数据资产全生命周期管理

目录

1、数据资产全生命周期各阶段详解

2、构建数据资产管理体系

3、结语

 

 

前言

 

数据资产管理随着数字经济的火热，也深入影响着企业的发展。数据资产管理不同于数据管理，它从资产视角重新审视数据,强调数据的价值属性,主张以开发数据价值、提升数据回报为导向,对数据进行全生命周期管理。这一理念犹如一场数据管理的"静悄悄的革命",正在重塑企业的数据观,引领企业走向数字化转型的光明未来。

 

数据资产管理区别于传统的数据管理,其核心要义在于"资产化"。传统数据管理强调以信息系统为中心,关注数据的存储、处理、应用等技术层面,数据价值浮光掠影,常常"数据一大堆,价值难寻踪"。

 

而数据资产管理则树立以数据价值为中心的理念,不惟技术论,唯结果导向。它将数据视作一项宝贵的无形资产,需要精心雕琢才能创造价值。数据资产管理贯穿数据采集、加工、应用等全生命周期,力求最大化地挖掘、放大数据价值。这正是其成为数字化时代"制胜法宝"的所在。当然,数据资产管理并非一蹴而就。要真正将其落到实处,需要企业在理念、制度、流程、技术、人才等诸多方面系统发力。

 

 

一、数据资产全生命周期阶段剖析

 

数据资产全生命周期管理处处展现着价值思维的意识。按照数据资产"从起点到淘汰"的生命历程,我们将其划分为规划、获取、存储、开发、应用、维护、淘汰七大阶段。每个阶段都肩负特定使命,需要匹配相应策略。唯有环环相扣,才能奏响数据价值的最强音。

 

 

1. 数据资产规划

 

数据资产规划处在管理链条的最前端,至关重要。它决定了数据资产管理的战略方向和重点领域。规划不善,极易导致"头痛医头,脚痛医脚",数据资产四分五裂,没有抓手。规划需立足企业战略目标,基于业务需求,系统梳理数据资产。

 

首要一步是识别高价值数据。这需要我们换位思考,从业务价值出发去评估数据资产。举例来说,电商企业的用户消费数据、银行的客户交易数据,都是至关重要的数据资产,直接关系核心竞争力。对高价值数据,要重点规划,投入更多资源。

 

在此基础上,要构建数据资产分类分级体系。按照业务属性,将数据划分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等;按照价值维度,将数据划分为战略级、核心级、重要级、一般级。分类分级为规划工作提供抓手,使之有的放矢。

 

同时,要系统梳理数据需求。深入业务一线,倾听一线的声音,摸清"缺什么""要什么""怎么要"。既要满足眼前需求,又要放眼长远,预判未来。只有需求牵引供给,供给契合需求,才能真正盘活数据资产。

 

需求是规划的起点,蓝图是规划的归宿。依托需求分析,我们要绘就数据资产发展蓝图,明确阶段性目标,细化分步实施策略。当然,外部形势瞬息万变,内部需求也在动态演进,规划要避免一劳永逸,坚持滚动调整,确保规划的鲜活性。

 

 

2. 数据资产获取

 

数据资产获取是管理工作的源头活水。广开数据源,拓宽采集渠道,汇聚海量数据,方能为后续环节提供充足的"原材料"。数据采集要讲究全面性和系统性,不能头痛医头,更不能捡了芝麻丢了西瓜。

 

企业要系统梳理内外部数据源,做到心中有数。内部数据是基本盘,要围绕业务场景,在业务流程中嵌入数据采集模块,形成常态化的自动采集机制。外部数据如合作伙伴数据、政府公开数据、社交媒体数据,是数据资产的"外延"。要主动对接,建立常态化的合作交换机制,拓宽视野。

 

获取只是起点,治理才是重点。原始数据如"璞玉",需要精心"雕琢"方显价值。数据治理要围绕"5C原则",即完整性(Completeness)、准确性(Correctness)、一致性(Consistency)、及时性(Current)、可信性(Credibility), 从源头上把好数据质量关。例如,要建立数据标准规范,统一术语、格式、口径,消除异构数据之间的矛盾。

 

另一方面,数据获取要以开放的心态拥抱变化。随着物联网、人工智能的发展,数据的内涵外延不断拓展,非结构化数据大放异彩。企业要主动出击,尝试从文本、语音、视频等非结构化数据中发掘价值。同时,要加强与外部数据拥有方的合作,打通"数据孤岛",共建"数据联盟"。开放协作,方能激发数据更大潜能。

 

 

3. 数据资产存储

 

数据资产要"藏"得住,才能"用"得好。存储是数据资产的"压舱石",事关数据安全和应用效率。存储策略要立足数据全生命周期,统筹考虑存储容量、访问性能、安全防护等要素,因地制宜,分层规划。

 

为适应数据规模持续增长,存储必须具备良好的可扩展性。云计算可谓存储扩展的"神助攻"。将云作为数据的"归宿",既可按需灵活扩容,又可显著降低存储成本。特别是对于非核心数据,上云不失为明智之选。

 

访问效率是存储的重中之重。面对复杂多变的数据应用需求,单一的存储形式难以全面应对。分层存储可谓"多层满足"的良方。基于数据热度、访问频率等,将数据划分为冷、温、热不同层级,匹配不同存储策略。热数据可采用性能强劲的闪存阵列,温数据可采用高性价比的机械硬盘,冷数据则可归档至廉价的磁带或云端。

 

当然,存储安全不容忽视。企业要建立健全的数据安全防护体系,利用加密、脱敏、身份认证等技术,全方位筑牢数据安全防线。对敏感核心数据,要实施更为严格的隔离存储,并实施严格的访问审批机制。

 

 

4. 数据资产开发

 

原始数据如矿石,需要冶炼提纯才能成为金子。数据资产开发正是这个"点石成金"的过程。它涵盖数据的清洗、集成、加工、挖掘等一系列繁复工序,旨在将杂乱无章的原始数据,炼就为服务于业务的数据产品。

 

数据清洗是开发的第一道工序。随着数据采集范围不断扩大,难免掺入"沙子""石子"。清洗要全面识别数据质量问题,运用统计分析、数据对比等技术,剔除异常值、修正不一致、填补缺失值,提升数据"纯度"。这是一个需要耐心和细致的活儿,丝毫马虎不得。

 

清洗后的数据还是一盘散沙,缺乏统一语义,无法直接应用。数据集成应运而生。它基于统一的数据标准规范,将分散在各处的数据进行关联整合,消除孤岛,形成全域数据视图。例如,将分散在各业务系统的客户数据,以身份证号为主键进行关联,形成完整的客户画像。集成让数据"有血有肉",为业务赋能奠定了基础。

 

数据加工是开发的重头戏。它将整合后的数据进行深加工,形成面向业务的专题数据集市。加工要坚持以业务场景和数据应用为牵引,有的放矢地生产数据"半成品"。这需要数据团队与业务部门紧密协作,提炼数据需求,制定数据加工规则。例如,电商可针对营销场景,汇总加工用户的浏览、收藏、购买数据,形成用户购买力模型。加工让数据更"接地气",直击业务痛点。

 

数据挖掘则是开发的最高境界。它运用统计学、机器学习等方法,深入"盘查"数据,发掘数据中蕴藏的规律和价值。例如,电商平台可基于用户行为数据,构建推荐系统,实现千人千面的个性化推荐。挖掘让数据价值被淋漓尽致地释放出来。

 

数据开发是一个涉及多部门协同的系统工程。建立健全的数据开发流程和规范至关重要。主要包括:制定统一的命名规范,确保数据可理解、可追溯;构建标准的数据处理流程,实现开发工作的规范化、自动化;建立数据血缘管理机制,清晰记录数据生产链条。规范让开发有章可循,流程让协同更高效。

 

 

5. 数据资产应用

 

应用是数据价值的最终体现。再好的数据,如果束之高阁,也只是一座"死城"。只有将数据资产融入业务的方方面面,让数据"动"起来,才能真正释放数据价值,彰显数据魅力。

 

应用要紧扣业务需求,让数据"接地气"。一方面,要全面梳理业务流程,找准数据切入点,将数据应用嵌入业务抓手。另一方面,要倾听一线心声,将数据产品打磨到"用户爽、业务畅"。无论是面向管理层的决策分析,还是面向基层的业务支撑,都要让数据"说人话",用最通俗易懂的方式呈现。

 

当然,拥抱前沿技术也是数据应用的必由之路。人工智能正是数据应用的"强力助推器"。机器学习可将复杂的数据规律"学"个通透,让预测预警更智能;知识图谱可将数据关联"图"个清楚,让千人千面的个性化服务唾手可得;自然语言处理可将音视频数据"听"个明白,让智能客服、智能助手梦想成真。拥抱前沿,方能让数据应用插上腾飞的翅膀。

 

同时,数据应用要坚持创新驱动。在传统业务领域大展拳脚的同时,也要放眼新兴业务,积极探索数据资产的全新应用场景。例如,将数据资产引入区块链,探索数据确权、数据交易等创新模式;利用数据资产构筑行业数字化平台,打造数据要素市场,实现数据价值外溢。创新思维,让数据应用领跑业界。

 

 

6. 数据资产维护

 

数据资产是一项需要精心呵护的"生命体"。只有常抓不懈,让数据资产保持"青春永驻",才能让价值之花常开不败。维护要坚持常修常新,及时修正数据缺陷,持续提升数据品质。

 

其中,数据质量治理可谓维护的"牛鼻子"。它要建立全面的数据质量评估机制,从完整性、一致性、及时性等维度,定期开展数据"体检"。利用交叉检验、统计分析等技术,全面诊断数据问题,有的放矢地实施整改。同时,要强化数据质量考核,将质量指标嵌入KPI,让数据质量成为全员参与的"头等大事"。

 

元数据管理也是维护的重中之重。元数据好比数据的"身份证",记录数据的业务内涵、技术属性、管理要求等关键信息。健康的元数据,数据才能实现自我表达,让使用者"对症下药"。维护要建立元数据的标准规范,统一元数据采集口径。定期开展元数据盘点,及时更新元数据信息,确保与数据"合身"。

 

数据资产分级分类也是维护的重要抓手。要定期回顾分级分类标准,动态调整数据的等级权限。对核心数据要严防死守,层层设防;对闲置数据则要及时下线,盘活存量;对陈旧数据更要定期"瘦身",减轻系统负担。动态优化,让数据资产常葆活力。

 

 

7. 数据资产淘汰

 

适当的淘汰是数据资产的"新陈代谢"。剔除低价值、低质量的冗余数据,回收利用宝贵的存储资源,是数据资产保持旺盛生命力的重要法宝。

 

淘汰首先要做好数据资产的"体检"。全面评估数据的业务价值、访问频率、存储成本等关键指标,甄别"僵尸数据""冷数据""脏数据"。例如,某业务系统下线多年的历史归档数据,虽然几乎无人问津,但依然占据大量存储。这些数据就是淘汰的重点对象。

 

当然,淘汰并非一刀切。对低价值数据,也要区别对待。对于监管合规、客户纠纷等可能用到的数据,需设定留存期限,确保合规。期限之内可迁移至低成本的冷存储。对于确无价值的冗余数据,则要果断删除,释放空间。同时,要完善数据销毁流程,对涉及客户隐私的淘汰数据,实行物理销毁,彻底消除安全隐患。

 

淘汰后,数据资产管理要常思"瘦身"之道。建立数据资产的"准入准出"机制,从源头把好数据入口,严控"低价值""劣质"数据。同时,建立部门协同的数据需求评审机制,提高数据复用率,减少重复采集。此外,还要强化存储管理,优化存储结构,减少内外部数据重复。常思常新,让数据资产更加健康敏捷。

 

 

二、构建数据资产管理体系

 

管理无体系,数据难成金。要全面释放数据价值,必须从战略高度构建系统完备的数据资产管理体系。该体系涵盖组织、制度、流程、工具、人才等各个维度,环环相扣,缺一不可。

 

 

1. 构建专业管理组织

 

组织是管理的"推进器"。专业化、职能化的组织机构,是高效开展数据资产管理的根本保障。在组织构建上,要坚持战略性和前瞻性,高屋建瓴谋篇布局。

 

在集团层面,成立数据资产管理委员会很有必要。由CEO或CIO担任主席,统筹制定数据战略,把控资源配置。在其领导下,设立首席数据官(CDO),作为委员会的执行机构,负责数据资产的规划、开发、应用等日常管理。同时,建立数据管理中心,作为常设的执行部门,负责数据治理、数据服务、数据分析等具体工作。

 

当然,单单"高大上"还不够,还需深入业务一线,设立数据管家。他们作为业务部门的数据代言人,负责收集数据需求,反馈数据质量问题,协调数据应用。管家制让数据资产管理"接地气",将管理战略落到实处。

 

 

2. 健全管理制度

 

制度是管理的"指南针"。全面、系统的数据资产管理制度,是规范管理行为、厘清责任界限的重要依据。制度建设要坚持全局性和系统性,构建涵盖数据规划、采集、开发、应用等各环节的制度体系。

 

首当其冲的,要制定数据资产管理总纲。明确管理原则、管理目标,划定各部门在数据采集、共享、应用等环节的权责边界,让协作各方有据可依。在总纲指引下,围绕数据质量、数据标准、数据安全、数据资产评估等关键领域,分别制定配套制度,做到事无巨细,照章办事。

 

例如,在数据质量领域,要建立数据质量考核机制。量化质量指标,纳入绩效考核范围。同时,建立数据质量追溯机制,将问题数据的责任落实到人。在数据安全领域,要健全数据分级分类、数据脱敏、数据备份等管理制度,严防数据泄露。制度的生命力在于执行。要建立制度培训、宣贯机制,加强全员的制度意识。定期开展制度执行情况检查,督促落实,让制度落地生根。

 

 

3. 优化数据资产管理流程,实现管理工程化

 

管理讲究章法,流程是章法的具体体现。标准化、系统化的管理流程,能够固化最佳实践,实现管理工作的规范化、工程化。在流程设计上,要坚持体系化和精细化,做到环环相扣,精益求精。

 

首先,要建立统一规范的数据采集流程。从数据源头开始,嵌入标准化的数据采集程序。对内,梳理业务流程,在客户信息登记、业务办理等环节植入数据采集子流程;对外,制定外部数据引入规范,对合作机构、数据供应商的数据按照统一标准接入。规范化采集,从源头保障数据质量。

 

在数据开发环节,要制定标准的ETL(Extract-Transform-Load)流程。统一数据抽取规范,固化数据清洗、转换、加载等处理过程。善用元数据,让数据"表里如一"。同时,还要注重开发流程的自动化,利用调度工具实现任务自动编排,流程自动执行。自动化让开发"提速增效"。

 

数据应用更需要体系化的流程。要针对不同的应用场景,如数据分析、数据挖掘等,设计差异化的工作流程。例如,在自助式数据分析场景,要构建"数据申请-审批授权-取数分析-知识沉淀"的闭环流程。通过流程的约束和规范,让数据应用更加高效、安全。

 

 

4. 应用领先工具和方法,让管理更智能

 

工欲善其事,必先利其器。现代化的管理工具和科学的管理方法,是提升数据资产管理效能的"倍增器"。在工具选择上,要立足先进性和实用性,将前沿技术与管理实践深度融合。

 

当前,人工智能、大数据等新技术方兴未艾,与数据管理加速融合。机器学习可用于设计智能化的数据质量监控工具,通过算法自主识别异常数据,实现数据质量的实时预警。知识图谱可用于构建数据资产的语义关联网络,直观呈现数据脉络。区块链技术可用于搭建数据资产的分布式确权系统,保障数据交易的公平和安全。前沿技术为数据资产管理插上腾飞的翅膀。

 

在管理方法上,要积极吸纳先进理念,让管理更加科学系统。引入DMBOK(数据管理知识体系),系统规划数据管理架构。运用DCAM(数据管理能力成熟度模型),客观评估管理水平,找准改进方向。借鉴精益管理、六西格玛等先进方法,在数据采集、开发等环节精益求精,追求极致的数据质量。管理创新让数据资产焕发勃勃生机。

 

 

5. 打造一支数字化的数据管理人才队伍

 

人才是数据资产管理的"灵魂"。复合型、创新型的数据人才队伍,是驱动数据价值、引领数字化转型的中坚力量。在人才建设上,要坚持专业化和精英化,打造一支懂业务、善管理、能创新的数据"特种兵"。

 

首当其冲的,要加强数字化人才的引进和培养。主动出击,从数据科学、计算机等专业招募优秀毕业生,为团队输入"新鲜血液"。建立健全的培训体系,常态化开展数据思维、数据技能的全员培训,打造学习型组织。鼓励人才创新,营造宽松自由的数据实验环境,让创意在碰撞中迸发火花

同时,要优化以能力为核心的激励机制。建立专门的数据职级体系,畅通发展通道,为数据人才成长铺就"阶梯"。加大科技创新激励,设立数据应用大赛、专利奖励等,为创新者加冕。完善的激励让数据英才各展其能,成为创新发展的"领头羊"。

 

总之,系统完备的管理体系,是数据资产管理的压舱石。企业唯有从战略高度,统筹规划组织、制度、流程、工具、人才等要素,才能为高效管理保驾护航。一个环环相扣、执行有力的管理体系,必将成为数据价值释放的"助推器",引领企业在数字化浪潮中破浪前行。

 

 

 

结语

 

数智融合的大幕才刚刚拉开。在可见的未来,人工智能、5G、区块链等新技术将不断刷新数据应用的边界,释放数据价值的潜力。建设统一开放的数据要素市场,吸引各方数据要素交易流通,倒逼数据资产管理提质升级。围绕数据形成基础设施,催生更多应用服务,丰富数字生活体验。

 

数据资产管理的舞台注定越来越大。企业必须将数据资产管理视为生存之道、发展之基。构建长效的工作机制,确保管理常态化、体系化。强化数据底座建设,为创新发展打牢基础。结合新技术,持续拓展应用新边界。坚持开放合作,链接外部力量,放大数据价值。

 

来源（公众号）： DATA数据社区