数据专家必看一文讲清数据治理数据管理数据资产管理区别!企业数据资源

数据治理、数据管理、数据资产管理,有什么不同?这是一个被经常问到的问题!

图1:数据治理包含数据管理,数据治理提出了数据管理的目标、架构和蓝图,数据管理是数据治理的技术实现,而数据资产管理是面向数据应用和数据价值的数据管理,属于数据管理的一部分。图2:数据资产管理的范畴更大,数据资产管理是数据管理的延伸,而数据治理是确保数据能够被管好的策略。

你认为这两幅图,哪个描述三者关系更准确呢?

如果我们想更加深刻的理解数据资产管理与数据治理到底有啥不同,就必须先拎清楚“数据、数据资源、数据资产”的概念。

1、先说说数据

注意,这里的数据是指“原始数据”,即:记录事实的结果,用来描述事实的未经加工的素材。

数据有两个特征:一是可以描述事实,二是未经加工。例如:开车时,车速传感器记录下来的你的车速;监控摄像头录下的一段视频;气温计显示的温度;企业ERP系统的销售订单记录等等,都属于数据。

有人说:“未经加工的原始数据没有任何意义”。这点我是不认同的,我认为原始数据并不是没有意义,而是原始数据能发挥出价值是有限的(起码它能够描述事实)。但由于原始数据可能存在不能被人所识别,不能被计算机所保存,或者数据本身有质量缺陷等问题,因此,要让数据产生更大的价值,就需要对其进行加工处理,形成更高价值的“信息”。

就像铁矿石——它是有价值吧,但如果你不懂冶炼,不对它进行炼化和提纯,那么从价值的角度,铁矿石和普通的石头也没有太大差别。

2、数据资源

大数据领域首次提出了“数据资源”的概念,但是“数据资源”这个词在很多材料中并没有一个标准的定义。我理解的“数据资源”就是指数据本身,只不过这个数据是按照一定的目标,经过了一定的规划设计,对数据进行采集、汇聚、存储或处理后,形成了能够被再次利用的数据。

例如:企业建设一个信息系统,需要设计系统的数据模型、结构、类型、存储方式等,然后通过人们对系统的流程表单或页面的各种操作,数据就被记录和保存到了信息系统的数据库中,成为了企业的数据资源。从这个层面讲,企业过去的几十年的所有“信息化”工作,都只是在做一件事情——实现数据“资源化”。

数据资源在一定程度上有“量大”的内涵,例如:我们经常听新闻说XX地,矿产资源丰富,一定是说这个地方有大量矿产,而不是只有一块矿石。如果只有一块铁矿石,即使你懂冶金,能够对其进行炼化和提纯,那它产生的价值也是有限的。

同样,一条数据也不能称为数据资源,数据资源必须有一定的量。例如:如果T宝、拼夕夕等电商平台只对你的一次购物记录进行分析的话,其实意义并不大,但如果把你每次的购物数据都被汇聚起来,进行融合性分析,就能轻松知道你的购物偏好,然后给你进行产品推荐,以实现他们所谓的“精准营销”。

3、数据资产

关于数据资产的定义,请参考《企业数据资产管理的参考框架和方法》

数据资产管理研究的就是如何将数据资源转化为数据资产的过程。

那么,数据资产之后呢,数据又将转化成什么?

数据资产管理促进了数据的交易和流通,当数据交易和流通所需要市场环境、技术环境、法律环境都相应成熟的时候,数据资产就会转为为企业的资本——数据资本。

从数据管理到数据资产管理

首先,数据资源化。通过数据管理对企业各个数据源进行采集、汇聚和处理,形成企业的统一数据资源库。企业管理数据资源的目的在于数据应用,但在使用数据资源的时候,经常会发现有的数据业务无法识别,有的数据存在大量的质量问题,导致业务无法有效使用。这个时候就需要对数据进行治理。因此,数据治理是为了解决企业数据的质量问题而生!

其次,数据资产化。由于数据从创建到消亡的整个生命周期中,从业务到技术,从管理到使用,每个环节都可能发生数据质量的问题。所以,数据治理就不再是简单的技术问题了。也因此,数据治理更加注重对数据资源的整体规划和与之相适应的保障体系的建设,例如数据战略、数据架构、管理组织、管理流程、管理制度等。通过数据治理,打通数据孤岛、提升数据质量,实现了数据为业务赋能,满足了企业内部使用。这个时候企业的数据资源在一定程度上勉强可以称为企业的资产了。

最后,数据资本化。严格来讲,数据资产的价值是应该具备可衡量性的,而满足企业内部使用虽然体现了它的使用价值,但这个价值并不好衡量。因此,数据资产管理在数据治理和数据管理的基础上进行了扩展,以价值为驱动,通过对数据资产进行有效管理和估值,促进数据资产交易和流通。

4、数据管理、数据治理、数据资产管理,到底有何不同?

其实,在上文中基本也都交代了,如果您还觉得没说清楚,我们再总结一下,笔者认为:从技术的角度,这几个概念之间差别不大,主要的区别在于它们管理数据的目的和驱动力上。

数据治理更多的是问题驱动的,根本目的就是为了提升数据质量和控制数据安全,侧重于标准规范和保障体系的建设,促进企业内部的数据利用和交换共享。

THE END
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4.大数据的价值体现在哪些方面大数据的价值主要体现在以下几个方面: 1. 商业领域:大数据可以帮助企业进行精准营销,提高服务质量和效率,实现产品或服务的转型。例如,电子商务网站可以根据用户的浏览记录推送个性化的商品推荐。 2. 社会经济:大数据分析可以帮助公司更快、更明智地做出决策,提高运营效率,降低成本,改进产品或服务的开发。 https://www.xinpinmao.com/post/m8w3p1lqj.html
5.谈谈数据估值及其重要性通过数据估值,企业可以量化数据资产的价值和成本。同时,估值让您了解正确的数据管理并寻求改进方法。它还可以帮助寻找创新机会,以促进企业中更好的数据导向文化。 理解数据估值意味着掌握了定义数据资产的正确方法。这些应该是: 可识别且独特:包括数据库记录、表和文件 https://blog.itpub.net/69925873/viewspace-3056274/
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7.社会主义核心价值观的重大意义体现在哪些方面?根据历史数据和理论推导可知,某应用中,随机变量s的分布密度函数为f(x)=3x2,内的概率约等于f(x) Δ x。为此,开发该应用的仿真系统时,可用()来模拟该随机变量,其中,r1.r2.r3为计算机逐个产生的、均匀分布在(0,1)区间内的互相独立的伪随机数。答https://www.shuashuati.com/ti/e9f07249365b4e2ebbe1070c0e5fe063.html
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