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企业须要转变对数据资产价值的认知，在企业经营及治理中建设数据资产价值体系。在数字化业务畛域中，须要思考将数据权属定义至指定的部门及岗位，将数据资产的价值纳入到整体经营及考核中，真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。
企业在建设数据资产管理体系后，须要进一步开掘及施展数据资产价值。不仅是常见的数据决策分析，还须要体现在数字化业务的各个环节。从生产驱动价值转变为数据驱动价值，数据价值将让传统制作企业转变成数据服务型企业。
数据治理
依靠企业数据管理实际，造成企业数据策略、治理组织人才、标准流程，为数据驱动业务经营提供根底保障。
对立数据资产
蕴含数据资产目录、数据规范、企业级数据模型、数据分布、数据地图等。从数据产生、入湖、联接、利用整个生命周期提供设计领导。
数据经营
提供数据经营机制与职责、建设经营指标体系（如数据服务建设周期、数据需要响应周期等），保障数据管理工作继续良性运行。
数据意识能力：转变对数据资产的认知和意识
目前，我国只有少部分企业器重大数据在决策方面的利用，少数企业管理人员还未真正意识到大数据的价值。
在海量的数据中，只有挖掘出与进步企业利润相关性比拟大的因素，就可在肯定水平上为企业决策治理提供策略反对。这就要求企业的管理者要有敏锐的洞察力，这对治理决策者的思维形式提出了一种新的挑战。如何让企业，尤其是管理层意识到数据的重要性成为了首当其冲的指标。
1、贯彻数据意识
数据治理外表上是技术，理论波及到的是治理、制度、理念等的更新，须要企业统筹规划和协调，将数据意识贯通高低每个人、每个业务。
2、队伍建设 / 建设数据管理部门
通过企业一把手带头、同时信息化部门被动联结业务部门造成一个“联邦制”的数据治理机制，单方通过精诚合作，最终造成合力，在保障数据治理无效推动的同时，晋升信息化人员的业务理解能力，进步业务部处人员的信息化素养。
3、关注所有人员的技能和工作
数据的宽泛水平决定了任何人都无奈独自解决它们。让整个企业领有数据管理意识的第一指标是让人们不在畏惧数字。领导层必须进一步关注人员的技能和工作，其中包含：
制订数据治理准则以增强数据透明度。
突破妨碍合作和数据优化的组织和数据孤岛。
使用理智的改革治理办法做宣传，以压服大家承受数据文化。
4、将数据管理融入文化
提供员工培训，令其对数据产生好感。
通过强有力的用例向企业证实咱们能从数据中获取洞察和成绩。
在训练营发展数据培训。
资产化能力：数据资产治理路线图布局策略
1. 企业数据资产利用场景布局与全方面数据体验
通过数据利用现状调研及利用场景设计，构建企业实时在线经营平台，撑持全方位触达用户的数据驱动业务经营。
2. 数据治理体系建设
（1）数据治理体系布局初步计划
数据管控蕴含构建数据管理框架，数据管控流动、治理角色和职责。
首先构建数据管理框架，明确数据管理的外围职责，建设数据组织。
数据组织建设的定位：实体化的数据管理业余组织，负责构建并治理数据管理体系，通过继续改良数据管理，实现“清洁数据成就卓越经营，智慧数据驱动无效增长”。
倡议数据组织的外围职责聚焦如下四个方面：数据架构建设、改革管控机制、数据品质治理、数据质量指标纳入数据责任人的绩效考核。
数据组织做好数据管控的次要口头步骤：
（2）数据资产梳理
数据架构（Data Architecture）：企业级数据架构是以结构化的形式形容在业务运作和管理决策中所须要的各类数据及其关系的一套整体组件标准。
数据架构包含数据资产目录、数据规范、企业级数据模型和数据分布四个组件。
（3）施行元数据管理
元数据是“数据的数据”，次要形容数据属性的信息，用来反对如批示存储地位、历史数据、资源查找、文件记录等性能。如同给数据建设档案，通过减少对数据的各种属性形容，反对相干扩大治理。
而元数据管理是数据资产治理的重要根底，是为取得高质量的、整合的元数据而进行的布局、施行与管制行为。元数据管理次要工作包含标准元数据的产生、领导元数据的采集、管控元数据的注册等。
● 标准元数据的产生：定义元数据分类和元数据实体，明确元数据设计准则、标准和办法，领导元数据管理平台和元数据设计工具的选型与建设，撑持数据和 IT 人员进行元数据的设计、治理及利用。
● 领导元数据的采集：定义元数据采集过程中应遵循的规范与接口，对立元数据的采集模式，保障高效、精确的元数据采集。
● 管控元数据的注册：通过元数据资产治理及规范的元数据注册标准和对立的元数据注册办法，实现业务元数据和技术元数据的连贯，使业务人员能看懂数据、了解数据，并通过数据底座实现数据的共享与生产。
（4）数据安全治理
数据安全治理是指对数据设定安全等级，建设欠缺的体系化的安全策略措施，全方位进行平安管控，通过多种手段确保数据资产在“存、管、用”等各个环节中的平安，做到“事先可管、事中可控、预先可查”。
数据安全治理的要害工作包含了解数据安全相干法律法规要求、定义数据平安规范、划分数据安全等级、定义业务敏感数据对象、定义数据安全策略、定义数据安全控制及措施、数据安全审计、数据安全应急预案和数据安全教育培训等。
大数据安全体系为大数据安全的总体管控架构，包含管控框架、技术架构及经营机制。其次要作用为企业建设大数据安全的管控能力，并可用于平安能力评估，制订平安体系建设布局及路线图。
参照《数据安全能力成熟度模型》，以及《公安部信息安全等级爱护 2.0》满足等保三级要求，从数据采集、传输、存储、应用、替换以及销毁等各个阶段所面临的平安危险进行综合布局。
数据利用的技术能力
数据集成、数据治理、服务开发、数据服务、可视化工具，从而实现数据从采集、存储、治理、计算、剖析利用和数据交互的性能。
1、数据集成
数据集成用来实现数据入湖动作，不是简略的数据搬家，而是依照肯定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足 6 项数据规范，包含：明确数据责任人、公布数据规范、定义数据密级、明确数据源、数据品质评估、元数据注册。此规范由数据代表在入湖前实现梳理并在数据治理平台上进行资产注册。
技术上要反对多种异构数据源高效入湖。
数据使能平台架构示意：
2、数据治理
数据治理是对数据资产的治理行使权力和管制的流动汇合（布局、监控和执行），职能是领导其余数据管理职能如何执行。
数据治理次要指标是实现：统一的信息架构与规范、惟一可信的数据源、牢靠的内部数据、数据架构与 IT 握手、跨畛域数据汇聚与整合、报告 / 指标数据可服务化、业务监测过程数据可视化、可治理。
数据治理框架制订如下：
3、数据服务化
建设对立的数据凋谢服务平台，对公司外部提供数据开发与服务撑持，对社会和企业提供对立的对外数据凋谢服务，提供数据服务权限治理，隐衷治理、数据服务开发与 API 封装，以及 API 应用统计等能力，使得数据价值得以充沛开释。
示例：零编码实现多数据源 API 接口公布，反对数据出湖，服务下层利用。
4、数据资产开发
数据的真正含意是数据价值的发现与利用，因而如何让采集的海量数据被利用起来体现价值是布局中须要思考的一个要害因素。为此须要构建丰盛的数据开发工具、模型与组件，交互式剖析工具、数据分析开掘平台与工具、数据标注与标签治理等工具。
同时须要提供一系列数据分析与人工智能算法与模型库，包含罕用的分类、聚类、回归、关系剖析等机器学习算法，以及基于深度学习的模式识别、图像和视频计算机视觉解决、语音和文本自然语言解决等算法与模型库。
并在此基础上将随同着利用开发过程中呈现的通用工具组件，如表单自动识别与信息填充、人脸识别等作为公共服务组件公布，一起来保障下层利用的疾速开发。
5、数据可视化
数据可视化的广泛应用有助于数据价值出现，便于业务和管理人员应用，帮忙业务剖析推动决策。
布局建设倡议
1、建设布局
根据企业倒退策略与业务倒退须要，以数字化转型为领导，制订企业数据管理总体规划，明确数据管理策略和指标，优化数据管理体系，制订数据品质评估模型，辨认数据使能平台建设需要与计划，领导企业数字化建设过程。
减速数据资产增值变现是新商业模式构筑的根底，大略分为三个阶段：
2、速赢试点
某公司营销数字化降级之基于数据使能平台的 BI 布局与高阶设计我的项目实际利用示例。
在营销体系建设方面，帮忙客户公司造成了一个基于数据使能平台的从后果到过程的多维度指标体系，并依照 RACI 机制（R：口头内容的执行者，A：对后果负有最终责任，决策者，C：须要时被征询相干意见的信息输出方，I：领有特权，可被告知执行过程或后果的人员）和要害用户，对指标进行分层分级。最终对每一个指标进行清晰定义，造成指标字典，明确定义、预警规定和责任归属等。
KPI 和指标对于跟踪打算进度至关重要，因为数据治理须要整个企业管理者的批准和整体布局，因而必须要充沛数据治理的指标以及取得的预期收益。同时，对于找到将来改良打算的办法也至关重要
