大数据时代数据资产管理“五星模型”
数据资产管理 数据标准
数据资产管理数据标准随着Big Data时代的到来，数据管理成为一个非常重要的话题，越来越多的企业意识到了数据的价值，开始积极加强数据资产管理和数据标准化。
一、数据资产管理1、数据资产定义：数据资产是指企业拥有的、能够产生商业价值的数据资源。
这些数据可以来自各种数据源，包括传感器、社交媒体、移动设备、企业应用程序等等。
2、数据资产管理的目的：数据资产管理就是为了更好地利用企业的数据资源，管理企业数据的完整性、安全性、可信度、可用性，从而实现数据的高效利用。
3、数据资产管理的方法：数据资产管理需要采用全面的方法和策略，包括数据分类、数据评估、数据清理、数据仓库、数据治理、数据备份等等。
二、数据标准1、数据标准定义：数据标准指的是在整个企业中数据的结构、格式、定义和使用方法都是统一的，以便于数据的交换和共享。
2、数据标准的目的：数据标准化是为了解决数据的多元化和混乱的问题，统一数据格式，使得不同人员之间可以共享数据，并且保证数据的准确性、一致性和可比性。
3、数据标准的方法：数据标准需要从数据格式、数据命名、数据分类、数据定义、数据元标记等方面进行标准化。
需要通过制定一定的数据标准来规范数据的记录、处理、交换和共享。
三、数据资产管理和数据标准化的重要性1、数据资产管理和数据标准化是大数据分析、机器学习和人工智能等领域的基础。
没有好的数据管理和标准化，就无法对数据进行深入分析和挖掘。
2、规范的数据标准和高效的数据资产管理可以帮助企业更好地识别利益相关者，提高企业的业务效率和竞争力。
3、数据资产管理和数据标准化还可以帮助企业更好的管理自己的数据，使其数据的质量更高、质量更稳定，并为企业用户提供更优质的数据服务。
总之，数据资产管理和数据标准化已经成为现代企业成长的必要条件，只有企业采取有效的措施来管理和标准化数据，才能更好地利用这些数据，从中获得更多的商业价值。
数据资产管理“AIGOV五星模型”
Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 175【关键词】数据资产管理 数据管理 数据治理 五星模型1 引言现在已经全面进入物联网时代，数据以史无前例的规模大批量一刻不停地生成，与大数据相关的研究和应用层出不穷，数据已经成为各国政府和企业最重要的资产，我国也于2015年8月发布了《促进大数据发展行动纲要》。
国家在纲要中明确指出数据是核心资产，大数据是推动经济发展的新动力，是提升企业核心价值的驱动力。
数据如此重要，数据产生量如此之大，然而整个数据管理领域的理论发展是非常落后的。
企业都知道数据很有价值，数据能够为企业带来指引，然而真正让数据为企业带来价值的案例并不多见，这主要是由于既有的数据管理模型落后并且复杂。
图1所示，数据管理的概念从80年代提出到现在已经接近40年了，数据治理的提法也有近20年了，而数据资产管理的提出基本是最近5年的事情，中国数据资产管理峰会对数据资产管理的定义为是对数据管理、数据治理及数据资产化的管理过程。
2 数据资产管理研究现状2.1 国外研究现状20世纪80年代后期，数据仓库概念开始形成，这也是数据管理理论的萌芽。
随着数据仓库应用落地和展开，在2000年左右数据治理的相关理念也逐步形成。
2000年前后，H.Watson 探讨了“数据仓库治理”在Blue Cross 和Blue Shield of North Carolina 两家公司数据资产管理“AIGOV 五星模型”文/程永新 梁铭图 杨志洪的最佳实践，被国内学者认为拉开了“数据治理”在企业管理中的大幕。
早在2004年，国际数据治理协会DGI 就首次发布了DGI 数据治理框架，从这个框架模型初步提出了RPP （人员/流程/规则）框架。
但是，这个框架中没有对数据治理的具体工作内容给予细化或明确说明。
数据治理成熟度模型
数据治理成熟度模型随着数字化时代的到来，数据已经成为企业最重要的资产之一。
然而，数据的价值只有在其被正确管理和利用的情况下才能得到最大化的发挥。
数据治理是确保数据正确管理和利用的过程，它包括数据管理、数据质量、数据安全和合规性等方面。
数据治理成熟度模型是一个评估企业数据治理水平的框架，它可以帮助企业确定其当前状态并提供指导以改进数据治理实践。
数据治理成熟度模型的背景数据治理成熟度模型是由数据治理研究机构Data Governance Institute提出的。
该模型旨在提供一个标准化的框架，帮助企业评估其数据治理水平，并提供改进数据治理实践的指导。
数据治理成熟度模型是一个五级模型，每个级别都代表着数据治理实践的不同程度。
五个级别的数据治理成熟度模型第一级别：混乱在这个级别上，企业的数据管理是混乱的。
数据不受管理，存储在各种不同的位置和格式中。
没有标准化的数据定义和命名约定，导致数据的重复和不一致性。
数据的质量很差，没有明确的责任分配和监督机制。
企业的数据安全和合规性也没有得到关注。
第二级别：初步在这个级别上，企业开始注意到数据治理的重要性。
他们开始建立数据管理团队和流程，并制定数据管理政策和程序。
企业开始建立数据目录和数据词汇表，并开始规范化数据定义和命名约定。
此外，企业开始实施数据质量管理计划，并建立数据质量度量标准。
企业也开始关注数据安全和合规性，并开始实施安全和合规性控制。
第三级别：规范在这个级别上，企业已经建立了一套完整的数据治理框架。
他们开始实施数据质量评估和监控，并建立数据质量度量标准和报告机制。
企业开始实施数据安全和合规性的全面控制，并建立安全和合规性度量标准和报告机制。
此外，企业开始实施数据治理培训计划，以确保员工具备正确的数据治理知识和技能。
第四级别：优化在这个级别上，企业已经建立了数据治理的最佳实践。
他们开始利用数据分析和数据挖掘技术来识别数据质量问题，并实施数据质量改进计划。
产品经理必会的五大数据分析模型
产品经理必会的五大数据分析模型Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998▌推荐理由：在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。
提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。
一、数据分析模型要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。
是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
数据分析方法论的作用：•理顺分析思路，确保数据分析结构体系化•把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系•为后续数据分析的开展指引方向•确保分析结果的有效性和正确性二、五大数据分析模型分析模型政治环境：包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。
不同的政治环境对行业发展有不同的影响。
关键指标政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。
经济环境：宏观和微观两个方面。
宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。
微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。
关键指标GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境：包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。
文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
数据资产价值与收益分配评价模型标准
数据资产价值与收益分配评价模型标准
数据资产价值与收益分配评价模型标准是用于评估和确定数据资产的价值，并进行收益分配的一组标准和方法。
以下是一些常见的数据资产价值与收益分配评价模型标准：
1. 成本法：基于数据资产的建设和维护成本，以确定其价值，并按照一定比例进行收益分配。
该方法适用于对数据资产的投入成本与收益之间关系较为明确的情况。
2. 市场法：基于市场供需关系和交易行为，参考类似数据资产的市场价格来确定数据资产的价值，并进行相应的收益分配。
该方法适用于存在市场交易和价格参考的情况。
3. 收益法：基于数据资产的预期收益和现值折现，以评估其未来现金流量，并根据收益分配规则进行分配。
该方法适用于对数据资产未来收益的预测较为准确的情况。
4. 综合法：综合考虑成本法、市场法和收益法等多种评估方法，结合具体情况和需求，进行数据资产价值评价和收益分配。
该方法可以综合各种因素，更全面地评估数据资产的价值和进行收益分配。
这些评价模型标准可以根据具体的数据资产类型、行业特点和目标需求进行调整和组合，以满足实际应用的需要。
同时，在使用评价模型标准时，应考虑到数据资产的实际使用和效益，以及相关的法律和道德要求。
大数据分析中的管理学模型
大数据分析中的管理学模型大数据分析已经成为现代企业管理的一个重要组成部分。
它包括从海量、高速、多样化的数据中获取价值信息的过程。
在大数据分析中，管理学模型是一种用来描述和分析组织和管理问题的工具。
它可以帮助企业从海量的数据中发现模式和趋势，进而做出明智的决策。
以下是几个常用的管理学模型，在大数据分析中的应用。
1.SWOT分析模型：SWOT（Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats）分析是一种用于评估组织内部和外部环境的管理工具。
在大数据分析中，SWOT 分析模型可以帮助企业识别内外部因素对业务的影响。
通过对大数据的分析，企业可以了解到自身的优势、劣势，以及外部市场的机会和威胁。
这样可以帮助企业了解自身的竞争优势，进而制定相应的业务战略。
2.价值链模型：价值链模型是描述企业内部所有活动的过程，从原材料的获取到产品销售和服务的提供。
在大数据分析中，价值链模型可以帮助企业识别整个价值链中的各个环节的效率和价值创造。
通过分析大数据，企业可以了解到哪个环节的效率最高，哪个环节需要改进。
这样可以帮助企业优化各个环节的运作，提高产品和服务的质量和效率。
3.五力模型：五力模型是一种分析行业竞争力的工具。
它包括竞争对手、供应商、购买者、替代品和市场进入障碍五个方面的考虑。
在大数据分析中，五力模型可以帮助企业了解到竞争对手的策略和市场趋势。
通过分析大数据，企业可以识别出市场上的竞争对手和替代品的数量和质量，进而制定相应的竞争策略。
4.财务模型：财务模型是一种用来分析企业财务状况和经营情况的工具。
在大数据分析中，财务模型可以帮助企业分析企业的财务数据，包括利润、销售额、成本和现金流等指标。
通过对大数据的分析，企业可以了解到企业在财务方面的优势和劣势，进而制定相应的财务策略。
5.销售预测模型：销售预测模型是一种用来预测产品或服务销售量的工具。
在大数据分析中，销售预测模型可以帮助企业根据历史销售数据和其他因素，如市场趋势、竞争状况等，预测未来销售量。
大数据类的评价模型
大数据类的评价模型
随着数据技术的飞速发展，大数据评价模型的重要性愈发凸显。
评价模型可以帮助人
们更加有效地管理和利用大数据，提高数据的可靠性和价值。
本文将介绍几种常见的大数
据评价模型，包括数据质量模型、数据价值模型、数据安全模型。
一、数据质量模型
数据质量模型是评估数据质量的重要工具，它可以帮助用户快速识别数据质量问题并
解决这些问题。
数据质量模型的评价标准一般有如下几个方面：
1.完整性：即数据的完整性和准确性。
包括数据的精确性、数据的正确性、数据的完
整性等方面。
2.一致性：即数据的内部一致性以及外部一致性。
包括数据的相互矛盾情况、与其它
数据的一致性等方面。
3.可靠性：即数据的可被信赖的程度，是指数据是否可靠、可用、有效等方面。
5.可重复性：即数据的可重复性、可验证性、可检查性等方面。
1.商业价值：即数据对商业发展的影响和作用。
包含数据对产业的影响、技术开发的
影响、商业利润的影响等方面。
4.科学价值：即数据对科学研究的影响和作用。
包含数据在学术研究、科学探索中的
作用、对新理论的提出和验证等方面。
1.机密性：即管理和控制数据的访问权和操作权。
包含对数据访问的权限、对数据操
作的权限等方面。
3.可用性：即保障数据的可用性，确保数据及时可用。
包含数据的备份、数据的恢复、及时修复故障等方面。
结束语。
信息技术 大数据 数据资产评估团体标准
信息技术的发展日新月异，大数据作为信息技术的重要组成部分，在企业管理和决策中扮演着越来越重要的角色。
数据资产评估团体标准是指对企业的数据资产进行全面评估的一套固定标准，以便企业能够更准确地了解自身的数据资产状况，从而更好地运用这些资产进行业务运营和决策支持。
在信息技术和大数据的背景下，数据资产评估团体标准的制定和实施具有重要意义。
以下是有关数据资产评估团体标准的一些主要内容：一、数据资产评估团体标准的内涵数据资产评估团体标准主要包括数据资产的分类、评估方法、评估指标和标准流程等内容。
其核心是通过对企业所有数据资产的全面评估，包括数据量、数据价值、数据质量和数据安全等方面的评估，来为企业提供科学、客观、准确的数据资产状况。
二、数据资产评估团体标准的制定目的数据资产评估团体标准的制定目的是为了帮助企业更好地了解和管理其数据资产，为企业的业务决策和发展提供更精准的数据支持。
通过对数据资产的全面评估，可以找出数据资产存在的问题和潜在风险，从而采取相应的措施加以改善和防范。
三、数据资产评估团体标准的实施过程数据资产评估团体标准的实施过程主要包括以下几个步骤：确定评估对象、收集评估数据、分析评估数据、撰写评估报告和实施评估结果。
在这个过程中，评估团体需要遵循严格的评估标准和流程，确保评估结果的客观性和科学性。
四、数据资产评估团体标准的价值和意义数据资产评估团体标准的价值和意义主要体现在以下几个方面：1. 为企业提供科学的数据资产状况。
通过对数据资产的全面评估，可以帮助企业更准确地了解自身的数据资产情况，包括数据的数量、价值、质量和安全等方面，为企业的业务运营和管理决策提供更准确的数据支持。
2. 帮助企业发现数据资产存在的问题和潜在风险。
评估团体可以通过评估过程中的数据分析和风险识别，及时发现数据资产存在的问题和潜在风险，并提出相应的改善和防范措施，帮助企业规避风险和提高数据资产的管理水平。
3. 提高企业数据资产的管理水平和价值。
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大数据时代数据资产管理“五星模型”
作者：于雪
伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。
数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。
大数据与数据资产管理
数据就像企业的根基。
然而并非所有数据都可能成为资产。
如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。
在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍：
1.数据架构失控;
2.元数据管理混乱;
3.数据标准缺失;
4.数据质量参差不齐;
5.数据增长无序;
6.数据安全问题突出
导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。
企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。
在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。
数据资产管理的核心
究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。
对于如通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。
三个基础：
1.数据架构：驱动企业架构成熟度
“数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。
在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。
而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢?
IT应该只负责How to Do的问题。
改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。
当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命期从头到尾管理起来。
2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产
现在IT部门最悲催的是，IT部门不是数据的owner，但当数据出现问题时却都来找IT部门：怪数据不准确、不可靠、不安全。
实际上，数据驱动的是企业的核心业务，因此数据治理不应该只是IT部门的职责。
它还需要得到业务部门的广泛参与，通过部门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优先级等面的支持。
共同商讨出的这个标准不一定最优，但却是在目前的工作实践中最有效、最合适的。
3.数据共享：大数据的基础
共享经济开启了新时代，数据共享是大数据的基础。
所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题，没有信任作为基础，就没有共享的存在。
首先要在企业部解决共享数据的问题。
在大数据以前，企业都是用ESB，但人们逐渐发现，只有企业总线是无法解决问题的。
因为服务的解决只是把复杂的问题用简单的法封装起来，但看起来完美的调用并没有解决数据的核心问题，如数据的安全、质量、交互、价值，只是用service进行完美封装，但并没有得到解决。
现在通常存在一个悖论：企业建设大数据中心时投入的资金，要远远大于从数据中心中获得的收益。
真正用到数据的时候，我们才发现，数据的质量低下，影响分析精度;没有清晰元数据,数据无法理解和运用,数据分析无从入手;无法充分利用数据,可以使用于分析和应用的数据只是冰山一角;数据访问不受限制,数据安全问题突出……种种问题的产生才让我们看到，我们建立的不是大数据中心，而是大数据沼泽!
因此，在企业建立大数据中心之初，就要避免单纯将数据整合到一起而不加以有效的管理。
对于中小企业，大数据的敏捷化之道就是场景化驱动。
一定要围绕企业最根本的业务需求，而不是为了大数据而大数据，不是说因为Hadoop火，我就一定要使用Hadoop。
中小企业需要更灵活、更快速、更高性价比的解决案。
乐思网络信息采集系统的主要目标就是解决网络信息的采集问题，能够全面、及时的获取大量数据，是构建大数据平台的基础。
两个飞轮
1.数据增值与变现
在解决好管理的基础之后，才能谈到数据的增值和变现。
数据的增值与变现应该分别从企业、外两个角度来看。
对强化能力，数据资产增值：对绝大多数的企业来说，并不是用户不够，而是没有把用户经营好。
不是企业的产品和服务不够，而是太多。
当企业形成了一套整体的数据思维之后，就要分析如在企业部重构产品、重构用户定义，重新审视主营业务的用户是不是最佳的，用没有高价值的用户还没有被挖掘出来，有没有长尾的价值还没有发挥出来。
经营部后，我们才能开始实现对外部更好的经营。
数据资产变现:对外呈现价值：企业在面对客户维度不够、产品信息不全等问题时，就要主动拓展到企业外部，进行进行数据跨界合作,补全客户信息及产品流通信息,实现数据增值，最终驱动主营业务成长。
2.场景变现
我们现在经常能听到一句话：无场景不驱动。
貌似场景可以革命一切。
到底场景带来什么?
基于大数据变现场景化，是数据应用的必然趋势。
没数有据变为现这场景的数据,也就意味着它只会是一堆没用的垃圾; 但要在“场景营销”中获胜,企业需要应用数据进行更有效的分析,不断完善应用和变现的场景。
以互联网保险为例。
程永新认为未来所以的变现公司都有可能是互联网公司，因为保险行业有非常好的现金流。
它没有实质性的产品，只是一纸合约，因此非常容易实现互联网化。
目前，互联网非车险保费主要集中在四类，其中基于大数据的场景化产品(如网络购物、出行、健康)占大部分。
而数据跨界合作推动转型升级则是传统企业数据变现的重要场景。
企业数据增值的形式，不仅仅是数据租售，或者数据分析结果的变现;而是通过跨界战略合作，用数据共享来推动彼此主营业务，实现远高于简单的数据租售速来的直接经济价值。
下图展示的是企业大数据建设一般建议推进思路。
值得注意的是，在我们思考的时候往往是自上而下进行，但实际用技术落地一定是自下而上的。
在通过大数据建设来驱动业务的过程中，我们最有效的办法就是小步快跑，不断找一些小的场景，尝试小的平台，用高质量的数据指导企业作出明智及有效的决策。