物思科技大数据资产管理方案

2022-11-25 16:19

3347

一、大数据资产管理方案痛点

数据服务不易用

数据服务手段单一，数据服务开发效率低，不能及时满足多样的数据需求

数据无法统筹管理

数据孤岛依然普遍存在，对海量数据的管理缺乏健全的数据架构设计

数据质量不足

数据质量难保障，数据产出难把控，影响战略决策分析和一线业务数据支撑

数据问题难定位

诊断问题成本高、解决问题效率低

二、物思大数据资产管理方案概述

全面整合多源、异构的数据和信息资源，通过一站式的数据治理和智能的数据资产规划开放能力，将有价值的数据合理、合规、安全、高效的提供给各业务条线的数据需求方，全方面监控数据资产在全业务流程中赋能程度和成效，激活数据要素潜能，驱动治理方式、生产方式的变革。

数据资产,轻量化数据中心,物思科技,资产管理系统,数据治理服务,资产管理方案,数据治理,大数据中心,大数据平台

三、物思大数据资产管理方案内容

物思数据资产管理平台遵循“全局意识、业务为本、数据为核、分步演进、局部执行”为原则，围绕“1+4+N”模式来建设和开展，助力数据资产管理项目敏捷建设和迭代升级。1个策略：保障数据资产管理职能落地实施；4大职能体系：以数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营四大管理职能为支撑；N项服务：服务N个数据增值应用和数字化应用场景。

数据集成

实现企业中多源异构数据的采集，并进行有效的整合和开发，让数据实现更多的关联和碰撞，打破企业数据孤岛，产生更多有利于业务开展和创新的价值数据，确保数据资产的完整性。

数据治理

构建统一可执行的标准，提升数据质量，发掘数据关系，建立数据认责和问责机制，治理后的标准化数据，才能融会贯通到不同的业务领域。

资产规划开发

推广高价值的数据，收集数据资产需求，不断完善、拓展整个数据资产体系，通过运营才能让数据精准有效、安全合规的被数据消费者使用，并充分体现数据资产价值。

资产运营

四、大数据资产管理方案应用价值

业务数据化

整合全业务数据，沉淀企业共性数据、业务模型、算法能力，形成业务数据的融合贯通。

数据资产化

数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”，各部门为了统一的分析目的，形成各自对应的统计标准，在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析。