数据资产管理平台
数据资产运营管理平台平台
数据资产运营管理平台平台简介数据资产运营管理平台（以下简称“平台”）是一种专门设计用于管理和运营企业数据资产的软件平台。
该平台通过集成各种功能模块和工具，提供了全面的数据资产管理和运营支持，帮助企业实现数据的有效管理和最大化利用。
功能特点数据资产管理平台提供了数据资产的统一管理功能，包括数据源管理、数据集成、数据质量管理和数据目录管理。
通过可视化的操作界面，用户可以方便地对数据资产进行管理和维护。
数据源管理平台支持对各种数据源的接入和管理，包括数据库、文件系统、API等。
用户可以通过设置连接参数和权限，轻松地建立数据源并进行管理。
数据集成平台提供了数据集成功能，可以对来自不同数据源的数据进行整合和清洗。
用户可以按照自定义的规则和流程，创建数据集成任务，实现数据的统一整合和清洗。
数据质量管理平台内置了数据质量评估和监控模块，可以对数据进行质量评估和监控。
用户可以通过定义数据质量标准和指标，对数据进行检查和评估，并及时发现和修复数据质量问题。
数据目录管理平台提供了数据目录管理功能，可以对数据资产进行分类和组织。
用户可以按照自定义的规则和标签，对数据进行分类和标识，快速查找和访问需要的数据。
数据资产运营平台不仅提供了数据资产管理的功能，还提供了数据资产运营的支持。
通过集成工作流程、任务调度和报表分析等功能，平台可以帮助企业实现数据的全生命周期管理和运营。
工作流程管理平台支持工作流程的设计和管理，用户可以根据需要创建工作流程，并通过可视化界面进行管理和执行。
工作流程可以用于数据集成、数据质量控制和数据运营等环节。
任务调度平台提供了任务调度功能，用户可以预定义各种任务并进行调度。
任务可以包括数据集成、数据清洗、数据分析、数据挖掘等。
通过任务调度，用户可以自动化地执行各种任务，并实现数据的定期更新和处理。
报表分析平台集成了报表分析功能，可以对数据进行多维度的分析和展示。
用户可以通过创建查询和报表模板，对数据进行分析和可视化展示。
基于区块链的数字文化资产管理平台设计与实现
基于区块链的数字文化资产管理平台设计与实现数字文化资产的管理一直是一个复杂而关键的问题，传统的中心化模式存在着诸多不足，例如数据安全风险、版权维护困难等。
而区块链作为一种去中心化的技术，为数字文化资产管理提供了全新的解决方案。
基于区块链的数字文化资产管理平台的设计与实现，可以通过以下几个方面来完成：1. 平台架构设计在设计平台架构时，需要考虑到数字文化资产的特性以及用户需求。
平台应该支持用户上传、存储、交易和管理数字文化资产的功能。
同时，还需要考虑到用户之间的互动、社区建设等方面，为用户提供良好的使用体验。
2. 区块链存储与智能合约在平台中，可以使用区块链技术作为数字文化资产的存储方式。
区块链可以确保资产的安全性和不可篡改性，避免资产被盗用或篡改的风险。
智能合约则可以用于管理用户之间的交易和权益分配，确保公平性和透明度。
3. 用户身份认证与权限管理平台中的用户身份认证是重要的一环，可以使用去中心化身份认证机制，确保用户的身份信息安全而且不易被篡改。
同时，还需设计合适的权限管理机制，确保不同用户拥有相应的权限，避免信息泄漏和滥用。
4. 版权保护与溯源机制数字文化资产的版权保护是一个重要的问题。
平台可以使用数字水印等技术，将版权信息绑定在数字文化资产上，确保资产的版权归属清晰可查。
溯源机制可以追踪数字文化资产的流转和使用情况，帮助维护版权权益。
5. 社区建设和激励机制平台应该提供良好的社区建设环境，鼓励用户之间的互动和合作。
可以设计一定的激励机制，例如发行平台代币作为奖励，鼓励用户贡献优质内容和参与平台建设。
6. 用户体验和界面设计在平台的设计与实现过程中，用户体验和界面设计是非常重要的。
平台应提供简洁明了的操作流程和界面设计，降低用户的学习成本。
同时，还需注重平台的稳定性和性能，确保用户能够流畅地进行操作和使用。
通过以上几个方面的设计与实现，基于区块链的数字文化资产管理平台将能够提供更安全、高效、透明和可信的服务，有效解决传统中心化模式下的诸多问题。
大数据资产运营管理平台建设方案
大数据资产运营管理平台建设方案一、项目概述随着大数据时代的到来，各类企业和机构都面临着海量数据的管理和运营的挑战。
为了更好地利用和管理数据资产，提高数据的价值，我们将建设一套大数据资产运营管理平台。
二、目标和意义1.提高数据的价值：通过对海量数据的清洗、整合和分析，实现对数据的深度挖掘，提高数据的价值。
2.提高数据资产的管理效率：通过建立一套完善的数据资产管理体系，提高数据资产的管理效率和运营效果。
3.提供决策支持：通过大数据分析，提供有针对性的数据报告和分析结果，为决策者提供决策支持。
三、建设内容1.数据采集与清洗：建立数据采集和清洗系统，通过自动化和智能化的方式对数据进行采集和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2.数据整合与存储：建立数据整合与存储系统，对各个数据源的信息进行整合和存储，以便于后续的数据分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：建立数据分析与挖掘平台，通过各种分析算法和模型，对数据进行深度挖掘和分析，提取有价值的信息。
4.数据可视化与报告：建立数据可视化与报告系统，将分析结果以图表和报告的形式展现，帮助决策者更好地理解数据。
5.数据安全与权限管理：建立数据安全与权限管理体系，保障数据的安全性和隐私性，确保只有合法的人员能够访问和使用数据。
6.数据资产运营与价值提升：建立数据资产运营与价值提升机制，通过对数据资产的运营管理，提高数据的利用率和价值。
四、建设步骤1.研究调研阶段：对当前数据管理和运营情况进行调研和分析，确定建设需求和目标。
2.方案设计阶段：制定详细的建设方案，包括系统架构设计、功能模块划分、技术选型等。
3.开发测试阶段：根据设计方案进行系统开发和测试，确保系统的稳定性和可靠性。
4.部署运行阶段：将系统部署到实际环境中，并进行系统的运行和维护。
5.拓展优化阶段：根据实际使用情况进行系统的拓展和优化，提高系统的性能和效果。
五、建设成果与效益1.数据管理效率提升：通过建设大数据资产运营管理平台，可以提高数据的管理效率和运营效果，减少人工成本和时间成本。
数据资产管理平台用户使用手册说明书
Datablau数据资产管理平台用户使用手册2021年02月北京数语科技有限公司版权所有目录一、引言 (6)1. 编写目的 (6)2. 读者群体 (6)3. 内容范围 (6)4. 名词解释 (6)5. 参考文档 (6)6. 编写规范 (6)二、使用指引 (7)1. 产品概述 (7)2. 功能概述 (7)3. 登录系统 (7)三、系统管理 (9)1. 用户管理 (9)1.1 添加用户 (10)1.2 编辑用户 (11)1.3 修改密码 (11)1.4 忘记密码 (12)1.5 禁用用户 (13)2. 角色管理 (14)2.1 添加角色 (15)2.2 编辑角色 (18)2.3 删除角色 (19)3. 系统任务 (20)3.1 查看任务 (21)3.2 编辑任务 (21)4. 系统设置 (22)4.1邮件设置 (22)4.2参数列表 (23)4.3远程服务监控 (23)4.4同义词列表 (23)4.5控制面板 (24)四、数据标准 (25)1. 数据标准 (25)1.1 添加数据标准 (26)1.2 导入数据标准 (26)1.3 导出数据标准 (29)1.4 标准审核流程 (30)1.5 废弃数据标准 (34)1.6 删除数据标准 (36)1.7 订阅数据标准 (37)1.8 数据标准与标准代码 (38)1.9 数据标准与元数据映射 (39)1.10 数据标准落地 (40)2. 标准代码 (40)2.1 添加标准代码 (40)2.2 导入标准代码 (42)2.3 导出标准代码 (43)2.4 废弃标准代码 (43)2.5 删除标准代码 (46)3. 命名词典 (46)3.1 添加命名词典 (47)3.2 导入命名词典 (48)3.3 导出命名词典 (49)3.4 删除命名词典 (49)4. 指标体系 (50)4.1查看指标 (51)4.2 导入指标 (52)5. 维度体系 (52)5.1添加维度 (52)5.2删除维度 (52)5.3标准代码转为维度 (52)五、元数据 (52)1.应用系统 (52)1.1 添加系统 (53)1.2 编辑系统 (54)1.3 导入系统 (56)1.4 搜索系统 (58)1.5 删除系统 (59)2. 系统调用 (60)3. 数据源 (62)2.1添加数据源 (63)2.2离线生产库（OfflineDump） (64)2.3搜索数据源 (65)2.4删除数据源 (66)2.5更新数据源 (67)4. BI工具 (67)3.1 永洪BI (68)3.2 IBM Cognos (68)5. 元数据 (69)4.1 查看元数据 (70)4.2 搜索元数据 (70)4.3 导出元数据 (71)4.4 元数据与数据标准映射 (72)6. 血缘管理 (78)5.2 定时采集血缘文件 (81)5.3 查看解析结果 (82)7. 标签管理 (83)7.1添加目录 (83)7.2添加标签 (84)7.3编辑/删除标签 (84)7.4标签的引用信息 (85)六、数据质量 (85)1. 驾驶舱 (85)2. 业务规则管理 (86)2.1 添加业务规则 (87)2.2 导入业务规则 (87)2.3 导出业务规则 (88)2.4 编辑业务规则 (88)2.5 搜索业务规则 (89)2.6 删除业务规则 (89)3. 技术规则管理 (90)3.1 添加技术规则 (90)3.2 导入技术规则 (91)3.3 导出技术规则 (92)3.4 编辑技术规则 (92)3.5 搜索技术规则 (92)3.6 删除技术规则 (92)4. 质量检查任务 (93)4.1 添加质量检查任务 (93)4.2 编辑质量检查任务 (94)4.3 搜索质量检查任务 (95)4.4 删除质量检查任务 (95)4.5 查看任务运行结果 (95)5. 质量修复任务 (96)5.1 添加质量修复任务 (96)5.2 编辑质量修复任务 (97)5.3 搜索质量修复任务 (97)5.4 查看或下载修复任务结果 (97)5.5 删除质量修复任务 (98)6. 知识库管理 (98)6.1 添加知识库条目 (99)6.2 编辑知识库条目 (100)6.3 删除知识库条目 (100)七、数据模型 (101)1. 设计模型管理 (101)1.1模型搜索 (101)1.3 基本信息 (103)1.4 主题 (106)八、数据需求/数据服务 (107)1. 数据需求 (107)2. 数据服务 (109)九、数据智能 (113)1. 业务属性识别 (113)2. 业务属性发现 (116)十、业务流程 (118)1. 业务流程 (118)2. 业务实体 (122)十一、数据安全管理 (123)1. 数据安全 (123)十二、数据目录 (124)1. 目录浏览 (124)2. 目录管理 (124)十三、附录 (124)1. 公司简介 (124)2. Groovy语法样例 (125)2.1 Groovy使用实例 (125)2.2 参数相关的操作 (133)3. QuartZ Cron表达式 (135)4. OfflineDump离线生产库 (136)5. IBM DataStage导出dsx和isx文件 (145)6. FAQ部分 (146)7. 联系我们 (147)一、引言本章节简要地说明北京数语科技有限公司自主研发的产品《Datablau数据资产管理平台用户使用手册》（以下简称本手册）的编写目的、读者群体、内容范围、名词解释、参考文档和编写规范。
资产管理平台简单操作步骤
资产管理平台简单操作步骤浏览器设置：
登陆系统:
单位基础信息完善：
资产信息录入：
注释：
1）原始数据表格导入
可以先在网站首页的文件下载，找到资产导入说明，找到相应资产类的模板，可以按照模板下方的说明在模板的基础上完善资产信息（做好后，下方说明要删除），然后在系统设置、系统初始下找到资产数据导入
2）原始数据逐条增加？
以资产管理员身份登录后，如果是2009-12-31前的数据，在资产管理——原始数据（10年的数据在资产增加里增加）录入年份和编号有关，当前年数据勾可以去掉。
先选择哪一个部门，然后再点击增加，接着完善卡片信息，粉红色为必填，保存后提交即可。
然后以财务审核人员身份登录，在原始数据下，可以看到资产管理员提交的卡片，审核通过后，就入账了。
3）资产增加里增加和原始数据里增加的区别？
资产增加是先填写验收单，根据验收单数量自动生成相应数量的卡片，达到一物一卡片的要求。
原始数据只是填写卡片信息
4）如何分配权限？
一个单位至少要有一个资产管理员，一个财务审核人员。
通过操作权限和管理权限的设置，来达到后期资产增加工作的需求。
首先可以先设置一下操作权限，先找到要设置资产管理员的人员，然后给他相应的权限，资产管理员必须有的权限是资产管理，审核人员必须有的权限是财务审核，可以都有查询功能。
其他的可以给，也可以不给。
管理权限设置，还是找到刚才的资产管理员和审核人员，选择本单位，选择、保存即可
5）如何快速入账？
在点击完原始数据整理后，选择某一大类，才会出现快速入账，检测成功后，快速入账即可
6）后期工作如何开展？
后期是由资产管理和财务审核人员配合完成的，随时增加就随时录入到系统。
数据资产管理平台运营方案
数据资产管理平台运营方案一、引言随着数字化时代的到来，企业积累了大量的数据资产。
这些数据资产对企业的发展和决策具有重要意义。
然而，由于数据分散、管理复杂等原因，许多企业没有充分利用和管理自己的数据资产。
为了更好地管理和利用数据资产，提升企业的竞争力，推出一个高效的数据资产管理平台势在必行。
二、平台目标数据资产管理平台的目标是帮助企业更完整、有效地管理自身的数据资产，实现以下几个方面的目标：1.数据资产分类、整理和标注：将企业的数据资产进行分类、整理和标注，建立起统一的数据资产库；2.数据资产共享和利用：构建数据资产共享平台，推动不同部门之间的数据共享和优化利用；3.数据资产安全和合规：加强对数据资产的安全管理，确保数据的完整性和合规性；4.数据资产价值评估：通过对数据资产的评估和分析，发现数据资产的潜在价值，为企业的战略决策提供支持。
三、平台架构数据资产管理平台采用分层架构，包括数据采集层、数据存储层、数据管理层和数据应用层。
1.数据采集层：负责从企业内部和外部采集数据资产，包括各类数据库、文件、网络爬虫等方式；2.数据存储层：用于存储采集到的数据资产，在此层进行数据清洗、转换和归档；3.数据管理层：包括数据分类、整理和标注，建立数据资产库，并提供数据资产管理的一系列功能，如权限控制、版本管理等；4.数据应用层：通过数据分析、挖掘和可视化等手段，实现对数据资产的挖掘和利用。
四、平台运营策略平台运营策略是保证数据资产管理平台正常运转的关键。
以下是几个重要的运营策略：1.数据资产规范管理：制定规范管理标准和流程，明确数据的采集、整理和标注要求，确保数据的一致性和质量；2.数据资产共享机制：建立数据共享机制，鼓励各部门间的数据共享和合作，提升数据资产的利用效率；3.数据风险管理：加强数据安全和合规管理，制定数据风险管理策略，保护数据资产的安全性；4.数据资产评估：定期对数据资产进行评估和分析，发现潜在的价值，为企业的战略决策提供支持；5.培训和支持：为用户提供培训和技术支持，确保用户能够熟练地使用平台。
数据资产管理系统
03 确定与评估数据质 04 持续测量和监控数
量服务水平
据质量
05 分析产生数据质量 06 制定数据质量改善
问题的根本原因
方案
关键活动
监控数据质量管理操作程序和绩 效
功能
质量需求管理 质量稽核规则设置 数据质量任务管理 数据质量报告
2.架构与功能
6.数据安全管理
主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来制定或完善数据安全管理相关 的技术规范，进行数据安全分级分类。通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据 的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事前可管、事中可控、事后可查。
数据、物料数据、客户数据、员工数据。
关键活动
功能
将元数据库数据（采集/检验/清洗/脱敏/补齐）处理形成统一的数据资产，监控起来， 提供API服务，通过稽核质态库的数据，维护数据的统一可用
关键活动
6月 识别主数据
7月
8月
定义和维护主数据的架构
实现数据库与主数据库的同步
9月
数据集成
采集 清洗 传输 整合 存储
关键活动
建立一些数据标准的管理
68%
工具
制定相应的管理办法以
44%
及实施流程要求
制定数据标准的体系与
21%
规范
理解数据标准化的需
求
15%
结合公司战略与现状，
功能
01
标准生 成
03
标准导 出
02
标准映 射
04
标注版 本管理
2.架构与功能
2.数据模型管理
01
主要模 型
02
关键活 动
03
功能
主要模型
上
基于区块链的数字化资产管理平台设计
基于区块链的数字化资产管理平台设计随着数字经济时代与区块链技术的飞速发展，数字化资产成为了经济运营的重要组成部分。
数字资产的管理变得日益重要，更为安全、透明和高效的管理方法亟待探索。
基于区块链技术的数字化资产管理平台应运而生。
一、区块链技术与数字化资产管理区块链技术是一个分布式数据库，记录了所有交易的信息，并在所有参与者之间共享。
因此，它不仅能提高数据鉴真性和透明度，还可以帮助解决数字资产管理中的核心问题：信任和安全。
数字化资产由于其无形性和流动性，易于被篡改或伪造，比如游戏币、虚拟商品等。
因此，如何确保数字资产的真实性和交易安全问题亟待解决。
区块链技术的去中心化特性和不可篡改性是数字资产管理的理想解决方案，可以消除中心化的瓶颈和信任问题，增强数字资产的可追溯性和安全性。
二、数字化资产管理平台设计数字资产管理平台是一个综合性的管理工具，在数字经济背景下具有重要意义。
该平台应包含以下模块：1.数字资产颁发与交易该模块主要涉及数字资产的注册、登记、认证和交易等。
用户可以在该模块注册、颁发和交易自己的数字化资产，也可进行二次交易。
该模块需要具备高度的安全性和鉴别性，以确保数字资产的真实性和交易的合法性。
2.数字资产证券化数字资产证券化是将不可流通的数字信用打包转化为可流通的数字证券的过程。
该模块将数字资产与数字证券进行结合，提供了更广阔的流通途径。
该模块还可将数字资产的盈利权利和收益权分离，为数字资产提供新的增值方式。
3.数字资产合规管理该模块主要涉及数字资产的合规、内控和审计等。
由于数字资产的可复制性，数字资产合规管理贯穿数字化资产生命周期的始终。
该模块需要包括数字资产的分类、监控和财务审计等。
4.数字资产溯源与追踪该模块是数字资产管理平台的重要组成部分。
在数字化资产的管理过程中，追踪数字资产的去向和整个流程显得尤为重要。
该模块需要具备真实的、可追踪的资产流向和资产管理记录。
溯源与追踪模块涉及到的数据，可以存储在区块链上，确保安全可靠。