通过流程、制度、技术等手段，对数据实施有效管理，进而提高数据升值能力，助力产品成功，提升企业竞争力
1）缺乏统一数据视图，数据资源散落在多个业务系统
2）数据孤岛普遍存在
3）数据质量低下
4）缺乏安全的数据环境
5）缺乏数据价值管理体系
1）集中呈现业务数据全景图
2）理解报表数据指标含义
3）梳理不同平台数据口径不一致
4）数据质量问题
5）数据安全
6）反追溯数据的所有来源路径，精准定位问题
1）资产治理(核心)：涵盖数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理、数据成本与架构等
2）资产运营(最具想象空间的部分)：包括数据开放、数据共享、数据合作等方向。目的是：将数据价值链在不同组织间最大化
3）资产价值(衡量ROI最优的途径)：价值盘点、评估、变现等
4）资产交付：打通上层业务的连接器。为上层应用提供可持续、高质量的数据交付管道
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大数据时代，尽管“数据是资产”这个想法已经广为人知，但“数据资产”到底如何定义，“数据资产“又该如何来管理，却不一...
自主开发资产管理，是通过信息化、数字化手段，实现多系统数据共享，建立起标准资产数据规范，优化企业资产管理流程，提高...
在当今时代，离开数据，很难有企业可以正常运行，各个企业都依赖于数据资产做出的数据分析来进行更加明智和有效的决策，市...
定义 通过流程、制度、技术等手段，对数据实施有效管理，进而提高数据升值能力，助力产品成功，提升企业竞争力 进行数据...
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本文标题：数据资产管理
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