3、性能调优 (361)7.7.3.1、图形化性能监控 (361)7.7.3.2、图形化调优工具 (362)7.7.3.3、调优策略 (366)7.7.4、并行化高性能计算 (367)7.7.5、计算性能线性扩展 (370)7.8、平台扩展性 (372)7.9、可靠性和可用性 (374)7.9.1、单点故障消除 (374)7.9.2、容灾备份优化 (375)7.9.2.1、扩容、备份、恢复机制 (375)7.9.2.2、集群数据容灾优化 (377)7.9.2.3、数据完整性保障和方案 (378)7.9.2.4、主集群异常及上层业务切换 (380)7.9.2.5、从集群异常及上层业务切换 (380)7.9.3、系统容错性 (381)7.10、开放性和兼容性 (383)7.10.1、高度支持开源 (388)7.10.1.1、PMC-HaoyuanLi (388)7.10.1.2、Committor-AndrewXia (390)7.10.1.3、Committor-ShaneHuang (392)7.10.1.5、Committor-JasonDai (397)7.10.1.6、Committor-WeiXue (400)7.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (401)7.10.3、兼容性与集成能力 (402)7.11、安全性 (404)7.11.1、身份鉴别 (404)7.11.2、访问控制 (405)7.11.3、安全通讯 (413)7.12、核心产品优势 (413)7.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (413)7.12.1.1、Spark引擎结合分布式内存列存提供高性能计算 (413)7.12.1.2、多种索引支持与智能索引 (415)7.12.2、有效的资源利用 (416)7.12.3、高并发、低延迟性能优化 (417)7.12.4、计算资源有效管控 (418)7.12.5、API设计和开发工具支持 (420)7.12.6、友好的运维监控界面 (422)7.12.7、扩容、备份、恢复机制 (427)7.12.8、集群自动负载均衡 (429)7.12.9、计算能力扩展 (429)7.13、自主研发技术优势 (430)7.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (430)7.13.2、完整的SQL编译引擎 (432)7.13.3、高性能的SQL分析引擎 (433)7.13.4、SQL统计分析能力 (433)7.13.5、完整的CURD功能 (435)7.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (436)7.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (438)7.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (440)7.13.9、机器学习与数据挖掘 (440)7.13.10、Transwarp Stream (445)7.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (448)7.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (450)7.13.13、多租户支持能力 (452)7.13.14、多租户安全功能 (453)7.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (454)第8章系统性能指标和测试结果说明 (455)8.1、性能测试报告 (455)8.1.1、测试目标 (455)8.1.2、测试内容 (455)8.1.3、测试环境 (456)8.1.4、测试过程和结果 (457)8.2、TPC-DS测试报告 (460)8.2.1、测试目标 (460)8.2.2、测试内容 (461)8.2.3、测试环境 (463)8.2.4、测试过程和结果 (464)8.3、量收迁移验证性测试报告 (465)8.3.1、测试目标 (465)8.3.2、测试内容 (465)8.3.3、测试环境 (466)8.3.4、串行执行情况 (467)8.3.5、并行执行情况 (469)8.3.6、生产表数据规模 (471)8.3.7、测试结果 (475)8.4、某XXX性能测试报告 (475)8.4.1、测试目标 (475)8.4.2、测试内容 (475)8.4.4、测试过程和结果 (477)第9章系统配置方案 (491)9.1、硬件系统配置建议 (491)9.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (491)9.1.2、数据仓库集群配置规划 (494)9.1.3、集群规模综述 (496)9.1.4、开发集群配置建议 (497)9.1.5、测试集群配置建议 (498)9.2、软件配置建议 (498)9.3、软硬件配置总表 (500)9.4、网络拓扑 (503)第10章系统测试 (504)10.1、系统测试方法 (504)10.2、系统测试阶段 (505)10.3、系统测试相关提交物 (507)第11章项目实施 (508)11.1、项目实施总体目标 (508)11.2、项目管理 (509)11.3、业务确认 (510)11.4、数据调研 (511)11.5、系统设计阶段 (512)11.6、集成部署阶段 (513)11.7、ETL过程设计 (513)11.8、ETL开发与测试 (515)11.9、系统开发阶段 (516)11.10、系统测试阶段 (516)11.11、系统上线及验收 (518)11.13、系统的交接与知识转移 (523)第1章前言随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。
运营商赋能大数据生态圈的数据资产管理运营体系设计与实践
第14期2023年7月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.14July,2023作者简介:孙苑苑(1981 ),女,江苏无锡人,高级工程师,硕士;研究方向:数据治理与大数据应用㊂运营商赋能大数据生态圈的数据资产管理运营体系设计与实践孙苑苑,赵㊀雨,张㊀晟(中国移动通信集团江苏有限公司,江苏南京210000)摘要:移动运营商从技术㊁管理和应用3个方面,提升大数据资产管理运营能力㊂文章研究了通过优化基于流原生的大数据实时处理架构,低成本高效率进行海量数据处理和汇聚,沉淀企业级数据资产,构建统一的数据资产分类体系及资产应用;以DataOps 理念为核心,建设数据资产运营管理平台,纳入九大资产管理能力,保障高质量资产赋能;构建中台能力服务体系,实现数据资产价值开放,支撑行业大数据产品和需求快速高质量落地㊂关键词:大数据;数据资产管理运营;数据处理架构中图分类号:TP319㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀移动运营商不断探索和实践数据资产管理能力,发挥数据要素价值,以自主可控㊁架构先行㊁注智赋能为目标,在技术架构㊁数据治理和智慧中台3个方面持续演进;提升资产管理集中效能和数据开放共享能力,向政府及行业客户提供量身定制的信息化解决方案,实现大数据价值变现㊂随着大数据技术的快速发展,企业存在数据资产来源多㊁数据规模大㊁数据标准不统一㊁各系统之间存在数据孤岛等问题,导致数据资产价值挖掘利用效率不高,在资产管理㊁资产加工㊁业务支撑㊁能力运营等环节面临挑战㊂针对上述问题,以下研究过程将从技术㊁管理㊁应用3个方面,建设运营商数据资产管理运营体系,优化数据处理架构,统一进行数据资产的汇聚㊁建设㊁治理㊁运营和应用,支撑市场运营㊁智慧营销㊁网格运营㊁行业变现等企业内外部大数据应用㊂1㊀现状和问题分析㊀㊀近年来,随着大数据技术的飞速发展,企业数据量成倍增长,数据形式多样化,数据资产来源多,散落在不同系统且资产结构复杂,数据标准参差不齐,各系统之间存在数据孤岛,导致数据资产的加工使用效率不高,因此在资产管理㊁资产加工㊁业务支撑㊁能力运营等方面面临挑战,亟须建立统一标准的资产管理运营体系,对海量数据进行统一的采集㊁存储㊁管理㊁开放㊂2㊀方案设计2.1㊀研究思路㊀㊀本研究坚持 数据服务于业务 的理念,针对数据资产管理和运营过程中的痛点和难点,从技术㊁管理㊁应用3个方面入手,建设数据资产管理运营体系,拓展行业大数据服务,高效赋能大数据生态圈(见图1)㊂(1)在技术层面,建设批流一体数据处理架构,打造实时数据仓库;(2)在管理层面,以DataOps 理念为核心,建设分层资产体系,构建数据资产管理平台,提升数据资产开发和管理效率;(3)在应用层面,建设数据中台能力服务体系,全面赋能企业内外部业务生态,促进数据共享,实现数据资产价值提升[1]㊂2.2㊀数据处理架构设计2.2.1㊀跨域汇聚内外部数据㊀㊀规整集成移动运营商内外部各业务线㊁各类型的源数据,为形成企业级数据资产提供真实㊁完整的数据源基础㊂通过全局化的架构规划设计,完成跨领域㊁多系统的数据融合汇聚,采用大数据高效处理技术和机制,完成数据汇聚融合分析,产生1+1>2的数据价值㊂2.2.2㊀实时数据仓库架构㊀㊀基于Kappa +Lambda 的批流一体化数据处理技术,实现了大数据平台的架构升级和业务边界的拓展㊂以流原生技术为底座,构建具备 统一模型㊁统一数据㊁统一计算㊁统一分析㊁统一存储 能力的实时数据仓库架构,实现对低时延数据及服务的全方位支撑(见图2)㊂该技术以Flink +Pulsar +Redis 技术为核心,实现了实时和离线两种数据处理模式下数据模型㊁计算引擎㊁数据输入㊁数据存储㊁数据分析5方面能力的统一[2]㊂(1)统一模型:基于统一数据模型分层设计原则和体系结构,实现离线和实时数据模型的统一;(2)统一计算:统一批流编码方式,减小SQL 开发和运维负担,让应用专注于业务逻辑;(3)统一数据:统一实时和离线数据,可有效避免数据不一致㊁数据重复存储和重复计算;(4)统一存储:支持海量数据回溯能力,通过数据分级存储机制,降低存储成本;(5)统一分析:提供统一实时的数据查询与分析能力,快速支撑实时应用㊂图1㊀大数据资产管理运营体系架构图2㊀实时数据仓库架构2.2.3㊀异构数据分层存储架构㊀㊀根据数据时间周期与访问频率实施分级分层存储架构建设,有效实现对海量数据资产的长周期保存,为数据高效应用打下坚实基础(见图3)㊂针对数据的访问频率要求,采用对应的Hadoop 集群㊁MPP 集群和Redis 集群实施分级存储,平均每T 数据处理存储成本仅为传统方式(SAN 存储)的35%㊂2.3㊀数据资产管理运营2.3.1㊀数据资产分层体系㊀㊀基于数据处理架构的建设扩充底层数据源能力,从业务角度构建数据资产分层体系,对数据资产进行组织和分类管理,细分基础资产㊁特征资产和应用资产,丰富数据资产层建设㊁持续夯实能力基础,更精确的支撑客户需求㊂(1)形成基础资产:基础资产是围绕B㊁O㊁M 各域中跨域㊁跨系统㊁跨平台的业务数据,可概括为个人㊁组织㊁家庭㊁资源㊁物联网㊁时间㊁区域设施㊁字典信息等主题域㊂(2)丰富特征资产:特征资产是基于基础资产按需加工处理,结合行业特征挖掘高可用的数据资产㊂基于客户关系㊁上网内容㊁位置3大类数据源进行融合分析挖掘,采用专业算法在数据特征资产的基础上构建标签体系和模型指标体系㊂(3)完图3㊀异构数据分层存储架构善应用资产:应用资产是将业务条线上数据应用领域涉及的所有数据维度进行汇总,形成重要应用领域的数据资产㊂应用资产按运营商业务维度可分为个人客户㊁集团客户㊁家庭客户㊁竞争对手㊁终端信息㊁产品信息㊁校园客户㊁渠道㊁KPI㊁报表对内10大业务主题域;从支撑行业维度可分为旅游㊁金融㊁城市管理㊁交通㊁医疗㊁公共服务㊁安防㊁商贸8大行业主题域㊂2.3.2㊀数据资产管理平台㊀㊀建设以DataOps理念为核心的数据资产管理平台,融合元数据㊁数据质量㊁数据标准㊁数据模型㊁数据安全等9大管理工具,实现数据资产的需求㊁变更㊁建设㊁存储㊁应用㊁维护㊁安全等各方面的管理覆盖[3](见图4)㊂(1)数据源管理:保障数据源质量要求,涵盖外部数据源引入管理㊁数据源分类㊁数据源配置等功能模块㊂(2)元数据管理:提升数据间关联性,涵盖数据资产创建㊁元数据多样化采集㊁信息标准化校准㊁元信息快速探查等功能模块㊂(3)数据质量管理:持续提升数据质量,形成良性闭环管理,涵盖资产信息稽核规则设置㊁稽核监控分析㊁问题预警等功能模块㊂(4)数据标准管理:提供全景可视化统一管控,涵盖存储介质管理㊁存储周期规范㊁建表规范㊁分区规范等㊀㊀功能模块㊂(5)主数据管理:提升数据资产管理水平,降低整体管理成本和运营风险,涵盖主数据标准化管理㊁数据创建㊁更新㊁清洗㊁发布等功能模块㊂(6)数据模型管理:强化数据模型管理能力,涵盖数据模型目录增删改㊁数据模型信息条件搜索㊁变更记录㊁版本查询等功能模块㊂(7)数据资产报告:提供可视化资产趋势分析,涵盖数据资产分布信息㊁数据资产变化趋势㊁统计指标与分析等功能模块㊂(8)数据共享服务管理:规范资产能力分享,涵盖数据目录管理和数据服务管理功能模块㊂(9)数据安全管理:实施双重安全管控机制,涵盖敏感数据扫描㊁定期全量数据敏感信息监控㊁动态监控㊁安全管控建议等功能模块㊂图4㊀数据资产管理平台体系2.4㊀数据资产价值开放㊀㊀基于数据资产管理运营体系,打造大数据开放中台架构,深度演进数据及业务中台,围绕数据资产化㊁能力服务化的总体思路,以数据开放㊁信息共享为基石,以融合㊁融通㊁融智为目标,对内重点建设数据中台及大数据资产管理平台,提升数据汇聚㊁数据治理㊁数据共享能力,对外向前台应用㊁业务中台输出核心资产能力,挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值,实现数据资产对内赋能[4](见图5)㊂图5㊀大数据开放中台架构㊀㊀为满足业务需求及市场发展要求,实施中台架构演进㊂将公共业务能力㊁数据能力和技术能力下沉至中台,以服务化方式为行业客户提供强有力支撑,实现开发标准化,提升应用支撑效率;从技术架构㊁数据架构㊁应用架构3条线入手,打造 生产㊁运营㊁管理 3域协同的中台能力体系并持续运营,提升数据中台和业务中台综合效能㊂中台服务技术主要通过服务封装的方式,面向应用提供数据和业务能力服务支撑,主要的技术包括:接口封装㊁界面封装㊁组件封装㊁模型封装等㊂3㊀主要创新点3.1㊀构建实时数仓提升实时数据服务能力㊀㊀运用Pulsar+Flink流原生技术,演进 弹性扩展㊁多租户隔离㊁数据分层存储㊁数据在离线分析 的批流一体大数据处理架构,提高实时数据处理能力;构建 高效㊁实时㊁融合 的实时数仓,大幅提高了实时数据的处理能力,数据处理每秒达到千万级,并对低时延数据及服务的全方位支撑,满足实时业务需求㊂3.2㊀构建异构数据处理架构提升数据处理效率㊀㊀根据数据资产价值,构建异构数据处理和存储架构,将数据分散到MPP㊁MySQL数据库和分布式存储上;采用x86化的MPP数据库实现基于海量标签的客群挖掘与计算,与传统Oracle相比,硬件成本降低了40%,数据处理分析效率提高了50%;实现了精确到分钟级的日数据实时展现㊂3.3㊀坐实资产管理能力开放资产价值,赋能大数据生态圈㊀㊀通过建设数据资产管理运营体系提升数据资产全面管理能力,实施全方位资产管理流程,通过建设数据中台实现数据资产开放赋能核心业务,实现数据资产 可见㊁可用㊁可运营 ;已覆盖个人㊁群体㊁企业㊁位置㊁AI五大类核心服务场景;面向政府㊁公安㊁医疗㊁金融等行业客户赋能大数据商机项目,通过提升能力使用程度㊁数量及范围,带动能力生态繁荣发展㊂4㊀研究成果及应用㊀㊀本文研究基于运用Pulsar+Flink流原生技术,演进批流一体化架构,提高实时数据处理能力;构建实时数仓,支撑客户规模化经营;通过Pulsar存储与计算分离功能,实现了弹性扩展能力,处理能力提升1倍,能够支撑每天5000亿多的实时数据处理能力,高效支撑数据资产管理运营体系建设㊂通过构建数据资产分层体系,打造数据资产管理平台,实现资产全流程管控,支撑中台能力服务高效演进㊂此研究已广泛服务于旅游㊁交通㊁公安㊁金融㊁工商等重点行业,助力行业数字化转型,服务社会民生,提升了江苏移动企业影响力㊂5㊀结语㊀㊀文章提出了基于运营商大数据能力及技术构建数据资产管理运营体系的研究成果㊂此研究成果依托大数据资产能力建设,面向行业客户提供智慧㊁高效的大数据产品服务和DICT综合服务,覆盖金融征信风控㊁景区游客洞察㊁城市规划㊁重大活动保障等大数据业务场景,取得显著的经济效益和社会效益㊂参考文献[1]蒋成,梁晓辉,曾浩.通信运营商混合式数据治理框架研究[J].通信与信息技术,2021(5):55-56. [2]李泓燊,周波,李晓科,等.基于大数据的实时数据治理系统设计[J].数字技术与应用,2021(12):155-157. [3]张丽,张建华,鲁瑞.一种基于流程管控的数据治理平台设计研究与实现[J].信息通信,2019(9): 53-54.[4]和珮珊.电信运营商数据资产运营策略研究[J].移动通信,2016(19):11-14.(编辑㊀姚㊀鑫)Design and practice of data asset management operation system foroperators empowering the big data ecosphereSun Yuanyuan Zhao Yu Zhang ShengChina Mobile Communications Group Jiangsu Co. Ltd. Nanjing210000 ChinaAbstract Mobile operators enhance their big data asset management and operation capabilities from three aspects technology management and application.The article studies optimizing the real-time processing architecture of big data based on stream native low-cost and efficient massive data processing and aggregation precipitating enterprise level data assets and constructing a unified data asset classification system and asset application Taking the DataOps concept as the core build a data asset operation and management platform incorporate nine major asset management capabilities and ensure the empowerment of high-quality assets Build a mid level capability service system achieve the openness of data asset value and support the rapid and high-quality landing of industry big data products and demands.Key words big data data asset management operation data processing architecture。
企业一体化全流程的数据资产管理方案
建立数据资产管理技术团队
企业应建立专业的数据资产管理技术团队，负责技术选型、技术实施、技术支持等。
数据资产管理安全与防护
建立数据安全和隐私保护机制
企业需要建立完善的数据安全和隐私保护机制，包括访问控制、加密、备份和恢复等。
开展安全和隐私保护培训
企业应开展专门的安全和隐私保护培训，提高员工对数据安全和隐私保护的意识。
xx年xx月xx日
企业一体化全流程的数据资产管理方案
CATALOGUE
目录
方案概述数据资产管理现状企业一体化全流程数据资产管理方案实施一体化全流程数据资产管理方案的优势一体化全流程数据资产管理方案的实施步骤企业一体化全流程数据资产管理方案的未来展望
方案概述
01
企业一体化全流程的数据资产管理方案是一种系统化和规范化的管理方法，旨在全面优化企业数据的整个生命周期，包括数据采集、处理、存储、分析和保护等环节。
提升企业竞争力
通过优化数据资产管理方案，可以进一步提高企业的信息化水平和创新能力，推动企业的业务升级和转型，增强企业的核心竞争力。
方案的重要性
早期阶段
早期阶段的数据资产管理方案主要关注数据的存储和管理，侧重于数据的查询、报表生成等简单的分析功能。
中期阶段
随着企业业务的不断扩张和信息化水平的提高，数据资产管理方案开始侧重于更加复杂的数据分析和挖掘，以及数据的安全和隐私保护等方面。
02
01
在金融行业，通过精细化的数据资产管理，实现更精准的风险评估和信贷决策，保障金融业务的安全运行
数据资产管理新应用与案例分享
在电商行业，通过数据资产管理实现用户画像的精细化和营销策略的智能化，提高电商运营的效益和客户满意度
在医疗行业，通过数据资产管理实现医疗数据的共享和标准化，为远程医疗、健康管理和药物研发等提供宝贵的数据资源
一种基于大数据的可视化数据资产管理系统[发明专利]
![一种基于大数据的可视化数据资产管理系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1e7c5362f11dc281e53a580216fc700abb685289.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911320016.X(22)申请日 2019.12.19(71)申请人 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司地址 230000 安徽省合肥市包河区黄山路9号(72)发明人 徐敏 薛晓茹 洪德华 刘翠玲 (74)专利代理机构 合肥律众知识产权代理有限公司 34147代理人 王雷(51)Int.Cl.G06Q 10/10(2012.01)G06F 16/2458(2019.01)G06F 16/25(2019.01)(54)发明名称一种基于大数据的可视化数据资产管理系统(57)摘要本发明涉及数据资产管理，具体涉及一种基于大数据的可视化数据资产管理系统，包括服务器，服务器与用于采集数据资源信息的数据资源采集单元相连，数据资源采集单元包括用于获取数据库数据资源信息的数据库采集模型开发模块，以及用于获取数据接口数据资源信息的数据接口采集模型开发模块；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能对数据资源信息进行分类管理、数据无法与业务映射对应、数据管理可视化程度较低的缺陷。
权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 111080261 A 2020.04.28C N 111080261A1.一种基于大数据的可视化数据资产管理系统，其特征在于：包括服务器，所述服务器与用于采集数据资源信息的数据资源采集单元相连，所述数据资源采集单元包括用于获取数据库数据资源信息的数据库采集模型开发模块，以及用于获取数据接口数据资源信息的数据接口采集模型开发模块；所述服务器与用于对所述数据资源采集单元采集数据资源信息进行分类统计的数据资源管理单元相连，所述数据资源管理单元包括用于对数据资源信息进行分类的数据资源分类模块，用于对所述数据资源分类模块分类的数据资源信息进行统计的数据资源信息统计模块，以及用于对数据资源信息处理全过程进行链路跟踪的数据全链路跟踪模块；所述服务器与用于对所述数据资源采集单元采集数据资源信息进行可视化管理的数据资产可视化单元相连，所述数据资产可视化单元包括用于同步数据资源信息映射关系的数据映射关系同步模块，以及用于展示数据资源信息映射关系的数据映射关系展示模块。
基于大数据的国有资产信息优化管理
经营管理68 全国流通经济基于大数据的国有资产信息优化管理王文书(郑州市金水区直属机关事务管理局,河南郑州455000) 摘要:随着信息技术的高速发展,区块链㊁云计算㊁大数据技术已广泛应用于电子政务㊁金融等多个领域,并且展现了其巨大优势㊂大数据时代的到来也挑战着国有资产管理的传统模式,精细化管理㊁信息化技术和大数据的运用都对我国国有资产管理者提出了更为高标准的要求㊂本文从梳理国有资产信息化管理面临的问题分析为切入点,提出大数据时代国有资产的信息优化管理需实现的三个转变,探索基于大数据国有资产管理信息优化转型的四条基础路径,从而达到国有资产大数据系统资源共享的动态优化管理,为实现国有资产保值增值提供数据支撑,为提升国有资产管理优化效能,发挥国有资产的最大价值提供一些借鉴㊂关键词:大数据;国有资产管理;信息化建设;资源共享中图分类号:F 810.6 文献识别码:A 文章编号:2096-3157(2021)06-0068-03新一轮科技革命和产业变革正在迅猛发展,全球经济数字化转型已经成为当前一个大趋势,自从发生新冠疫情以来,世界各国实体经济均受到较大冲击和面临较大压力㊂而我国一些企业以抗击疫情为契机,积极推进企业数字化转型,运用大数据㊁云计算㊁人工智能等手段进行复工复产㊁精准控制企业库存㊁保障生产生活,大幅提升了企业管理效能㊂2020年9月21日,国务院国资委就‘关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知“提出明确要求㊂在政策推动和现实压力的双重背景下,如何向数字技术 要 效益,是新形势下国有资产管理工作所面临的重要课题,这对我国国有资产管理主体构筑强大内生动力具有历史性的重要意义㊂本文将基于大数据背景下,我国国有资产如何利用信息化建设优化管理进行研究㊂一㊁大数据用于国有资产信息化管理的优势及面临问题分析通过对大量分散的数据信息进行分类处理是大数据 4V的核心关键特征,大数据用户对收集到的数据信息进行归纳分析和总结的基础上判断得出对自己有价值的增量信息,根据这些信息预测摸索事物的内在规律和发展趋势,去劣取优,并对其中不足部分加以改进,最终从海量信息中提炼出增量价值信息㊂维克托㊃迈尔㊃舍恩伯格被誉为 大数据时代预言家 ,他撰写的‘大数据时代“一书中对大数据带来影响如此描述: 大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活㊁工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,整个商业领域都因为大数据而重新洗牌㊂ 在国务院关于印发‘促进大数据发展行动纲要“的通知(国 2015 50号)中这样描述大数据的影响:大数据的主要特征是容量大㊁类型多㊁存取速度快㊁应用价值高的数据集合体,通过对这些数量庞大㊁来自不同渠道㊁存在形式多种多样的数据进行收集㊁保存和归纳分析总结处理,从中推测提炼出对新一代信息技术和服务业态有价值的增量信息,继而创造出新价值㊂大数据用于国有资产管理信息化处理方面,不仅可以获得更加充分全面的资产管理信息,发现和预测国有资产管理的规律性,而且能够高速有效处理和国有资产有关的数据和信息源,并因此达到国有资产大数据系统中能够资源共享的动态化管理,为实现国有资产保值增值提供数据支撑,提升国有资产管理优化效能,实现国有资产管理的根本性变革㊂大数据虽然给国有资产管理工作带来了资产预测与赋值,但同时也让国有资产管理者面临着各种严峻的考验㊂如数据开放共享不足㊁缺乏顶层设计和统筹规划㊁网络安防意识淡薄㊁创新应用领域不广等问题㊂负面效应具体表现为:国有资产管理呈现出数据信息庞杂而信息处理技术滞后㊁管理主体多元而部门权责不清㊁资产数据与现实情况脱节等消极特征,从而造成资产管理中资金浪费严重㊁家底不清㊁账实不符㊁重复购置建设和资产流失严重㊂种种迹象表明,现如今国有资产主体的管理思维模式㊁方式方法㊁技术手段等与大数据背景下国有资产管理的现实需要已出现明显不适应㊂1.缺乏较强的大数据思维理念纵观我国国有资产管理者,对大数据没有做到足够清醒地认识,缺乏数据文化意识,缺乏收集整理和充分利用数据的思维理念㊂从现状分析,我国国有资产管理者往往缺乏对数据的收集㊁处理㊁运用相关的知识技能和经验积累,对国有资产管理信息平台建设重视不够,以致大量的国有资产数据的增量价值没有发挥应用的作用㊂所以,即便我国国有资产拥有海量的数据资源信息和种类繁多的数据资料,但在现实工作实际运用中还缺乏对这些收据进行收集整理和分析总结判断的能力,不能充分利用这些数据资源,远远落后于其他领域㊂这些问题表明我国国有资产数据资源并没有建立相应的科学知识体系,国有资产管理者还缺乏对资产数据进经营管理全国流通经济69行收集整理㊁归纳分析总结并提炼找规律从而加以运用的思维意识,大数据管理思维模式还没有真正建立㊂2.缺乏国有资产信息化管理技术人才大数据资源是否得以有效发挥作用,相关的技术人才是关键核心要素之一,这已经在当今经济社会的其他领域中得到证实,技术人才的缺乏同样也在国有资产管理方面制约了大数据的应用㊂大体来讲,大数据资源的特有价值主要体现在以下三个方面:一是对海量数据信息的收集保存;二是在这些原始数据中获取新的增量价值信息;三是依据大数据增量价值信息预测出事物的发展规律并据此作为决策的参照,从而使这些数据资源信息的价值得到提升并创造出新价值㊂大数据的增值部分需要借助各种技术手段互相扶持得来得以实现,并且需要参与各方彼此相互协作,把控信息化数据处理方法,提升资产价值的评判能力㊂不仅具有资产管理的专业知识和经验积累,还应具备应用大数据信息化处理问题的技术和能力㊂由此可见,我国目前国有资产管理方面缺乏大数据管理技术人才㊂3.缺乏优化的国有资产管理信息平台建设及技术支撑国有资产信息化管理的核心是数据信息平台建设和技术㊂为了满足当前业务需要,各国有资产管理部门都各自建设了自己的资产管理业务平台,但因为没有整体层面统一筹划和协同,数据平台独立而分散,统计和使用数据标准不一,也不是同一家公司研制,数据格式㊁接口等不通用,平台之间没有规范的逻辑语言表述框架,造成衔接㊁整合㊁共享利用数据资源困难,从而降低了数据的有效性,无法为决策者提供统一的信息数据做支撑,致使各类资产管理信息系统难以发挥真正的增值作用,也因此制约了国有资产管理信息化的发展进程㊂二㊁国有资产的大数据信息管理需实现三个转变大数据背景下,国有资产的数字化管理转型,是利用新一代数字化㊁网络化㊁智能化技术对原有传统管理模式的重塑和改造,是提高我国国有资产管理主体的数据治理能力㊁提升国有资产配置效率的重要手段㊂与过去传统的信息化管理相比,难度更大㊁挑战更高,实现国有资产的数字化管理转型,需要实现三个转变㊂1.从工具思维 向 数字理念 的转变传统的国有资产管理专注于现有体系㊁制度和流程的建设与应用,把信息管理系统当作一个简单的工具㊂进行信息化管理时,需要的数据是根据预先设定要求生成的,管理重点是关注财务数字的变化㊂而数字化管理转型则聚焦于商业模式和平台运营,管理对象不再是随机样本,而是全体数据,此时,管理者需要将数据视为核心生产要素再造生产力,这是一种思维方式的转型,甚至是管理理念的颠覆和重造㊂2.从提升效率 向 提升价值 的转变大数据可以促进国有资产购置流程优化,信息化管理是流程驱动,主要解决的是传统管理的效率不足㊂因传统技术手段有限,对每一个资产只能以数据的形式人为地录入下来,大量依靠关系数据库:表(实体)㊁字段(属性),把资产的表面信息转变成结构性的文字描述㊂而数字化转型则是数据驱动,利用人工智能㊁大数据㊁云计算等一系列新兴技术,将资产的各类信息都录入系统,并利用算法发现数据内在价值,继而不断挖掘国有资产价值提升的潜力㊂3.从经验判断 向 智慧决策 的转变在大数据背景下,国有资产管理主体需要面临从 管资产 向 管资本 的转变,在资本投资主体和资本运营主体的决策者层面,经营决策的客体,从以往所熟悉的生产经营,转变成 资源资产化 的国有资产和 资产证券化 的国有资本,这就要求管理者要从老的生产经验中走出来,通过对本部门国有资产的数字化管理,将决策观念从经验判断转向数据说话㊁智慧决策转变,进而拓展为对产业布局的洞见和选择能力㊂三㊁基于大数据国有资产管理信息化转型的基础路径在基于大数据视野下的国有资产信息化管理转型的过程中,要以数字化管理平台建设与完善为出发点,借助一套科学合理的国有资产管理系统,实现对资产的精细化㊁数字化㊁智能化管理,为将来资产经营决策㊁实现国有资产保值增值提供数据支撑㊂建设路径简要概况来说,就是建立一本账㊁打造一个库㊁绘就一幅图㊁铺开一张网,即建立统一标准的资产台账,打造稳定可靠的大数据库,绘就多维立体的资产画像,铺开严密安全的信息防护网㊂1.建立一本账:建立统一标准,有效打通数据壁垒国有资产管理主体在建立数字管理平台时,通过建立数据口径标准和闭环管控流程,对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名㊁数据定义㊁编码规则㊁业务口径㊁技术口径等基准,打通资产管理系统各相关部门之间的信息关联,防止用语的混乱使用,促进资产从预算把控㊁购置调配㊁使用监管㊁绩效评价㊁处置透明㊁内部控制等全生命周期管理的流程化㊁标准化㊁动态化㊁透明化㊂同时,还要明确管理平台应用过程中的信息采集要求㊁录入原则㊁录入管理等,通过建立科学的统一标准,避免业务之间数据壁垒的产生,为以后数据的统筹利用打好基础,提升数据利用效率㊂通过统一的标准管理,还便于国有资产管理主体各职能部门和各级下属部门及时全面地掌握自身国有资产总体状况,避免先清后乱,从而为国有资产管理提供更多的数据支撑,为实现国有企事业单位系统内资产共享共用和优化配置创造条件㊂在建立数字管理平台时,国有资产管理主体引入资产采购平台,资产采购纳入预算管理系统,财政部门可以及时搜集每年各部门新增的国有资产信息,可以采集到国内同类型资产的分布情况以及利用情况,从而有效防止重复购置现象,提高资金利用效率,减少资源浪费㊂同时,国有资产管理的信息化可以实现资产管理部门㊁财务部门㊁资产使用部门经营管理70 全国流通经济的完美对接,建立一本账 建立统一标准,有效打通数据壁垒,不仅有利于实现资产的账账相符㊁账实相符,促进多部门融合,还能实现资源共享,动态管理㊂2.打造一个库:优化硬件设施,确保数据稳定可靠数字管理平台建立以后,对主体单位拥有的国有资产情况进行全面㊁准确地录入,形成国有资产数据库㊂此外,国有资产管理信息化系统按照资产的分类号㊁编号㊁存放地点㊁使用人㊁使用状态等进行查询或组合条件查询,相关管理人员及时掌握各部门资产的使用和购买情况,从而科学地调配资产,这样既可以避免资产的重复购置,又利于资源的优化整合㊂随着国有资产管理和运营工作的开展,资产数据量㊁交易量将逐渐增多,需要不断提升资产管理信息化平台的信息存储能力㊁处理能力㊁以及数据交换能力㊂在硬件设施和网络配置方面,采取适用为好㊁适度超前的原则,既注重成本效益相匹配,又注重新技术的使用㊂数据库在满足现有使用需求的同时,适度采用5G ㊁物联网等新技术,在保证数据稳定可靠的基础上,丰富数据的采集维度㊂对国有资产实行动态管理的前提是建立统一的资产管理数据库,通过打造一个库,在此基础上充分发挥信息化及互联网的作用,运用条形码及二维码等现代技术,实现资产的实时盘点并逐步实现动态查询和综合分析㊂首先,通过规范的业务流程,实时动态反映资产的使用年限及维修保养情况,对同类资产的历年增减变动情况及资产使用调配状况等信息实时动态更新,进而掌握资产的全生命周期系统化㊁动态化运行体系,最终达到资产管理的信息化㊁流程化和效益最大化的目标㊂其次,利用大数据的资产管理信息化平台,实现国有资产管理部门㊁资产使用部门㊁资产监管部门及各资产使用部门之间的无缝对接,确保资产链条的安全完整,从而使各部门之间资源能够相互共享,高效地获得资产管理相关信息,最终实现资产管理全过程的统一规范㊁公开透明㊂3.绘就一幅图:推进挖掘分析,提升数据治理能力国有资产信息数据实时性㊁精确性是资产管理信息技术的重点,从国有资产的采购渠道㊁存放位置㊁使用频率和时间㊁固定资产折旧的计提㊁公允价值(市场价值或重置成本)等多个维度详细收集了资产的相关信息,从而便于对存量资产的动态情况进行多维度的掌握和数据分析,信息的完备性给资产信息的使用者提供了便利,并能够在大数据信息系统平台上实时审核㊁校对资产配置㊂通过数字化手段有效归集内外部数据,形成资产画像,从物理属性㊁环境属性㊁用户属性等各方面全方位多维度对资产进行分析,从而为优化资产管理和运营提供依据㊂数字化管理不仅仅体现在数字化运营的维度,更要通过算法模型,对未来收益进行预测和风险的评估及预警㊂在基础资产数据全面㊁准确录入的基础上,采用大数据㊁云计算㊁人工智能等相关技术,按不同业务板块㊁业务条线对资产管理的不同需要,多角度㊁多层次分析系统内资产配置状况,一方面,便于快速㊁实时掌握各类资产的规模㊁结构的发展变化情况;另一方面,对资产的资源配置方向和决策提供数据支持㊂同时,利用单位资产管理系统的查询㊁分析㊁预警等功能,节省人力物力提高工作效率,把管理工作者从具体的事务中解放出来,将更多的精力投入到业务的组合㊁协同㊁重构升级中去,实现管理上的革命㊂4.铺开一张网:强化网络安防,保障资产信息安全随着数据逐渐成为新的关键生产要素和核心竞争力,资产数据的信息安全也成为了核心命题,这就需要建设稳定可靠的数字安全防护网㊂从大数据等技术应用角度出发,不断更新全体职工对单位数据㊁敏感信息的认识,从而更好地实现数据安全评估㊁搭建有针对性的技术防护措施㊂在平台建设的技术上,通过使用软件安全协议及双重认证等技术手段提升系统的安全性,建立大数据信息化平台操作流程,改变单一㊁传统的网络防护思维和手段,积极构建以数据安全为导向的全新网络防护体系,及时应对可能的网络威胁和风险,强化信息数据安全㊂四㊁结语综上所述,国有资产管理主体应始终瞄准资产管理中信息不清楚㊁协同效率低㊁监管能力差㊁风险难把控等矛盾痛点,以资产管理信息化㊁数字化㊁智能化为抓手,从方法㊁流程㊁组织和I T 四个方面为保障,建立落地式的战略资产管理体系,促进国有资产管理数字化转型战略架构得到有效落地,持续提升现代资产管理水平及新一代信息技术与单位系统业财融合的发展水平,通过国有资产管理信息化平台的建立,实现大数据视野下的国有资产动态化㊁信息化㊁精细化及智能化管理,为加快构建国有资产管理高质量发展的新格局奠定扎实基础㊂参考文献:[1]迟玉收.大数据背景下高校国有资产管理的变革[J ].教育研究,2018,39(8):56~60.[2]正略咨询:数字化趋势下,我国国有资产管理研究[E B /O L ].h t -t p s ://b a i j i a h a o .b a i d u .c o m /s ?i d=1682301894098294462&w f r=s p i d e r &f o r =pc .[3]陈艳,苏孜.国有资产审计监督全覆盖的路径探究 基于大数据环境下的分析[J ].现代审计与经济,2018,(1):22~24.[4]王文华.大数据技术与军工国有资产智能化管理[J ].国防科技工业,2018,(3):46~48.[5]赵强.大数据思维下的高校资产管理改革[J ].中国现代教育装备,2017,(1):1~3.作者简介:王文书,供职于郑州市金水区直属机关事务管理局㊂。
智能资产管理运营方案
智能资产管理运营方案一、项目背景随着科技和经济的飞速发展，金融行业也在不断变革和创新。
传统的资产管理方式已经无法满足客户多样化、个性化的需求，因此需要采用智能化的技术手段来提高资产管理的效率和水平。
智能资产管理是以大数据、人工智能、区块链等新一代科技为支撑，利用先进的技术手段和算法来实现资产的智能化管理。
通过智能资产管理，可以更好地满足客户的需求，提高资产配置的效率，降低资产管理的成本，提升资产管理的收益。
二、项目目标本项目旨在搭建一个智能化的资产管理平台，通过大数据分析和人工智能算法，对客户的资产进行精准的分析和预测，帮助客户实现资产的智能配置、风险管理和收益最大化。
同时，通过区块链技术，实现资产的安全可追溯，提高资产管理的透明度和安全性。
具体目标如下：1. 提高资产管理的效率通过大数据分析和人工智能算法，对客户的资产进行深度分析和预测，提高资产配置的效率，实现资产的智能化管理。
同时，通过智能合约和区块链技术，实现资产的自动化管理，减少人为干预，提高管理效率。
2. 降低资产管理的成本通过智能化的技术手段，实现资产管理的自动化和智能化，减少人力成本和运营成本，降低资产管理的成本，提高资产管理的盈利能力。
3. 提升资产管理的收益通过大数据分析和人工智能算法，及时发现和预测市场的变化，实现资产的精准配置和风险管理，提高资产管理的收益。
同时，通过区块链技术，实现资产的安全可追溯，提高资产管理的透明度和安全性，进一步提升资产管理的收益。
三、项目方案1. 智能资产管理平台搭建搭建一个智能资产管理平台，通过大数据分析和人工智能算法，对客户的资产进行深度分析和预测，帮助客户实现资产的智能配置、风险管理和收益最大化。
同时，通过区块链技术，实现资产的安全可追溯，提高资产管理的透明度和安全性。
2. 多元化资产配置结合客户风险承受能力和投资需求，采用多元化的资产配置方式，包括股票、债券、外汇、期货、基金等多种金融产品，实现资产的多元化配置和风险分散。
大数据资产管理系统的设计与实现
大数据资产管理系统的设计与实现谌迅【摘要】With the wide spread of big data,If millions of data stored in the cloud wants to be a truly valuable asset, an effective management system is needed.Since the data in the cloud,which is large,complex structure and other aspects of characteristics,the system is mainly focus at data gathering,data cleaning and data treasuring.The system uses kafka bus structure,assets are divided into data collection process,cleaning,and other multiple stages output, and supporting the design of a number of rich features of sub-systems,can greatly improve the utilization of data as-sets.This article describes the design and implementation process of the system,a detailed description of the system play a supporting role in a number of subsystems;the system is easy to expand,compatible,which has practical significance.%伴随着大数据时代的到来，存储在云端的数百万的数据想要成为真正的具有价值的资产，就需要一个有效的管理系统对其进行管理，针对云端数据量大、结构复杂等方面的特点，设计并实现一个能够将数据从采集到处理再到清理最后直到产品化的整个生命周期进行管理的系统，并将这些杂乱无章的数据资产化。
2023 数据资产管理 解决方案 典型实践 优秀案例
2023 数据资产管理解决方案典型实践优秀案例摘要：一、引言1.背景介绍：2023年数据资产管理的发展趋势2.文章目的：分析和探讨数据资产管理解决方案的典型实践和优秀案例二、数据资产管理解决方案概述1.数据资产管理的定义和重要性2.数据资产管理解决方案的的核心组件和技术三、典型实践分析1.数据资产目录的构建与管理2.数据质量保障与治理3.数据安全与合规性4.数据价值的挖掘与实现四、优秀案例分享1.大型企业数据资产管理实践2.中小企业数据资产管理解决方案3.跨行业数据资产管理的成功案例五、我国数据资产管理的发展策略1.政策法规与标准制定2.行业协作与技术创新3.人才培养与素质提升六、结论1.数据资产管理解决方案的价值和意义2.面临的挑战与未来展望正文：随着大数据技术的不断发展和应用，数据资产管理已经成为企业提升竞争力、优化业务流程、实现数据驱动决策的关键环节。
本文将重点分析2023年数据资产管理解决方案的典型实践和优秀案例，以期为我国数据资产管理的发展提供有益借鉴。
一、引言随着数字化转型的深入推进，数据已成为企业最重要的资产。
2023年的数据资产管理解决方案呈现出以下几个趋势：一是数据资产管理体系日益完善，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等全生命周期；二是技术手段不断创新，如人工智能、区块链等技术在数据资产管理中的应用逐渐成熟；三是数据安全与合规性日益受到重视，企业纷纷加强数据隐私保护和技术研发。
本文旨在通过对典型实践和优秀案例的分析，探讨如何构建高效、可靠的数据资产管理解决方案。
二、数据资产管理解决方案概述数据资产管理的定义和实践涵盖了数据采集、存储、处理、分析和应用等全生命周期。
一个完善的数据资产管理解决方案应包括以下几个核心组件：1.数据资产目录：构建统一的数据资产目录，对数据资源进行分类、标签和描述，便于企业内部和外部合作伙伴查找和使用数据。
2.数据质量管理：通过数据质量保障与治理，确保数据资产的准确性、完整性和及时性，为数据驱动决策提供可信依据。
浅析大数据公司的数据资产核算问题
浅析大数据公司的数据资产核算问题随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业开始重视数据资产的管理和核算。
数据资产核算是大数据公司面临的一个重要问题，也是企业数据资产管理的重中之重。
在如今信息爆炸的时代，数据资产的核算不仅仅是企业财务管理的一部分，更是企业战略决策的依据和支撑。
本文将就大数据公司数据资产核算问题进行浅析，并探讨如何有效地解决这一问题。
1. 数据资产是企业的核心资产随着大数据时代的到来，企业所拥有的数据资产已经成为了企业的核心资产之一。
数据资产不仅包括了企业自身所产生的内部数据，还包括了外部数据和合作伙伴数据等。
这些数据资产能够为企业提供市场趋势、消费者喜好、产品性能等诸多方面的信息，成为企业战略决策的基础。
对数据资产的核算工作显得尤为重要。
2. 数据资产核算为企业发展提供依据企业在发展过程中需要不断地进行数据资产的投入和维护，而对这些投入和维护的资产进行核算，可以为企业提供合理的决策依据。
通过对数据资产的核算，企业可以清楚地了解到自身的数据资产价值、使用情况和未来的发展趋势，从而更加合理地配置资金、人力和技术等资源，推动企业的可持续发展。
3. 数据资产核算是企业管理的重要环节企业数据资产的核算是企业管理的一项重要环节，通过对数据资产的核算，可以帮助企业更好地进行资源管理和风险控制。
对数据资产进行核算也可以为企业的财务管理和报告提供基础数据，帮助企业更好地满足监管机构和投资者的信息披露要求。
1. 数据资产的特性大数据公司所拥有的数据资产往往具有海量、多样、高速和价值密集等特性。
这些特性对数据资产核算带来了很大的挑战。
由于数据资产的海量性，数据资产的核算工作需要具备强大的计算和分析能力，来应对庞大的数据量和高频率的数据更新。
数据资产的多样性使得数据资产的分类和定价变得复杂，需要对不同类型的数据资产进行不同的处理和核算。
数据资产的价值密集性要求企业对数据资产的价值进行深入的分析和评估，以确保数据资产的价值被充分发挥和利用。
大数据可视化数据治理技术解决方案
要点二
数据整合解决方案
建立统一的数据管理平台，实现数据的集中存储、管理和 整合。同时，采用ETL（Extract, Transform, Load）等工 具，实现数据的抽取、转换和加载，将不同来源的数据整 合到一起，形成统一的数据视图。
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
大数据环境下，数据的安全保护至关重要， 如何确保数据不被泄露、损坏和篡改成为一 大挑战。
电商行业大数据可视化数据治理案例
总结词
电商行业通过大数据可视化数据治理技术，能够更好 地了解消费者需求、优化产品推荐和提升营销效果， 增强电商平台的竞争力。
详细描述
在电商行业大数据可视化数据治理案例中，通过对电 商数据的收集、整合和标准化，实现数据的可视化展 示。这有助于电商平台更好地了解消费者购物行为、 偏好和需求，优化产品推荐和个性化营销策略。同时 ，也有助于电商平台提升用户体验、增强品牌影响力 和提高市场竞争力。
政府决策
政府机构可以利用大数据可视化来提高决策的科 学性和透明度。
ABCD
科学研究
在科研领域，大数据可视化可以帮助科学家更好 地理解复杂的数据和现象。
媒体报道
媒体可以利用大数据可视化来呈现复杂的数据和 趋势，提高报道的可读性和影响力。
02
数据治理技术
数据治理的定义与重要性
数据治理的定义
数据治理是对数据资产进行管理和控制的框架，确保数据的准确性、可靠性、安全性及一致性。
特点
数据量大、速度快、类型多样、价值 密度低、真实性难以保证。
大数据可视化的念
定义
大数据可视化是指通过图形化手段，将大数据呈现出来，帮助人们理解和分析数据。
目的
提高数据洞察力、增强数据可读性和易用性。
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基于大数据的数据资产管理解决方案大数据时代下的数据资产管理01PART世界经济论坛早在几年前已经提到：“大数据为新财富，价值堪比石油”数据管理或称数据资产管理，与企业IT 信息化的发展过程紧密相连。
长期以来，数据的价值没有充分发挥，大量数据沉睡在企业的IT 系统的存储介质中。
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。
01PART数据作为企业重要资产被广泛应用数 据就像企业的根基盈利分析与预测合规性监管客户关系管理运营风险管理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。
-—— 《大数据时代》然而不是所有数据都可以成为资产01PART“石油在第二次工业革命来临前，只是一些无用的黑色液体。
”数据要成为资产，还需要具备真正资产的特性数据资产的自身特点：1.虚拟性，2.共享性，3.时效性，4.安全性，5.交换性，6.规模性可变现数据资产的特性数据资产管理遇到问题01 PART在传统企业数据资产管理遇到问题01.数据架构失控03.数据标准缺失04.数据质量参差05.数据增长无序06.数据安全问题突出02.元数据管理混乱系统变更频繁积木式迭代烟囱式建设数据资产管理将成为企业的核心竞争力01PART离开高质量的数据，企业难以作出明智及有效的决策。
在“互联网+”时代，数据资产管理比传统时代更加重要，将成为企业的核心竞争力，帮助企业提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险等。
完整安全一致标准准确及时01PART大数据时代，数据资产的其他关注点扩大规模 提升活性 运用能力 数据变现围绕不同类型的数据，根据核心业务需求构建数据关联，让数据得到充分的应用，体现其核心价值加强与企业外部的数据联系，在合法、安全的前提下，对数据进行租售变现，从实际上为企业带来经济效益扩大整体数据规模，收集更多，更多样化的数据，发挥数据的协同效应，发挥更大数据价值根据不同的数据以及业界更新的新技术，不断应用到数据分析中场景中，提升对数据资产的运用能力02PART 新炬观点：数据资产管理三步走NO.01 NO.02 NO.03 数据治理，不仅仅是数据管理数据资产共享，不仅仅是连接资产增值，不仅仅是变现治而不乱、让数据变成资产！02PART大数据治理整体优化企业团队价值，组织价值，流程价值，平台价值大数据治理的重点数据生命 周期数据标准源数据数据架构业务流程数据质量数据质量数据安全02PART 以数据架构驱动企业架构治理成熟度01业务架构02 应用架构03 数据架构完善数据治理不断提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量02PART数据开发数据规划数据集成数据运营数据生命周期IT 系统建设生命周期02 共享经济，开启新时代PART共享经济数十亿人既是生产者也是消费者，在互联网上共享信息、数据和实物，所有权被使用权代替，“交换价值”被“共享价值”代替，人类进入新纪元！——华盛顿特区经济趋势基金会主席杰里米·里夫金—数据资产管理：大数据共享解决方案02PART共享层数据共享存储：Hadoop/MPP/RDBMS 等传统数据明细存储大数据明细存储大数据查询支撑维度汇总数据存储数据共享服务应用层用户轨迹分析、用户行为分析、智能查询分析、区域业务分析、业务与流量分析、用户关系挖掘、网络资源分析、精准营销分析……应用容器 应用订购 应用分析 应用评估话单信令数据源DPI大数据采集加载 传统数据采集加载数据采集采集层 传统数据大量明细数据计费类 数据网管话务网管 营业类 帐管类02数据共享实现快速数据建模、分析、共享和应用PART01.集中式数据采集数据02.统一数据分析建模共享层03.快速数据应用开发—数据共享层实现可视化元数据管理02PARTHDFSHDFSHDFSHDFSHDFSHDFSHDFSHDFS关联create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000,BLOCKCACHE => true}CREATE TABLE user_service(viewTime INT, userid BIGINT,page_url STRING, referrer_url STRING,ip STRING COMMENT 'IP Address of the User')COMMENT 'This is the page view table'PARTITIONED BY(dt STRING, country STRING)STORED AS SEQUENCEFILE;映射原始话单数据(文本文件) 可视化数据模型物理存储—数据采集&预处理02PART建立企业大数据中心，强化数据资产管理采集规则引擎数据分发引擎 数据源 数据 处理 存储客户群 营销客服优化分析市场决策企业总线 应用场景元 数 据 管 理安 全 管 理系 统 运 维 管 理ESB离线分析实时计算流计算准实时高并发读写实时并行数据抽取并行计算、载入并行清洗、转换、运算ETL 模块 统一采集数据共享层DB 日志 文件 流数据 Email轨迹 物联网数据资产管理：不重于大数据，重在大分析02PART05.跨数据源的数据匹配04.特征数据查询服务03.特定行业的业务解决方案 02.定制化的数据分析报告01.数据共享与交易DMP数据获取 数据整合 数据分析 数据挖掘DATA02PART 互联网企业的大数据变现之旅企业数据方向产品/应用服务对象百度主要基于百度搜索引擎注重研究与实用性结合，仍围绕搜索百度指数-基于搜索引擎进行细分聚类，挖掘出行业、细分市场、品牌和产品这四大类的搜索数据传统企业互联网企业阿里基于淘宝、天猫等电商平台的用户消费数据完善底层，做分享平台数据魔方：淘宝面向卖家开放的交易数据分析产品，为卖家制定营销策略提供支持企业内部、淘宝、天猫卖家等；腾讯基于QQ、微信所积累的用户关系数据、社交数据2C：产品与体验2B：广告与营销腾讯大数据、腾讯云分析、腾讯开放平台等。
企业内部、游戏等产品开发商、广告商数据资产增值-变现模式？02PART数据资产增值：对内强化能力决策支持 产品提供 风险控制 管理优化 数据资产变现：对外共享租售数据交易数据分析报告精准定向营销 用户画像 跨行业解决方案降低成本—02PARTDSP Demand side platform 需求方平台 汇总广告主资源SSPSell side platform 供应方平台 汇聚媒体资源广告商广告商 广告商 广告商广告商 社会媒体 广告商广告商 互联网媒体 RTB （real time bidding ）—交叉营销在不同企业客户群中进行交叉销售，互相推荐产品服务但是，我们认为跨界合作才是企业数据增值的真正未来！02PART2 数据合作补全客户信息，加深客户洞察1 资源互换互换市场资源，如接触渠道3整合推广选择重合的客户群共同进行营销推广活动4跨界合作企业数据增值，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带来的直接经济价值！数据资产管理的三要素03 PARTNO.1NO.2 NO.3专业数据资产管理团队数据资产管理制度流程数据资产管理平台平台制度团队—数据资产管理办公室：统一数据架构及数据资产管理03PART数据标准管理 需求事项管理 数据流管理 数据结构管理 数据运用管理 数据库管理 数据治理政策 数据治理质量改善数据管理CDO首席数据官数据架构师开发DBA运维DBA用户 数据资产管 理办公室• 企业数据架构管理的最高决策者 • 制定数据架构管理政策及指南 •解决数据管理组织之间的争议问题• 制定数据标准，应用标准、运维标准 • 设计数据标准和模型管理流程•整理数据需求并为建模人员提供支持• 整合应用功能对数据需求• 根据相应功能的业务需求进行数据建模 •确认并使用数据标准• 数据库物理架构设计• 数据库配置、日程运维管理•数据库的监控、调优和安全管理• 提出数据使用请求•根据业务规则对数据质量进行检验数据管理组织角色03PART 数据资产管理制度：为企业数据交付提供保障数据资产管理制度审查标准交付物管理数据规范管理流程企业级数据标准：统一企业数据管理语言03PART03.共享系统间数据共享更于便利04.质量提升数据质量02.效率提升开发和运维效率01.准确确保表达准确，易于理解03PART 数据资产管理平台：可视化、自动化、智能化数据资产管理平台可视化自动化智能化通过数据资产管理平台，进行数据资产的可视化、自动化、智能化管理，有效提升企业数据管理水平，降低数据资产管理团队投入和工作量—。