來源：《數據資産管理實踐白皮書（4.0）》《大數據時代數據資産管理“五星模型”》

黨的十九大報告提出要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，進一步突出了大數據作為國家基礎性戰略性資源的重要地位，掌握豐富的高價值數據資源日益成為搶占未來發展主動權的前提和保障。

數據資産化的概念已經成為行業賴以發展的共識。然而現實中，由于數據資産管理的不成熟，數據資産化的應用還停留在摸索階段。

• 缺乏統一數據畫像：企業的數據資源散落在多個業務系統中，管理人員無法及時感知到數據的分布與更新情況，無法快速找到并識别有價值的數據并納入數據資産。
• 數據孤島普遍存在：據統計，98%的企業都存在數據孤島問題，這阻礙了業務系統之間順暢的數據共享，降低了資源利用率 和數據的可得性。
• 數據質量低下：根據數據質量專家Larry English的統計，不良的數據質量使企業額外花費15%到25%的成本。
• 缺乏安全的數據環境：根據數據洩露水平指數(Breach Level Index)監測，自2013年以來全球數據洩露高達130億條。
• 缺乏數據價值管理體系：大部分企業還沒有建立起一個有效管理和應用數據的模式，沒有找到一條釋放數據價值的“最優路徑”。

數據資産管理是現階段推動大數據與實體經濟深度融合、新舊動能轉換、經濟轉向高質量發展階段的重要工作。數據資産管理貫穿數據釆集、存儲、應用和銷毀整個生命周期全過程。

對于如何通過高效的數據資産管理,幫助企業憑借高質量的數據提供更精準的産品和服務、降低成本并控制風險，從而提升企業的核心競争力，新炬網絡董事程永新提出了由“三個基礎”和“兩個飛輪”組成的“數據資産管理五星模型”。

探碼科技是成都本土知名大數據服務商，是一家應用雲計算、大數據和人工智能技術實現數據資産化運營的高新技術企業。業務覆蓋多個行業，緻力于大數據産業生态鍊的構建，采用先進的技術，實現數據從采集，處理到應用的全生命周期管理。

數據架構

探碼科技使數據成為核心資産，擁有專業負責數據架構和數據管理團隊，全權負責數據采集、處理、分析到數據應用開發的全過程。提供專業的服務器部署和運營維護業務，不斷完善數據架構，提升用戶在數據規劃、設計、開發和交付的質量，将IT系統建設生命周期從頭到尾管理起來。

數據治理

通過探碼智能數據采集系統，可以及時發現、定位和解決數據倉庫建設過程中各環節的數據質量問題，并完成問題數據的流轉和處理，同時對數據質量進行評估和監控，有助于不斷改進數據質量管理水平，大大提高數據倉庫建設效率及展現層的數據可靠性。

數據共享

探碼大數據平台，建立數據共享制度，完善數據登記、數據申請、數據審批、 數據傳輸、數據使用等數據共享相關流程規範，打破數據孤島，實現内部數據高效共享。同時搭建數據流通開放平台，增強數據的可得性，促進數據的交換流通，提升數據的服務應用能力。

數據資産增值:對内強化能力。探碼科技基于大數據幫助企業形成用戶數據畫像，根據企業大數據分析如何在企業内部重構産品、重構用戶定義，重新審視主營業務的用戶是否最佳，挖掘高價值用戶，拓展潛在業務價值。

數據資産變現：對外呈現價值。主動拓展到企業外部，進行數據跨界合作,補全客戶信息及産品流通信息,完善客戶數據畫像，實現數據增值，最終驅動主營業務成長。

場景變現

探碼科技根據行業背景、用戶體驗、客戶需求生成具有巨大價值的數據應用。數據應用集成用戶數據，打破信息孤島現狀。通過數據應用企業可以實現跨界合作，數據的價值不斷擴大，通過業務合作實現數據場景變現。

探碼科技基于數據全生命周期管理，結合人工智能技術，進行數據畫像、生成模型算法、實現智能檢索，已成功為北交金科、西南自動化研究所等企業機構開發企評家、塔米狗、工業APP等數據應用。将來，探碼科技還會繼續深度鑽研大數據和人工智能技術，開發律師評價平台與求職保險系統，并不斷的深耕行業數據，為各行業提供大數據智能服務。

文章轉自：探碼科技

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