全链路解析如何构建数据资产管理框架及落地实践
“数智基建+数智应用”赋能分享02期实录，该分享课件已上传至官网
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以下为本次分享的回顾：
在企业数字化转型的浪潮中，数据已然成为企业最宝贵的资产之一。面对数据量的激增，企业既迎来了前所未有的机遇，也面临着重大挑战。如何控制数据生产成本、挖掘有价值的数据、提升数据的投资回报率，是企业数字化转型后期需要解决的关键问题，这些问题的解决对于企业在市场竞争中保持竞争力和实现可持续发展至关重要。
近年来，国家相关部门陆续出台政策，规范和指导数据资产的管理和运用，为数据资产管理提供了政策支持和操作框架。这些政策的出台凸显了数据资产管理在数据资产入表和价值估算中的基础性作用，标志着数据资产管理已成为企业数字化转型中不可或缺的一环。
一、五步法助力企业数字化转型升级
企业应如何进行数据资产管理以实现转型升级？袋鼠云提出了一套资产管理五步法，为企业提供了一个可参考的范本。
1、第一步：数据资产梳理
首选需要对企业已有的数据资产进行梳理，我们需要明确三个目标：
- 目标一：明确有哪些数据
- 目标二：理解这些数据的作用
- 目标三：为这些数据提供一个便捷统一的查询入口
在此基础上，通过再通过元数据管理五步法来实现三个目标以达到梳理数据资产的目的。
2、第二步：进行数据标准和数据模型规范设计
为了让企业产生的数据从源头保证规范性，进行数据标准和数据模型的规范设计是数据资产不可或缺的一个部分。传统方式下，开发人员在建表的过程中可能会存在表明命名不规范、字段命名不规范、字段没有添加备注等等一系列问题。通过规范方式设计数据标准和数据模型，能够从源头上避免建表过程中产生的元素信息不规范的问题，以此完成数据资产全流程的把控。
3、第三步：规范数据开发
在规范数据开发过程中，利用开发工具一站式完成SQL开发、临时查询、调度配置、任务运维等工作，通过数据权限控制、存储资源治理、开发规范性检查等手段全链路覆盖数据开发的各项环节。
4、第四步：提升数据安全
数据汇聚后势必要考虑数据安全问题，由于数据价值各不相同，企业应根据数据的重要性、价值指数等方面予以区分，便于采用不同的数据保护措施，防止数据泄漏。数据分类分级、数据脱敏、权限管控、水印设置等都是保护数据的手段。
数据汇聚后势必要考虑数据安全问题，由于数据价值各不相同，企业应根据数据的重要性、价值指数等方面予以区分，便于采用不同的数据保护措施，防止数据泄漏。数据分类分级、数据脱敏、权限管控、水印设置等都是保护数据的手段。
5、第五步：数据共享
数据治理完成后能够面向实际业务提供数据共享，实现数据价值。将数据仓库数据以服务化、接口化的方式提供至业务端，形成企业级的API市场和API服务管理，提高数据开放共享效率。
二、数据资产DataAssets提供全域数据治理能力
为了助力企业应对数据资产管理、数字化转型、数据价值挖掘等挑战，袋鼠云推出了数据资产管理平台-数据资产DataAssets，这是一个全方位数据资产管理平台，包含元数据采集、元模型定义、数据标准、数据建模、数据质量稽核、数据治理、数据安全等功能，采集全量的数据中台资产元数据，打通数据关系网络，实现数据的标准化和资产化管理，搭建起数据中台的数据资产中心，提供面向数据中台的全域数据治理能力。
区别于传统模式下滞后性、临时性的缺点，数据资产DataAssets具有前置性和体系化等特点，从元数据采集到定义数据标准、搭建数据模型、建设数据质量，全方位全链路的为企业搭建数据治理平台，实现数据治理闭环。
1、AI＋赋能，挖掘企业数据价值
数据资产DataAssets融合了AI+的能力，对数据资产平台进行了产品升级，包括数据地图-数据表智能解析、数据模型智能优化、基于自然语言的sql生成能力及日志智能解析等，这些AI能力的融入显著提升了数据处理和分析的智能化水平，不仅提高了工作效率，也大幅降低了操作的复杂性，使得数据资产的管理更加高效和便捷。
2、四大优势，实现全方位数据治理
- 梳理/管理企业数据：全面采集、管理、盘点数据，让大家知道并理解企业有哪些数据
- 提升数据规范性：建设数据标准体系，通过数据模型的自动引入，完成规范的模型设计
- 提升数据质量：通过事前规则配置、事中规则执行、事后质量报告，及时发现问题数据，有效避免问题的影响扩散
- 量化数据价值：通过分析数据的成本、收益，合理评估每份数据的价值
三、数据资产管理落地实践
上面我们为大家介绍的数据资产管理框架的方法论，接下来我们为大家介绍数据资产管理的落地实践，由于展现形式问题，大家可搜索袋鼠云服务号直播视频了解更多。
本次分享从建立数据资产管理的必要性、数据资产管理方法论、产品再到落地实践，为大家全链路的解析了企业如何构建数据资产管理框架，若您对分享内容感兴趣，可以点击【课件资料】获取。
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