数字资产管理概述
互联网金融的智能合约与数字资产管理
互联网金融的智能合约与数字资产管理随着互联网金融的快速发展，智能合约和数字资产管理成为了金融行业的热门话题。
智能合约作为一种基于区块链技术的自动化合约，可以实现无需第三方干预的交易执行，极大地提高了交易的效率和安全性。
数字资产管理则是指对数字资产进行有效的管理和配置，以实现资产增值和风险控制。
本文将探讨互联网金融中智能合约与数字资产管理的重要性、应用场景以及未来发展趋势。
一、智能合约的概念及特点智能合约是一种以代码形式编写、存储在区块链上并能自动执行的合约。
它的核心思想是将合约条款和执行代码结合在一起，当满足预设条件时，合约将自动执行，无需人工干预。
智能合约的特点包括：1. 自动化执行：智能合约能够自动执行，确保合约各方遵守协议；2. 去中心化：智能合约存储在区块链上，无需第三方中介，降低交易成本；3. 不可篡改：一旦合约部署在区块链上，就无法篡改，确保合约的安全性和可靠性；4. 透明公开：智能合约的执行过程公开透明，任何人都可以查看。
二、数字资产管理的重要性数字资产管理是指对数字资产进行有效管理和配置，以实现资产增值和风险控制。
随着数字资产的快速增长，数字资产管理变得愈发重要。
数字资产管理的重要性体现在以下几个方面：1. 资产配置优化：通过科学的资产配置，实现风险分散和收益最大化；2. 风险控制：有效的数字资产管理可以帮助投资者降低风险，保护资产安全；3. 投资机会把握：及时了解市场动态，抓住投资机会，获取更多收益；4. 财富传承规划：数字资产管理也包括财富传承规划，确保财富传承的顺利进行。
三、智能合约在数字资产管理中的应用智能合约在数字资产管理中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 资产交易：智能合约可以实现数字资产的自动化交易，确保交易的安全和高效；2. 资产证券化：通过智能合约，数字资产可以进行证券化，提高资产流动性；3. 资产估值：智能合约可以根据预设规则对数字资产进行估值，帮助投资者做出决策；4. 合规合约：智能合约可以根据监管要求编写合规合约，确保数字资产管理的合法性。
如何对数字资产进行管理
如何对数字资产进行管理数字资产是随着数字经济的发展而产生的一种新型资产，包括比特币、以太坊等加密数字货币，以及数字版权、数字股票、数字债券等，对数字资产进行管理是现代人追求财富自由的重要手段。
本文将从数字钱包的选择、数字资产的分散化、数字资产的风险控制等角度阐述如何对数字资产进行管理。
一、数字钱包的选择数字资产的存储需要依赖于数字钱包，数字钱包是一款能够安全存储数字资产的软件。
在选择数字钱包时，需要考虑如下几个方面：1、安全性：数字钱包必须有高强度的加密技术和防窃取技术，这样才能确保数字资产的安全。
2、便捷性：数字资产的管理需要随时随地方便使用，所以选择数字钱包时尽量选择具有良好用户体验的钱包。
3、版本更新频率：数字钱包要时刻保持安全，时刻防范黑客攻击，因此数字钱包的版本必须得到及时更新。
4、用户口碑：选择数字钱包时应该听取广大用户的反馈，在一定时间内，口碑良好的数字钱包才是你的不二选择。
二、数字资产的分散化分散化是数字资产管理的重要原则，这是因为通过分散化可以最大程度地减少风险。
数字资产的分散化可以从以下几个方面考虑：1、选择不同的加密数字货币：不要只将大部分的资产存放在一种加密数字货币上，应该选择不同的加密数字货币进行投资。
2、分散数字股票：数字股票的风险很高，应该选择不同的数字股票进行投资。
3、优化数字投资组合：应该根据个人的投资能力、风险承受能力、资产配置比例等构建数字投资组合，这样才能最大程度地降低风险。
三、数字资产的风险控制数字资产的风险控制至关重要，可以通过以下几个方面来实现：1、定期检查：需要定期检查数字钱包的安全，及时制定补救措施，避免遗漏。
2、严格管理：应该将数字资产和数字钱包的管理严格分离，定期更换随机码和密码，防止黑客攻击。
3、保险机制：一些数字钱包提供了保险机制，这种机制可以在数字钱包遭受黑客攻击时对数字资产进行赔偿。
因此，购买这样的保险机制是十分必要的。
4、反诈骗技巧：在使用数字钱包的过程中，一定要加强防范诈骗技巧的学习。
数字资产管理概述
腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博 产品，提供精准的数据分析服务。
Gartner 2011年技術成熟度曲線,大數據處於高速發展期
技術演進歷史揭示未來是大数据驅動的智慧型經濟模式
什麼才是大數據?
• 海量數據就是大數據嗎?
指数型增长的海量数据
• 大數據就是雲計算嗎?
• 为解决日益凸显的需求，实现对核保系统的信息化发展目 标，中国大地保险与IBM展开紧密合作，搭建了全方位的 核保运营体系，有效的管理了企业内海量信息，形成了完 善的闭环管理模式。可以为中国大地保险提供一整套策略 及实践，通过分工、统计、监控和检查四方面搭建完善的 核保运营体系，实现与流程相关内容的抓取、管理和分享， 帮助中国大地保险从内容中获得价值的最大化。 • 管理者通过ECM技术可实时监控运营情况，及时有效地发 现问题，避免任务阻塞。通过量化的工作报表，可以更合 理的进行分工和考核，这不仅提高了基层对核保效率的满 意度，更提升了企业在开展业务时的核心竞争力。同时， ECM项目的实施大幅提升了中国大地保险在全部时段、工 作时段、值班时段的核保处理时效，特别是工作时间，比 原来节省了50%。除此之外，基于新系统的核保运营管理 更将系统配置、系统测试、上线准备三方面的核保流程变 更周期时间也大幅缩短。
企业内容管理
• 企业内容管理正是随着数据管理的发展而为客户提供的一 种应用软件，它管理、集成和访问从音频、视频到扫描图 像的各种格式的商业信息。内容管理处理的对象范围比传 统关系数据库管理系统(RDBMS)处理的结构化数据更广， 除了一般文字、文档、多媒体、流媒体外，还包括Web网 页、广告、程序（如JavaScript）、软件等一切数字资产 (Digital Asset)，即所有结构化的数据和非结构化的文档。 内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数 字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并集成到结构 化数据的信息系统中，如ERP、CRM等，从而为这些应 用系统提供更加广泛的数据来源。
数据资产管理解决方案
数据资产管理解决方案目录一、内容概览 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目的与范围 (3)二、数据资产管理概述 (4)2.1 数据资产的定义 (5)2.2 数据资产管理的目标 (6)2.3 数据资产管理的重要性 (7)三、数据资产管理解决方案架构 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 关键组件 (11)四、数据资产梳理与分类 (13)4.1 数据资产梳理 (13)4.2 数据资产分类 (15)五、数据资产存储与备份 (17)5.1 存储技术选择 (19)5.2 数据备份策略 (21)5.3 数据恢复能力 (23)六、数据资产安全管理 (24)6.1 数据访问控制 (25)6.2 数据加密 (26)6.3 数据泄露防护 (27)七、数据资产分析与挖掘 (29)7.1 数据分析工具 (30)7.2 数据挖掘方法 (31)7.3 数据价值发现 (32)八、数据资产管理流程优化 (34)8.1 数据资产管理制度 (34)8.3 流程优化效果评估 (37)九、案例分析 (39)9.1 行业背景与挑战 (40)9.2 解决方案实施过程 (42)9.3 实施效果与收益 (43)十、总结与展望 (44)10.1 解决方案总结 (45)10.2 发展趋势与展望 (46)一、内容概览本解决方案旨在为企业提供全面、高效的数据资产管理服务，帮助企业实现数据的有效治理、安全存储、高效利用和价值创造。
方案涵盖数据资产管理的全过程，包括数据采集、清洗、整合、存储、分析、可视化以及应用等多个环节。
通过引入先进的数据管理技术和工具，结合企业实际情况，我们为企业打造定制化的数据资产管理解决方案，帮助企业在数据驱动的业务决策中取得优势。
我们将提供专业的数据资产管理咨询服务，协助企业建立完善的数据管理体系，培养专业的数据管理人员，确保数据资产的持续增值。
我们的目标是帮助企业实现数据价值的最大化，提升企业的核心竞争力。
1.1 背景与意义随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了企业和社会的重要资产。
文化创意产业数字资产管理与运营解决方案
文化创意产业数字资产管理与运营解决方案第一章数字资产管理概述 (2)1.1 数字资产的定义与分类 (3)1.1.1 数字资产的定义 (3)1.1.2 数字资产的分类 (3)1.2 数字资产管理的意义与价值 (3)1.2.1 数字资产管理的意义 (3)1.2.2 数字资产管理的价值 (3)1.3 数字资产管理的发展趋势 (4)1.3.1 技术驱动 (4)1.3.2 跨界融合 (4)1.3.3 个性化定制 (4)1.3.4 国际化发展 (4)第二章数字资产管理平台建设 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.2 平台功能模块 (4)2.3 平台技术选型与实现 (5)第三章数字资产采集与整理 (5)3.1 数字资产采集方法 (5)3.1.1 网络爬取 (6)3.1.2 数据导入 (6)3.1.3 扫描与识别 (6)3.1.4 用户 (6)3.2 数字资产整理原则 (6)3.2.1 完整性原则 (6)3.2.3 标准化原则 (6)3.2.4 安全性原则 (6)3.3 数字资产元数据管理 (6)3.3.1 元数据标准制定 (6)3.3.2 元数据采集与维护 (7)3.3.3 元数据检索与应用 (7)3.3.4 元数据安全管理 (7)第四章数字资产存储与备份 (7)4.1 存储方案设计 (7)4.2 数据备份策略 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (8)第五章数字资产检索与共享 (8)5.1 检索系统设计 (8)5.1.1 设计原则 (8)5.1.2 系统架构 (8)5.1.3 检索算法 (9)5.2 数字资产共享机制 (9)5.2.1 共享策略 (9)5.2.2 共享方式 (9)5.3 数字资产版权管理 (9)5.3.1 版权认证 (9)5.3.2 版权保护 (10)5.3.3 版权运营 (10)第六章数字资产评估与定价 (10)6.1 数字资产评估方法 (10)6.2 数字资产定价策略 (10)6.3 数字资产价值实现 (11)第七章数字资产运营策略 (11)7.1 数字资产运营模式 (11)7.2 数字资产营销推广 (12)7.3 数字资产合作伙伴管理 (12)第八章数字资产风险管理 (13)8.1 数字资产风险类型 (13)8.2 数字资产风险防范 (13)8.3 数字资产风险应对 (14)第九章数字资产政策法规与标准 (14)9.1 数字资产政策法规概述 (14)9.1.1 政策法规背景 (14)9.1.2 政策法规内容 (14)9.2 数字资产标准制定 (15)9.2.1 标准制定原则 (15)9.2.2 标准制定内容 (15)9.3 数字资产行业自律 (15)9.3.1 自律原则 (15)9.3.2 自律措施 (15)第十章数字资产管理与运营案例分析 (16)10.1 文化创意产业数字资产管理案例分析 (16)10.1.1 案例背景 (16)10.1.2 数字资产管理策略 (16)10.1.3 案例成果 (16)10.2 数字资产运营成功案例分享 (16)10.2.1 案例背景 (16)10.2.2 数字资产运营策略 (17)10.2.3 案例成果 (17)10.3 数字资产管理与运营趋势展望 (17)第一章数字资产管理概述1.1 数字资产的定义与分类1.1.1 数字资产的定义数字资产是指在数字环境下，以数字化形式存在的、具有经济价值和利用价值的资源。
数字资产
论述数字资产管理的含义数字资产管理技术（即DAM--Digital Asset Management）是基于数字信息的采集、加工、存储、发布和管理技术、面向媒体企业实现跨媒体出版和媒体数字资产再利用的计算机应用技术。
其中，数字资产可以包括文字、图片、视音频、图表和其它结构化与非结构化的数字信息。
在数字资产管理方面，数字出版事业部的研究内容主要有：数字资产管理的基础理论、XML技术、数字资产的采集与多媒体编辑加工技术、基于XML的存储管理，以及跨媒体出版（包括Internet和宽带发布）、数据库出版和数字资产的交换与交易。
越来越多的办公室员工需要在日常工作中创建或重用图像以及其他富媒体资产。
但通常的情况是，整个部门或企业没有为存储这些资产而优化的公共存储库。
通过公共存储库，用户可轻松地发现和重用别人已创建的富媒体资产。
SharePoint Server 2010 中的资产库通过提供用于存储和管理数字资产的专用存储库，可以节省组织时间和其他资源。
用户不必再通过网络在多个位置查找资产，或者从头重新创建资产。
通过使用集中存储库来管理数字资产，组织还可以更加严格地控制品牌敏感内容，并可以确保仅将已批准的产品资产提供给适当的用户。
关于管理数字资产数字资产是图像、音频或视频文件，或者组织在整个企业的应用程序中使用的其他可重用的丰富的内容片段。
SharePoint Server 2010 中的资产库使用户能够轻松创建数字资产，发现和重用组织中的现有数字资产。
在 SharePoint Server 2010 中，您可以使用资产库来存储数字资产，并与用户共享这些资产。
资产库是一种自定义的 SharePoint Server 2010 库模板，它使用专门为存储和编录富媒体资产而设计的内容类型。
有效的数字资产管理解决方案指定：∙为各种资产提供的元数据。
∙资产所需的存储空间量，以及向用户提供资产时要考虑的性能问题。
∙在资产生命周期的每个阶段存储资产的位置。
数字资产管理教学大纲
数字资产管理教学大纲一、课程简介数字资产管理是一门涉及信息技术、数据管理、知识产权保护等多个领域的综合性课程。
在当今数字化时代，企业和个人所产生和拥有的数字资产规模日益庞大，如何有效地管理这些资产，以实现其价值最大化，并确保其安全、合规使用，已成为一个重要的课题。
本课程旨在为学生提供数字资产管理的基本理论、方法和实践技能，使学生能够在未来的工作和生活中，有效地应对数字资产管理相关的问题和挑战。
二、课程目标1、使学生了解数字资产的概念、类型和特点，掌握数字资产管理的基本理论和方法。
2、培养学生对数字资产进行分类、评估、存储和保护的能力。
3、提高学生运用相关技术和工具进行数字资产管理的实践操作能力。
4、增强学生对数字资产法律法规和知识产权保护的意识。
三、课程内容（一）数字资产概述1、数字资产的定义和范围介绍数字资产的概念，包括数字化的文档、图像、音频、视频、软件、数据库等。
区分不同类型的数字资产，如创作型数字资产、业务型数字资产和用户生成数字资产。
2、数字资产的特点和价值分析数字资产的易复制性、易传播性、易修改性等特点。
探讨数字资产在企业和个人发展中的战略价值、经济价值和社会价值。
（二）数字资产管理的理论基础1、信息管理理论讲解信息资源管理的基本原理，如信息的采集、加工、存储、检索和利用。
探讨如何将信息管理理论应用于数字资产管理。
2、资产价值评估理论介绍资产价值评估的基本方法，如成本法、市场法和收益法。
研究如何对数字资产进行价值评估，考虑其独特的属性和市场环境。
（三）数字资产的分类与标识1、分类方法和原则讲解常见的数字资产分类方法，如按照内容类型、用途、所有者等进行分类。
强调分类的原则，如准确性、一致性、可扩展性和实用性。
2、标识系统的建立介绍数字资产标识的作用和重要性。
学习如何建立有效的数字资产标识系统，如使用元数据、标签和编号等。
（四）数字资产的评估1、评估指标和方法确定数字资产评估的关键指标，如质量、稀缺性、可替代性、市场需求等。
数据资产的管理与维护
数据资产的管理与维护数据作为一种重要的资产，需要得到有效的管理和维护。
在数字化时代，数据的价值被越来越多的企业和机构认识到。
因此，如何有效管理和维护这些数据资产成为了一个重要的问题。
数据资产的定义首先，我们需要明确什么是数据资产。
数据资产是指企业或机构在其业务运营过程中，通过各种手段收集、存储、处理和分析的数据。
这些数据可以是客户信息、产品信息、市场信息、财务信息等，它们对于企业的决策和运营具有重要的价值。
数据资产的管理数据资产的管理是一个系统性的过程，涉及到数据的收集、存储、处理、分析和使用。
以下是数据资产管理的几个关键步骤：1. 数据收集：企业需要通过各种手段收集数据，包括从内部系统中获取数据、从外部数据源获取数据等。
数据收集：企业需要通过各种手段收集数据，包括从内部系统中获取数据、从外部数据源获取数据等。
2. 数据存储：收集到的数据需要妥善存储，以便于后续的处理和分析。
数据存储可以使用数据库、数据仓库或者数据湖等技术。
数据存储：收集到的数据需要妥善存储，以便于后续的处理和分析。
数据存储可以使用数据库、数据仓库或者数据湖等技术。
3. 数据处理：数据处理包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤，目的是使数据达到可以进行分析和使用的状态。
数据处理：数据处理包括数据清洗、数据整合、数据转换等步骤，目的是使数据达到可以进行分析和使用的状态。
4. 数据分析：企业通过对数据的分析，可以挖掘出数据中隐藏的价值和信息，为决策提供支持。
数据分析：企业通过对数据的分析，可以挖掘出数据中隐藏的价值和信息，为决策提供支持。
5. 数据使用：分析后的数据需要被企业的各个业务部门使用，以提高企业的运营效率和决策效果。
数据使用：分析后的数据需要被企业的各个业务部门使用，以提高企业的运营效率和决策效果。
数据资产的维护数据资产的维护主要包括数据质量的保证和数据的安全保护。
1. 数据质量的保证：数据的质量直接影响到数据的使用效果，因此，企业需要定期对数据进行清洗和校验，确保数据的准确性、完整性和一致性。
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• 中国大地财产保险股份有限公司信息技术部负责 人舒南燕表示：“在如今互联化的世界里，信息 就等于机会，明天的优胜者将会是那些善于通过 管理和分析信息来提高核心竞争力的企业。因此， 若能高效、规范的管理好人员、设备和系统生成 的每一个与我们息息相关的信息，我们会赢得更 多的市场竞争优势。随着企业的发展，业务的流 程化转型是我们加速信息化发展的重点，同时也 对我们的系统提出了更高的流程化管理需求。 IBM ECM解决方案有效地帮助我们搭建了新的核 保运营管理体系，管理了我公司内部系统信息， 我们可以更好地将人员和信息相连，提取商业智 能，进而挖掘更广泛的市场商机。”
数字资产管理领域
• 1、政府信息资源管理 • 2、企业信息资源管理 • 3、社会信息资源管理
BIG DATA
--Prepared By xindong
不知道BIG DATA? 你out了!
互联网越来越智能
Google精确掌握用户行为、获取需求
Facebook用户 产生内容，创造 需求。
Google分析用 户搜索信息，满 足用户需求 雅虎提供静态的 导航信息
对大数据的進一步理解
大数据比云计算更为落地
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算本身也是大数据的一种业务模式
大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠 覆性的价值
软件是大数据的引擎
• 和数据中心（Data Center） 一样，软件是大数据的驱 动力. • 软件改变世界!
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
•
对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无 效的.
•
实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别 之一.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB>DB
前瞻来看，随着互联网对网民的理解，网民对网络的反作用，互联网将变得越来越智能。它在满足你需 求的同时，也在创造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型则是Facebook。 谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等 信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。 广告的价值就越高。 这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。 颠覆了微软卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
微博为新浪带来巨大价值
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里巴 巴平台上整个买家 询盘数急剧下滑， 欧美对中国采购在 下滑。海关是卖了 货,出去以后再获 得数据;而我们提 前半年时间从询盘 上推断出世界贸易 发生变化了。”
马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前，会比较多 家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一 个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，保证用户行为模型的 准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。
实时分析而非批量式分析
速度Velocity
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Value 價值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
Variety 多樣性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互 信息,位置信息等是大数据的主要来源. •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义 分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析时获得 应用.
• 为解决日益凸显的需求，实现对核保系统的信息化发展目 标，中国大地保险与IBM展开紧密合作，搭建了全方位的 核保运营体系，有效的管理了企业内海量信息，形成了完 善的闭环管理模式。可以为中国大地保险提供一整套策略 及实践，通过分工、统计、监控和检查四方面搭建完善的 核保运营体系，实现与流程相关内容的抓取、管理和分享， 帮助中国大地保险从内容中获得价值的最大化。 • 管理者通过ECM技术可实时监控运营情况，及时有效地发 现问题，避免任务阻塞。通过量化的工作报表，可以更合 理的进行分工和考核，这不仅提高了基层对核保效率的满 意度，更提升了企业在开展业务时的核心竞争力。同时， ECM项目的实施大幅提升了中国大地保险在全部时段、工 作时段、值班时段的核保处理时效，特别是工作时间，比 原来节省了50%。除此之外，基于新系统的核保运营管理 更将系统配置、系统测试、上线准备三方面的核保流程变 更周期时间也大幅缩短。
大数据的4V特性
非结构化数据的超大规模和增长
体量Volume
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
多样性Variety
价值密度Value
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
Hale Waihona Puke • 首先，伴随着业务量的增长，冗长的业务层层审批流程不 得不增加相应的核保和管理人员，无形中增加的人员成本 导致了公司核保管理运营成本率，无法通过业务增长得以 提升，更无法体现规模效应从而取得最佳经济效益。 • 其次，原有核保系统采用的是业务平均分配形式，有经验 和经验较少的核保人员都在一个平台混合作业，从而导致 了经验丰富人员耗费大量的精力处理简单任务；而经验较 少人员遇到复杂任务时无法立即做出决策。 • 第三，分级核保授权模式需要企业对业务进行逐级审批， 冗长的流程无法确保业务处理效率。 • 最后，漫长的各层核保权限调整流程，使得公司无法快速、 高效地应对企业运营模式的变化。
数字资产管理概述
内容管理
• 随着网络的普遍使用，内容管理呈现协同 化应用趋势，从协达软件的内容管理及知 识管理解决方案来看，协同应用是其重要 特征。企业内部信息的流通加速、文案与 资料数量增加，像电子邮件、从Lotus Notes来的资料、网上讨论、实时简讯、 Office文案，甚至是印刷资料的内容，即使 不是出版媒体机构，也有加强管理这些资 料的必要性。于是，“内容”就由原来的 出版媒体内容，扩大成企业内部全部资料 信息的内容了，同时也产生了“企业内容 管理”ECM的新名词。
• 随着IT应用的深入普及，各行各业都积累了大量的信息资 源。科学管理和合理开发这些内部和外部信息资源已经成 为企业正确决策、增强竞争力的关键。最近一项 A.T.Kearney研究指出，"缺乏有效发布能力的数字内容每 年会花费公司7500 亿美元，因为知识型雇员将时间浪费 在寻找和获取完成他们的工作所需要的信息上。"在一些 诸如政府、电信、金融、媒体等以内容为其主要核心业务 的行业中，内容和应用程序代码已成为关键性资产。因此， 要增强自身的全球竞争力，他们就必须将内容转化为推动 商业成功的资产。 与此同时，所有行业也都面临着管理 各种格式的信息的挑战。客户对数据管理的需求已经超出 了传统数据管理的概念。研究部门调查发现，在企业存储 的大量数据中，传统关系数据库管理系统(RDBMS)处理 的结构化数据仅占数据信息总量的15%，而全球85%的信 息是非结构化的，包括纸上的文件、报告、视频和音频文 件、照片、传真件、信件等。如何管理这些非结构化信息， 成为传统结构化数据管理的一大难题。
企业内容管理
• 企业内容管理正是随着数据管理的发展而为客户提供的一 种应用软件，它管理、集成和访问从音频、视频到扫描图 像的各种格式的商业信息。内容管理处理的对象范围比传 统关系数据库管理系统(RDBMS)处理的结构化数据更广， 除了一般文字、文档、多媒体、流媒体外，还包括Web网 页、广告、程序（如JavaScript）、软件等一切数字资产 (Digital Asset)，即所有结构化的数据和非结构化的文档。 内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数 字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并集成到结构 化数据的信息系统中，如ERP、CRM等，从而为这些应 用系统提供更加广泛的数据来源。
腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博 产品，提供精准的数据分析服务。
Gartner 2011年技術成熟度曲線,大數據處於高速發展期
技術演進歷史揭示未來是大数据驅動的智慧型經濟模式
什麼才是大數據?
• 海量數據就是大數據嗎?
指数型增长的海量数据
• 大數據就是雲計算嗎?
•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言理解、 多媒体内容理解、机器学习等.
大数据为什么重要？
更高一层数据层面整合企业内外部
更高数据层面整合
利用用户”行为指纹”创造新商机
用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网 企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记 录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。 这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户 平台级公司的附庸。
中国大地保险企业内容管理实例
• 成立于2003年的中国大地财产保险股份有限公司是我国第一家由国有 独资金融企业吸收境内外优质资产参股设立的全国性财产保险公司， 也是全国第四家拥有“国”字品牌的财产保险企业。作为亚洲最大的 再保险公司中再集团旗下唯一一个直保的财产保险公司，中国大地保 险2007年保费规模即突破100亿元，目前市场排位稳居第五，综合实力 位居全国第四。 • 作为拥有35家省级分公司，遍布全国将近1700家机构，业务覆盖机动 车辆险、人身险、再保险、特殊风险等不同业务的保险业龙头企业， 中国大地保险在处理车险和人身险业务时，同样面临着高效管理大量 文档、图像等非结构化内容、及时准确提供关键信息的壁垒。虽然中 国大地保险的蓬勃发展和业务扩张在业内实现了跨越式发展，开创了 “大地现象”并取得了骄人成绩，但其采用的以行政区域为单位的层 级性授权管理体系，即根据总公司、分公司、中心支公司的组织架构， 进行逐级核保授权管理的车险核保系统，已无法满足公司业务量的不 断增长，中国大地保险遇到了四大问题。