大数据资产管理系统

xiaofei
大数据处理
2025-09-10 10:50:34
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简述信息一览：

1、数据资产管理平台的基本能力和事项
2、大数据时代,企业数据资产的管理需要工具化
3、什么是大数据资产
4、数据管理、数据治理、数据中心、数据中台、数据湖、数据资产等的关系与...
5、怎么用大数据做数字资产的分析?
6、数据资产有哪些相关岗位

数据资产管理平台的基本能力和事项

1、数据资产管理平台的基本能力数据资产管理平台应符合DAMA、DCMM等数据资产管理体系，其基本能力主要包括以下方面：数据模型管理：平台应具备数据仓库规划和设计功能，将数据仓库分为贴源层、治理层、应用层和共享层，并在每个层设计概念模型、逻辑模型和物理模型。

2、**数据模型管理**：平台需提供数据仓库规划与设计功能，将数据仓库划分为贴源层、治理层、应用层与共享层，并设计概念模型、逻辑模型与物理模型。支持物理模型的审核、同步与版本管理，确保数据管理的一致性、完整性和准确性。

（图片来源网络，侵删）

3、定期对数据资产进行审查和清理，确保数据的准确性和完整性。制定违规处理办法明确违反数据资产管理制度的后果和处理方式，对违反规定的人员进行严肃处理。通过违规处理办法强化员工对数据资产管理制度的敬畏之心，共同维护企业的数据安全。

4、资产管理：多业务视角盘点企业资产，理清数据资产，为数据资产入表提供准确、全面的数据支持。资产服务：盘活企业数据资产，通过数据服务能力让资产在企业内外部流转，发挥出其应有的数据要素价值。资产安全：通过分级分类、数据脱敏和加密等多手段，保障企业数据资产在流通过程中的安全、可控。

5、资管平台的基本功能资管平台的核心功能是进行资产管理。它可以对企业的资产进行统一管理，包括资金的流入流出、投资项目的筛选与决策、风险的管理与评估等。通过这些功能，资管平台帮助企业实现资产的最大化收益，同时降低运营风险。

（图片来源网络，侵删）

6、数据资产会计师考试通常涵盖以下内容：会计基础知识：包括会计准则、财务报表编制等，这是数据资产会计师的基础。数据资产管理：涉及数据资产的确权、计量、估计以及数据安全等方面的知识。数据分析与运用：虽然不需要精通编程，但基本的数据分析能力和对数据工具的运用是必不可少的。

大数据时代,企业数据资产的管理需要工具化

为了应对大数据带来的挑战，企业需要借助工具化的手段来管理数据资产。工具化管理可以帮助企业实现以下目标：提高数据管理效率：通过自动化的数据收集、存储和处理流程，减少人工干预，提高数据管理效率。降低数据管理成本：利用先进的数据管理工具和技术，可以降低企业在数据管理方面的投入成本。

数据图谱正是解决这一挑战的有效工具。它是以元数据管理为核心，利用自动化、机器学习/人工智能技术实现的企业数据资产管理与分析平台。

固定资产盘点效率低下，数据准确率在60%以下。盘点过程耗费大量人力物力，但结果往往不准确。例如，盘点2000个资产可能需要6人/月及以上的时间，盘点费用近10万。管理工具落后缺少专业的管理工具，大部分企业仍在使用Excel进行固定资产管理。

数据资产化：是将数据资源转变为数据资产的过程，使数据资源的潜在价值得以充分释放。数据资产化以扩大数据资产的应用范围、显性化数据资产的成本与效益为工作重点，形成数据供给端与数据消费端之间的良性反馈闭环。数据资产化主要包括数据资产流通、数据资产运营、数据价值评估等内容。

数据资产管理是企业数据建设的重要一环，旨在建好、管好和用好数据资产。这不仅需要方***和管理制度，更需要一个可视化的数据管理工具。袋鼠云数栈大数据产品就是这样一款高效的大数据实时/离线任务开发、任务调度和数据管理工具，它从以下三个方面实现数据资产的管理。

什么是大数据资产

1、大数据资产是指企业在经营过程中，基于大数据技术的运用所产生的具有经济价值的资源。详细解释定义与特性大数据资产是企业运营过程中积累的、基于大数据技术的数据资源。它具有数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度低等特点。

2、大数据资产是指企业在经营过程中产生的数据量庞大、来源多样、处理分析具有重大价值的数据***。这些资产对于企业来说具有很高的战略价值，能够促进决策制定和业务增长。从具体层面来看，大数据资产主要包括各种类型的数据资源，如交易数据、用户行为数据、市场数据等。

3、数据资产是企业持有并用于运营决策的数值化信息，主要由数字信息构成，包括但不限于大数据、交易数据、用户数据等。以下是关于数据资产的详细解释：基本定义数据资产是由企业持有，以数值化形式存在的信息。这些数据可以是结构化的或非结构化的。

4、数据资产是指组织或个人拥有或控制，能够带来未来经济利益的数据资源。这些数据资源在合适的条件下，可以转化为实际的资产，并为持有者创造价值。在现代经济社会中，数据已经成为一种重要的生产要素，其地位与传统的物质资产、金融资产等不相上下。

5、数据资产是指具有实际或潜在经济价值，且能够为企业或个人带来利益的数据资源。在现代信息社会，数据已经成为一种重要的资产类别，其地位日益凸显。数据资产不仅包括传统的结构化数据，如数据库中的表格信息，还涵盖了非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片和***等。

数据管理、数据治理、数据中心、数据中台、数据湖、数据资产等的关系与...

数据治理是数据管理的核心部分：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动***，包括规划、监控和执行等活动，以确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。它是数据管理的重要组成部分，也是实现数据资产化的关键。

数据中台的核心价值在于实现数据资产的高效流通和加速数据价值变现。通过数据中台，业务部门可以快速获取所需的数据服务，无需重复建设数据处理系统。同时，数据中台还可以提供数据治理、数据安全、数据质量等一站式解决方案，确保数据的准确性和可靠性。

数据编织与数据中台、数据治理、DataOps等概念相互关联，但侧重点不同。数据中台提供面向应用的数据服务，数据治理关注数据资产的合规性、质量和安全性，而DataOps旨在提高数据资源和数据应用的开发与运维效率。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据***，用于支持管理中的决策制定。它是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库主要用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库。

数据湖更适用于机器学习等需要海量数据的场景，而数据仓库更适用于统计分析等场景。数据中台：定义：本质上是服务于业务的数据分析系统，旨在满足企业的多维度分析、主动分析、预测分析、实时分析、多元化分析等场景。模块：包括数据埋点、数据接入标准化、数据仓库抽象化、数据治理、数据服务五大模块。

数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别数据库（Database）数据库主要用于存储和管理结构化数据，通常用于事务处理和日常操作。核心功能：高效地存储、检索和更新数据，以支持企业的日常业务需求。数据模型：通常***用关系模型，通过表、字段和记录来组织数据。

怎么用大数据做数字资产的分析?

1、第一个是编程和管理工具，方向是机器，通过学习实现自动最优化，尽量无须编程，无需复查的配置。第二个是领域和数据安全，也是贯穿整个技术线，除了这两个领域，垂直打通各城还有一些技术方向是跨了多层的。通过数字资产管理系统，数字资产可以很容易的被找到，分享，评论，修改和发布数字资产管理系统，***用全局资产管理系统，***用全局共享，访问数字媒体资产。

2、通过加快数据治理体系建设、实现数据资产盘点与标准化、加强数据集成平台建设以及推动数据应用与业务融合等措施，企业可以有效提升数据资产管理能力，进而实现“降本、提效、增收”的业务发展目标及数字化转型升级的战略目标。

3、数据集：如用于AI训练的数据集，这些数据集对于AI模型的训练和提升具有至关重要的作用，因此也被视为一种重要的数字资产。综上所述，数据在符合一定条件下，确实属于数字资产类。

4、该银行通过数据治理工作，成功构建了全行数据资产体系，实现了数据的规范化、标准化和合规化管理。数据治理平台和数据应用平台的建设，为业务人员提供了高效的数据分析工具和管理手段。未来，该银行将继续深化数据治理工作，推动数字化转型的深入发展。