数据资产云图白皮书PPT(35张)
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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
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
Email
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
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？
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
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…
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。
从范围来看，
传统数据Fra Baidu bibliotek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 制度
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
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
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；
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。
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
挑战3
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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
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。
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为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？
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
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…
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
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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。
从范围来看，
传统数据Fra Baidu bibliotek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 制度
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
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 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
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；
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。