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　　如何有效识别ღ◈、管理和利用海量数据ღ◈，以激发其潜在价值ღ◈，成为当前企业面临的重要课题ღ◈。本文旨在深入探讨数据资产盘点及治理的路径与方法ღ◈，通过系统化ღ◈、规范化的手段ღ◈，帮助企业构建完善的数据管理体系ღ◈，实现数据资产的全面盘点与高效治理ღ◈，进而推动企业在数据驱动的时代中赢得先机ღ◈，实现可持续发展青沼知朝ღ◈。

　　数据治理（Data Governance）ღ◈：是组织中涉及数据使用的一整套管理行为ღ◈，由企业数据治理部门发起并推行ღ◈。它主要关注如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程ღ◈。数据治理的目标是提升数据的价值ღ◈，并确保数据在整个企业中得到有效的使用和管理ღ◈。

　　数据资源（Data Resources）ღ◈：是指企业或个人在运作中累积的各类数据记录ღ◈，包括但不限于客户记录ღ◈、销售数据ღ◈、人事信息ღ◈、采购记录ღ◈、财务报表及库存数据等青沼知朝美高梅棋牌官网入口ღ◈。ღ◈。这些数据是原始的ღ◈、未经加工的ღ◈，但却蕴含了大量的信息和潜在价值ღ◈。

　　数据资产（Data Asset）ღ◈：是指由个人或企业拥有或控制的ღ◈，能够为企业带来未来经济利益的ღ◈，以物理或电子方式记录的数据资源ღ◈。它是网络空间中的数据集ღ◈，具有数据权属（如勘探权ღ◈、使用权ღ◈、所有权）美高梅mgm官方网站ღ◈，具有价值ღ◈、可计量ღ◈、可读取ღ◈。近年来ღ◈，随着数据经济的发展和技术的进步ღ◈，数据资产的价值逐渐被认可ღ◈。数据资源被视为一种资产纳入企业财务报表ღ◈，这为企业利用数据资产提供了更多的机会和方式ღ◈。

　　我们要做好企业的数据资产ღ◈，可以借鉴比如DAMA的数据治理体系ღ◈。国际数据管理协会 (DAMA) 定义了数据治理是对数据资源管理行使权利的活动集合ღ◈。它包括了元数据美高梅mgm官方网站ღ◈、数据质量ღ◈、数据标准ღ◈、数据安全ღ◈、主数据等8大知识领域美高梅mgm官方网站ღ◈，需要对不同的领域做相应的管理ღ◈，来提升企业的数据各方面能力ღ◈。

　　DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》的英文简称ღ◈，是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准ღ◈。DCMM分析提炼出了组织数据管理的八大能力域ღ◈，并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级:分别为初始级ღ◈、受管理级ღ◈、稳健级ღ◈、量化管理级和优化级）,以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定ღ◈，可作为数据管理的指导规则ღ◈，也可作为数据管理状况的评估依据ღ◈。

　　针对一个组织数据管理ღ◈、应用能力的评估框架ღ◈，通过DCMM数据管理能力成熟度模型ღ◈，组织可以清楚地定义数据管理当前所处的发展阶段和未来发展方向ღ◈。

　　基于DAMA和数据治理规范的框架标准和指南ღ◈，制定贴合企业的大数据治理体系框架ღ◈。亿信华辰建议企业按照分层结构去考虑ღ◈，首先评估一下企业目前都有哪些缺失ღ◈，再思考我们的治理体系如何去构建ღ◈，然后明确数据管理哪些方面是需要进行提升的ღ◈。

　　亿信华辰建议采纳“1+4+n”的综合性模式ღ◈，该模式紧密贴合企业既定的整体战略规划ღ◈，旨在实现双重目标ღ◈：一是服务于企业的日常运营与管理ღ◈，二是促进数据资产的深度挖掘与价值变现ღ◈。

　　企业数据资产运营管理“一个策略”的核心意义在于ღ◈，它紧密围绕数据这一核心要素美高梅MGM电子游戏ღ◈，ღ◈，旨在将数据的提供者ღ◈、开发者ღ◈、消费者ღ◈、管理者以及决策者有效聚合ღ◈，形成一个协同共进的生态系统ღ◈。整合内部与外部数据源ღ◈，形成统一数据池ღ◈，通过精细加工转化为实用资产ღ◈，确保数据规范ღ◈、可访问ღ◈，助力消费者便捷获取ღ◈，最大化数据价值ღ◈。通过元数据管理智能和人工补录完善的方式盘点全部数据资源ღ◈，资产目录的活化功能保证目录能及时的反映资产结构的变化ღ◈。

　　关于数据资产对外提供ღ◈，需构建四大核心能力ღ◈：数据集成能力ღ◈、治理能力ღ◈、资产规划开发能力ღ◈、资产服务运营能力ღ◈。首先整合数据资源ღ◈，提升数据质量ღ◈；其次进行盘点资产ღ◈，定制化开发数据产品ღ◈；最后构建类似电商的数据运营平台ღ◈，方便消费者获取ღ◈。内部需完善数据接口ღ◈，确保顺畅流通ღ◈。这些措施共同推动数据资产价值的最大化ღ◈。

　　我们需在企业内部积极构想并构建多样化的业务应用场景ღ◈，首要任务便是对原始数据进行系统性分析ღ◈，以揭示其背后的价值与潜力ღ◈。以客户分析为例ღ◈，可依托现有数据资源ღ◈，并适当引入外部数据源ღ◈，通过全面深入的分析ღ◈，构建出客户的360度全方位画像ღ◈。这一画像不仅详尽描绘了客户的个人特征ღ◈，还能为后续的精准营销ღ◈、个性化服务提供有力支持ღ◈，并促进画像数据的广泛应用与共享ღ◈。

　　首先就是要调研企业的数据有哪些内容ღ◈，目前存在什么样的数据问题ღ◈，然后根据治理动作来制定相应的蓝图ღ◈；同时企业也要建立相应的管理组织ღ◈，然后摸清整个企业的数据现状ღ◈，进行相应的数据标准ღ◈、数据质量ღ◈、数据安全等能力的提升ღ◈，建立起闭环式的覆盖数据治理咨询规划ღ◈、方案制定ღ◈、执行和评价的数据治理统一流程ღ◈。

　　数据资产管理平台ღ◈，致力于提供一套自下而上的综合能力体系ღ◈。该平台首要任务在于广泛采集来自各类业务系统的数据ღ◈，随后对这些数据进行严格的标准化处理与质量提升ღ◈，确保数据的准确性ღ◈、完整性与一致性ღ◈。在数据资产编录与编目环节ღ◈，依据企业实际运营情况ღ◈，采用人财物等多维度分类方式ღ◈，并结合职能部门的组织结构青沼知朝ღ◈，对数据进行精细化划分与管理ღ◈。最后ღ◈，通过高效的接口服务机制ღ◈，将整理好的数据资产以标准化的方式对外提供ღ◈，满足企业内外部用户的数据需求ღ◈。

　　如何去实现一套数据资产管理业务流程呢ღ◈，亿信华辰整个数据资产管理平台的功能ღ◈，即基于企业数据资产管理业务需求ღ◈，通过数据采集ღ◈、主数据青沼知朝ღ◈、元数据ღ◈、数据标准ღ◈、数据质量ღ◈、数据安全ღ◈、数据资产管理ღ◈、数据服务ღ◈、数据可视化等全流程治理ღ◈，实现数据价值提升ღ◈。

　　实现对企业各业务系统ღ◈、各类数据源的采集ღ◈、加工ღ◈、清洗ღ◈、转换等处理ღ◈，是后续企业数据中心ღ◈、数据资产治理的基础ღ◈。亿信华辰平台提供可视化数据加工ღ◈、数据脱敏和加密ღ◈、数仓模型处理组件等功能ღ◈，构建数据采集ღ◈、处理能力ღ◈。

　　基于企业系统现状ღ◈，通过元数据管理采集各系统元数据ღ◈，构建数据字典和地图ღ◈，实现包括血缘ღ◈、全链等多维度分析ღ◈，并为数据资产盘点提供基础ღ◈。以供应商元数据为例ღ◈，它详尽记录了供应商信息ღ◈、产品详情及采购活动ღ◈，清晰描绘数据流转路径ღ◈，反映了从供应商录入到支付完成的全过程ღ◈。这一过程不仅揭示了数据在企业内部的流转情况ღ◈，还帮助识别关键数据资源ღ◈。进一步ღ◈，基于元数据分析ღ◈，企业能优化供应商管理ღ◈，减少资源浪费ღ◈，同时加强与优质供应商的合作ღ◈，提升供应链稳定性和效率ღ◈。

　　主数据因其重要性和广泛适用性ღ◈，成为企业数据资产盘点的优先对象ღ◈。通过有效的主数据管理ღ◈，企业能够更精准地掌握数据资源ღ◈，为数据资产的优化配置奠定基础ღ◈。然而ღ◈，在主数据管理过程中ღ◈，企业常面临数据准备与流向的诸多挑战ღ◈。物料编码混乱（一物多码ღ◈、一码多物）ღ◈、人员数据更新不及时等问题时有发生ღ◈，严重阻碍了数据的准确性和一致性ღ◈。为此ღ◈，企业需要建立统一的主数据管理平台ღ◈，实现数据的集中管理与分发ღ◈，以确保各系统间数据的同步与共享ღ◈。

　　数据标准管理ღ◈，是通过对数据字典及表结构的精细定义与规范ღ◈，来实现对数据的有效管理与质量提升青沼知朝ღ◈。这一过程通常基于国家及行业既定标准ღ◈，并结合企业自身的业务需求ღ◈、技术实现及管理实践ღ◈，对数据库表结构进行详尽规划ღ◈。具体而言ღ◈，它涉及对人员信息（如姓名ღ◈、性别等）ღ◈、物料数据（如编码规则ღ◈、时间精度等）的明确界定ღ◈，以确保数据的一致性与准确性ღ◈。

　　在此基础上ღ◈，企业可借鉴行业内的成熟标准ღ◈，构建专属的数据标准目录ღ◈。该目录不仅为现有系统提供了明确的执行准则ღ◈，还为规划中的系统建设提供了表结构设计与字段定义的参考模板ღ◈。如此一来ღ◈，无论是系统的日常维护还是新系统的开发建设ღ◈，都能有效遵循统一的数据标准ღ◈，从而大幅提升数据管理的效率与规范性ღ◈。

　　探究数据质量问题的根源美高梅mgm官方网站ღ◈，往往涉及多个层面ღ◈，包括标准缺失ღ◈、人员操作不当ღ◈、流程缺陷以及技术限制等ღ◈。以业务系统数据录入为例ღ◈，若界面校验规则设计不严谨ღ◈，便可能引发一系列数据质量问题ღ◈。如手机号码录入时ღ◈，虽要求11位数字ღ◈，但缺乏有效校验机制ღ◈，导致录入错误或无效号码ღ◈，此类问题虽看似微小ღ◈，实则对数据质量构成潜在威胁ღ◈。

　　针对上述挑战ღ◈，亿信华辰平台致力于通过综合运用多种质检手段ღ◈，对数据库中的库表进行深度分析与评估ღ◈，生成详尽的质检报告与问题清单ღ◈。在此基础上ღ◈，我们依托PDCA（计划-执行-检查-行动）循环的持续改进机制ღ◈，不断优化数据处理流程ღ◈，提升数据质量ღ◈。

　　前述的数据标准ღ◈、质量ღ◈、元数据等管理ღ◈，其终极目标是服务于数据资源的全面盘点与目录体系的系统梳理青沼知朝ღ◈。从企业视角出发ღ◈，我们需多维度ღ◈、多层次地审视数据资源ღ◈，明确其来源主题ღ◈、系统归属ღ◈、职能关联ღ◈、业务部门及所属行业等属性ღ◈。同时ღ◈，还需区分数据类型ღ◈，如清单数据ღ◈、报表数据ღ◈、接口服务等ღ◈，并识别数据的结构化ღ◈、非结构化或半结构化特征ღ◈，如视频记录ღ◈、实时数据流ღ◈、客户信息等ღ◈。

　　为实现数据的有效利用ღ◈，首要任务是依据既定维度对数据进行细致分类ღ◈。在此过程中ღ◈，可借鉴华为等领先企业的数据管理实践ღ◈，如L1至L5的数据层级划分ღ◈，重点关注企业内各数据库的实际数据内容ღ◈。以客户数据为例ღ◈，需深入剖析客户信息的存储方式ღ◈，涵盖基本信息ღ◈、注册资料ღ◈、银行信息等ღ◈，并追溯这些信息的来源与构成ღ◈。

　　完成数据分类后ღ◈，需进一步评估数据的安全性与开放性美高梅mgm最新登录入口ღ◈，ღ◈。这要求参考数据安全等级划分标准ღ◈，结合政务ღ◈、行业等特定领域的分类维度ღ◈，以及数据的公开性美高梅游戏官方网址ღ◈，ღ◈、内部性ღ◈、敏感性等属性ღ◈，构建数据开放与共享的决策矩阵ღ◈。通过此矩阵ღ◈，可明确哪些数据在脱敏后可对外公开ღ◈，哪些数据仅供内部使用ღ◈，以及哪些数据需严格保密ღ◈。

　　在数据呈现方面ღ◈，可借鉴超市货架或图书馆检索系统的模式ღ◈，构建直观ღ◈、便捷的数据资产检索平台ღ◈。用户可轻松查询数据资产的表结构ღ◈、元数据属性ღ◈、管理责任人等信息ღ◈，为数据使用提供充分的信息支持ღ◈。

　　对于数据的使用ღ◈，企业需结合平台能力美高梅mgm官方网站ღ◈，提供多样化的业务分析场景ღ◈，如数据查询ღ◈、下载ღ◈、交换及在线自助分析等ღ◈，并可通过API接口实现数据的外部开放ღ◈，类似于企查查等平台的数据服务模式ღ◈。此外ღ◈，企业还需构建内部指标体系ღ◈，以指标和分析方式为基础ღ◈，满足运营ღ◈、管理及决策层对数据的需求ღ◈，促进企业内部管理的精细化与智能化ღ◈。

　　公司介绍ღ◈：本案例聚焦于一家国有资产管理公司ღ◈，其作为某高新区管委会下属的大型集团企业ღ◈，负责多元化业务的运营与管理ღ◈。公司架构复杂ღ◈，既包含集团层面的多个管理部门ღ◈，又下辖多个子公司ღ◈，各子公司业务各异ღ◈，涵盖园林绿化ღ◈、酒店服务ღ◈、商业会馆ღ◈、回迁小区及底商等多个领域ღ◈，展现出丰富的业态布局ღ◈。

　　背景痛点ღ◈：在集团层面ღ◈，若缺乏对这些分散业务数据的统筹管理美高梅mgm官方网站ღ◈，将不可避免地导致“各自为政”的局面ღ◈，严重影响数据的整合利用与决策支持效率ღ◈。例如ღ◈，会展中心作为公司的重要业务单元ღ◈，每周举办各类展会ღ◈，吸引不同行业的参与者ღ◈。这些活动不仅关联到酒店住宿ღ◈、短租公寓等周边服务的需求预测ღ◈，还影响到公园游览ღ◈、商超购物的客流量变化ღ◈。因此青沼知朝ღ◈，各子公司间对彼此核心业务数据的迫切需求ღ◈，凸显了集团层面进行数据治理的重要性与紧迫性ღ◈。

　　为破解数据孤岛问题ღ◈，公司从主数据入手ღ◈，对内部的人事ღ◈、财务ღ◈、物资等关键资源进行了系统梳理ღ◈，并延伸至客户ღ◈、法务ღ◈、展会等多个业务领域ღ◈，实现了数据的全面整合与标准化处理ღ◈。通过这一过程ღ◈，不仅明确了数据的定义ღ◈、内容与结构ღ◈，还大幅提升了数据获取的便捷性与准确性ღ◈。以往依赖邮件等低效沟通方式获取数据的历史被彻底改写美高梅MGM娱乐平台ღ◈，ღ◈，取而代之的是基于平台的线上管理模式ღ◈，实现了数据的即时共享与高效利用ღ◈。

　　在数据治理的推动下ღ◈，公司内部各业务系统的数据资产得以清晰呈现ღ◈，为数据申请与使用提供了有力支持ღ◈。以会展中心为例ღ◈，其核心数据如展会类型ღ◈、时间ღ◈、参与者信息等均可通过平台快速获取ღ◈，为商管公司ღ◈、酒店等提供了精准的服务支持ღ◈。这一变化不仅促进了公司内部的运营效率与收入增长ღ◈，还显著提升了客户服务体验ღ◈，实现了企业价值与客户满意度的双重提升ღ◈。

　　为进一步提升数据治理的透明度与影响力ღ◈，公司还设计并实施了数据治理大屏展示系统ღ◈，涵盖从标准制定ღ◈、质量控制到资产管理的全方位信息青沼知朝ღ◈，为领导层提供了直观ღ◈、全面的数据治理概览ღ◈。这一举措不仅增强了管理层对数据治理工作的认识与重视ღ◈，也为后续的数据治理优化与决策提供了有力支撑美高梅mgm官方网站ღ◈。