Bwin必赢构修企业数据资产执掌编制的本事

　　企业需要建立一个数据资产管理平台作为支撑整个数据资产管理体系的重要技术工具。这个平台不仅要支持数据资产的内容盘点和服务，还必须提供良好的用户体验和完整的功能。与数据管控平台相比，数据资产管理平台更注重数据资产的有效利用，适用于各类不同的数据分析与管理人员。

　　数据资产目录对于业务人员使用数据资产至关重要。企业可以根据业务、技术或管理等不同视角进行分类，以便业务人员更轻松地找到目标数据资产。建立数据资产目录的层次结构有助于指导数据架构设计的实施，并提高数据资产管理的精细化能力。

　　全生命周期数据资产运营包括流程标准化的批量登记、识别、盘点等管理操作，能够显著提升数据资产后台的运营维护效率。企业通过数据资产管理系统，可以支持管理人员从不同视角展示相关资产，并进行批量处理操作，实现管理运营的一键化操作。

　　数据治理是数据资产管理的基础，而数据资产管理的建设也可以提升数据治理的效能，为其指明高价值驱动的工作方向。企业通过对数据进行全面的分级分类，并建立基于分级分类的数据权限与敏感数据管理策略Bwin必赢，可以解决业务部门对于数据共享流通的安全顾虑，逐步实现消除“数据孤岛”和打破部门之间壁垒的目标。此外，通过对数据资产的体系化分类和全面梳理分析，数据治理人员可以清晰全面地掌握行内数据的整体分布和价值分布情况，从而更好地制定面向高价值数据的数据治理工作方案，引导数据治理向由价值驱动的服务模式转型升级。

　　首先，企业需要进行业务数据化，这是数字化转型的第一步，也是数据资产化的基础。以零售企业为例，需要建立围绕人、货、场的业务系统，将业务活动数字化并储存数据，从而形成数据的原始积累。

　　其次，需要实现实体归一化，即整合多源数据，确保各个数据源的数据能够互通，发挥最大的价值。例如，在不同平台上，同一个用户可能有不同的标识符，需要通过打通这些标识符，将用户数据进行关联，从而形成更完整的用户画像，以便提供个性化的服务。

　　数据资产化是指将原始数据进行加工处理，使其具有更高的价值和可持续性，从而成为真正的数据资产。这包括将数据标签化、价值化，以便企业能够更有效地应用和管理数据。另外，随着数据量的不断增长，降低数据存储成本也是一个重要的课题。

　　在数据资产化的基础上，需要将数据进行服务化，即通过技术手段使数据对业务单元可用，并提供给业务单元使用。这样，业务单元无需关注底层数据技术，只需从业务角度出发使用数据服务。

　　最后，Bwin必赢数据必须用于服务业务，为企业带来降本增效。在这个过程中，数据中台（或企业的信息数据部门）从成本中心逐渐转变为利润中心，实现了数据资产的最大化利用和价值释放。

　　数据资产管理的执行可按照“统筹规划→管理实施→稽核检查→资产运营”四个阶段的方法策略进行。以业务应用目标为引导，企业可以根据其数据和管理情况定制不同的实施步骤。

　　在此阶段，企业需建立数据资产管理组织和制度，作为保障措施，盘点数据资产，以及制定数据资产标准规范等。关键步骤包括：

　　结合业务进行数据资产盘点，评估内外部数据状况，确立数据资产管理目标，并逐步执行前期任务。

　　制定数据资产相关的标准规范，包括元数据标准、核心业务指标、业务系统数据模型标准、主数据标准、关键业务稽核规则等。

　　此阶段首先要在建设大数据管理平台和完成数据汇聚的基础上，根据企业的数据存量和增量预估，建设或采购必要的数据资产管理平台或引入第三方工具，以实现企业数据资产管理能力的真正建立。

　　再次，对主数据进行制定和管理，明确企业核心业务实体的数据，如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等，以自动、准确、及时地分发和分析整个企业中的数据，并对数据进行验证。

　　稽核检查是确保数据资产管理实施各管理职能有效地执行的重要环节。此阶段的具体任务包括检查数据标准执行情况、稽核数据质量、监管数据生命周期等，努力实现三个方面的常态化：

　　常态化检查数据标准执行情况，通过数据标准管理的实施，企业可实现对大数据平台全网数据的统一运营管理。

　　常态化配置数据存储策略，Bwin必赢即数据生命周期管理，通过根据数据对企业的价值进行分类分级，形成数据资产目录，并制定相应的策略。

　　常态化进行数据质量稽核，通过提升数据质量意识，建立一系列流程和程序来解决数据质量问题。

　　在前三个阶段的基础上，企业已经建立了基本的数据资产管理能力。在资产运营阶段，企业需要以实现业务价值为导向，以用户为中心，为企业内外部不同层面用户提供数据价值的能力。资产运营阶段包括开展数据资产价值评估、数据资产运营流通等。

　　数据资产运营的主要目标是实现数据资产价值的社会化，需规划并不断迭代数据安全管理及合规性、数据资产成本及价值创造、组织结构优化、数据质量提升等方面，以持续优化数据资产管理能力。

　　在实际落地过程中，建立全面、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构是实施组织级统一化、专业化数据资产管理的基础，也是确保数据资产入表工作责任落实的重要保障。

　　首先，必须成立数据资产管理委员会，作为数据决策方。该委员会由董事长、高级管理层、总经理或总裁等领导挂帅，负责制定数据资产管理决策、战略和考核机制。这种自上而下的治理架构有助于确保数据资产管理工作得到高层重视和支持。

　　其次，在执行层面，应由财务和信息科技部门联合牵头，负责在数据项目中落实数据资产管理工作，并与数据资产管理委员会协同参与各项活动。同时，业务部门应提供辅助支持。各部门的职责、权利和义务都必须清晰明确，并明确指出数据资产管理是企业全员共同参与的工作。

　　除了组织保障外，制度体系的设计也至关重要。数据资产管理制度体系通常应分层次设计，根据管理的颗粒度，可划分为组织级数据资产管理总体政策规定、管理办法、实施细则和操作规范四个层次。这些制度将作为凭证，向监管部门或资产评估部门提交相应证据，确保数据资产管理工作的合规性和有效性。

　　亿信华辰作为国内专业的BI产品及数据治理解决方案厂商，通过整合各生态伙伴，建立了数据资产入表服务链合体，为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式解决方案。服务能力涵盖咨询规划、数据资产管理、会计审计、法律咨询和安全监管等多个方面，为企业提供全方位的支持和服务。返回搜狐，查看更多