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管理信息系统的大数据合作资产理论
随着大数据时代的来临,对数据的重视提到了前所未有的高度,
“数据即资产”已经被广泛认可。数据就像企业的根基,是各企业尚
待发掘的财富,即将被企业广泛应用。大数据是企业资产,那就必须
被纳入企业的资产管理中,同时,大数据资产又不是企业传统意义上
的资产,因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。
日常生活中,数据无处不在,但并不是所有的数据都可以成为资
产。数据作为资产需要具有以下特性:可控制、可量化、可变现。所
以数据资产一般具备如下特点:虚拟性、共享性、时效性、安全性、
交换性和规模性。
大数据最重要的发展方向是“数据驱动”,即在任何情况下,可
以通过数据本身的统计和分析结果来获得相关目标的决策或行为,从
而构成一个整体高效的运营系统。大数据的发展包括了三个层次,自
下而上依次为大数据处理能力、数据资产管理、业务价值实现。随着
大数据技术发展的日新月异,大数据处理能力不仅包括了目前技术领
域所关注的海量数据采集、存储、分布式计算、突发事件应对等,而
且已经具备对各种格式、类型的数据进行加工、处理、识别、解析等
能力。数据资产管理所起到的作用就是需要把在各种大数据处理平台
上获得的数据资产有效的管理起来,并且围绕它支持创造业务价值目
标,更好的流动、加工、分析、应用,甚至是数据的开放、连接、整
合、嫁接等一系列过程。围绕数据资产本身建立起一个可靠可信的管
理机制。能够通过数据资产管理清晰地知道相关数据的定义、数据之
间的血缘关系,并可以验证数据的有效性、合理性等数据质量指标。
大数据资产管理包括三个方面的核心内容:分别是大数据资产治
理和管控、大数据资产应用创新和资产共享、大数据资产流通运营和
资产增值。
一、大数据资产治理和管控
数据治理并不等同于数据管理。数据管理指规划、控制和提供数
据和信息资产,发挥数据和信息资产的价值,强调在企业或企业内部
进行。数据治理是对数据资产管理活动行使权力和控制的活动集合
(规划、监控和执行)。数据治理制定正确的原则、政策、流程、操
作规程,确保以正确的方式对数据和信息进行管理。
数据资产治理和管控是业务部门和IT部门的共同职责,需要由
业务部门和IT部门分别或共同制定相关决策,如业务运营模型、数
据治理模型、企业信息模型、业务规范、信息规范、数据库架构、数
据仓库/商务智能架构、元数据架构、技术元数据、数据安全管理等。
数据资产治理和管控的方法主要是面向数据的生命周期,从空间
视角和时间视角实现治理和管控。
从空间视角上看,因为数据在不同业务、不同系统中流动,因此
数据治理必须实现跨系统、跨业务的,端到端治理,需要有机构统筹
规划与决策、协调与推进。
从时间视角上看,企业管理数据资产,就是管理数据的生命周期。
数据首先被创建或获得,然后存储、维护和使用,最终被销毁。因而
有效的数据管理,开始于数据获取之前,企业先期制定数据规划、定
义数据规范,以期获得实现数据采集、交付、存储和控制所需的技术
能力。
数据资产治理和管控主要功能包括数据治理政策制定、数据标准
管理、数据结构管理、数据流管理、数据库管理、数据运用管理、数
据治理质量改善等方面。
二、大数据资产应用创新和资产共享
数据资产管理不重在大数据,而重在大分析。大数据资产应用创
新是指将数据资产进行适当加工和分析,为企业管理控制和科学决策
提供合理依据,从而支持企业经营活动开展、创造经济利益的过程。
同时,在当今互联网社会,所有人既是数据的生产者也是数据的消费
者,在互联网上共享信息、数据和实物,所有权被使用权代替,“交
换价值”被“共享价值”代替。数据共享可以实现快速数据建模、分
析、共享和应用。在数据共享层实现可视化元数据管理,从而建立企
业大数据中心,强化数据资产管理。
数据资产的应用创新需要围绕降低数据使用难度、扩大数据覆盖
范围、增加数据供给能力等几个方面来展开。对于降低数据使用难度
可采用数据可视化、有哪些信誉好的足球投注网站式分析、数据产品化来解决;扩大数据覆盖
范围则要使数据“平民化”,让一线业务人员接触到更多的数据,同
时让数据分布更加均衡,甚至打造数据应用商店;增加数据供给能力
要让企业业务人员从数据消费者转变为既是数据消费者又是数据生
产者的角色上来,进而推广至社会大众形成数据众筹众享模式。
三、大数据资产流通运营和资产增值
大数据的流通运营和资产增值是数据资产管理的最
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