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，却不一定有人知道。本期猿团专访，我们采访了著名的亚信数据DACP产品经理高伟。
本期嘉宾简介：
高伟，亚信数据数据资产管理产品线总经理，国际数据管理协会会员、北京航空航天大学客座教授。16年行业经验，曾任亚信解决方案咨询部高级经理，对中国电信行业有着全面的了解，熟悉BOSS、CRM、BI、客服等电信业务运营支撑系统，具有丰富的市场经验和解决方案咨询经验。现主要负责大数据行业研究、数据资产管理产品规划及市场推广，著有《数据资产管理》一书。
4月24日，高伟新书发布会将于北京举办，欢迎业界内人士以及对数据资产 管理有兴趣的人士光临现场，与高总面对面交流。地址：北京市西城区百万庄大街22号机械工业出版社主楼10层。
以下为猿团记者专访内容，原创作品，如需转载请注明出处。
猿团：很多人可能知道亚信数据，但不一定知道什么是DACP。首先，能为我们简单介绍下DACP这个产品吗？
高伟：首先感谢猿团科技的关注和访问。DACP产品，全名叫做数据资产管理云图，英文为Data Asset Cloud Map，这是一款业界首倡的数据资产管理软件，它针对大数据时代，数据逐渐成为资产的趋势，解决了数据资产治理、开发、应用、开放、运营等一系列的问题，致力于将企业数据变为资产，使得数据资产发挥更大的价值！
猿团：数据可能大家都知道很重要，但数据资产管理是个什么概念，数据资产管理对企业又有怎样的重要性？
高伟：谈到数据资产管理，就不得不说到我的新书《数据资产管理》的书。今天希望借着这本书来抛砖引玉，将这一领域的概念理清楚，并且推动整个实践工作的开展。
在这本书里，我给“数据资产”和“数据资产管理”分别下了定义：
（1）数据资产是企业及组织拥有或控制，能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源。
（2）数据资产管理是企业及组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全完整，合理配置和有效利用数据资产，从而提高数据资产带来的经济效益，保障和促进各项事业发展。其核心思路是把数据对象作为一种全新的资产形态，并且以资产管理的标准和要求来加强相关体制和手段。
对于拥有数据资产的企业或组织，需要关注如何进行数据资产管理，毕竟在这个大数据时代，如果不能有效管理自己的数据资产，并且创造最多的附加价值，那么这种无所适从的焦虑感是挥之不去的。
同时，通过有效管理数据资产，才可以将大数据处理能力用于一个正确的方向，围绕业务价值创造目标，建立更好的流动、加工、分析、应用，甚至是数据间的开放、连接、整合、嫁接等一系列过程。
从更大的视角来看，数据资产管理还需要满足很多新增的资产问题，并支持新的商业模式和行业机会的出现和发展，例如，资产认定、资产审计、资产评估、资产交易、资产盘点等一系列问题，以及配合这些工作而出现的新角色，如，数据资产审计师、数据资产规划师，等等。
猿团：那企业应该如何来管理数据资产？并使其成为企业最关键的竞争力呢？
高伟：对于企业来说，管理数据资产应该从三方面入手：
（1）数据资产治理
数据资产治理是指企业如何管理数据资产的一套完整的机制，包括指导企业数据资产管理的政策、规章制度、流程、工具、组织、角色和责任。数据资产治理体系的建立将为企业数据资产的准确性、一致性、完整性、实时性和安全性等提供管理机制上的保证。
数据资产治理的核心是：在企业的大环境内建立人、数据、IT系统之间的和谐关系，实现企业业务及管理人员在正确的时间、正确的环境得到正确的数据支持及服务的目标。
（2）数据资产应用
数据资产应用是指企业如何将数据资产适当加工，为企业的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。最常见的数据资产应用就是报表开发、临时取数等，复杂一点，还包括了数据挖掘分析以及数据产品定制开发等，例如，管理驾驶舱的建设。
（3） 数据资产运营
数据资产运营是指企业对数据资产的所有权、使用权和收益权等权益及相关活动进行管理的过程，包括了产权登记、产权界定、资产购置、资产处置等，以及配套的评估、分析、统计、清查、监督等活动。
相对数据资产治理和数据资产应用，数据资产运营是一个比较新的领域，但也是数据资产管理中最具想象空间的部分。目前比较热门的数据开放、数据交易、数据合作等方向都属于这一领域。此外，数据资产的评估、规划、审计等也将带来咨询或服务市场的新商机。
猿团：能否简单而形象地说明DACP在数据资产管理方面有哪些优势，能提供哪些服务？和其他数据分析、开发平台有何分别？
高伟：DACP在数据资产管理领域围绕三个价值点进行了技术创新和功能设计。
（1）降低成本
对于一个大数据中心来说，最大的成本浪费是什么？不是昂贵的设备，高精尖的数据人才，而是在错误的数据基础上，做了复杂的数据分析统计等工作。如果连数据前提都是错的，那任何投入都没有价值，成本将会永无上限！
但是，为什么在传统数据中心里面会出现包括数据错误在内的各种数据质量问题呢？经过我们对大量案例的分析，发现最大的原因在于过去采用的各种治理手段，无论是元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据集成管理等技术工具，还是数据治理管理委员会、数据治理专项项目组、数据治理执行检查团队、数据质量分析师等管理方式，存在一个我们称之为“两张皮”的现象。即管理一张皮、执行一张皮，所有的实现依赖于外部管理力度和人员的执行自律，一旦外部干涉不到位或人员疏忽，极易产生错误或发生问题。这种模式成难毁易，在实际运行过程中，经常被各种意外、疏忽、偷懒等原因冲击得支离破碎、难以执行。
我们曾经了解到某运营商运维团队，特意设置专职人员进行数据治理监督，他每天就做一件事，就是审核开发团队提交的新开发报表是否符合数据质量规范，好像一个机器人一般、枯燥乏味、繁重不堪。但即使如此，该运营商数据中心里的质量仍然存在很大问题，实在令人纠结不已。
针对于此，DACP产品提出了“一张皮”的治理理念，在数据治理过程中，提供一整套工具手段，将数据的处理过程与管理规范有机融合起来，即借助系统，强制去审核数据采集、数据加工、运维管理、安全管理、质量管理等过程是否符合预先制定的规范标准，当出现与规范不符的行为时，直接拒绝执行通过。
通过这种方式，我们将管理规则融入业务环节之中，可以确保管理动作的有效执行，使得管理效率有了很大提高。同时，通过对过程数据的采集和分析，还可以随时调整修正规则参数，将新的管理要求部署执行，提升了有效性和及时性。
对于这种模式，打一个可能不是很恰当的比喻：就好像是建立了一个大数据的“操作系统”，我们提倡类似于Windows的操作理念，把数据规范、管理、使用、维护等各种操作进行了一体化整合，这样就有效避免了规范与执行的脱节。同时，通过图形化的方式，所见即所得，既确保了数据治理，也提高了工作效率，更大大加速了数据应用和开放等创新出现的可能。
基于“一张皮”的治理理念，我们还提出“三全式治理”、“数据体检”、“数据地图”等创新功能，限于篇幅，就不一一赘述了，大家有兴趣可以去读一读我那本书。
（2）提升效率
在数据资产得到治理保障的前提下，对于拥有数据资产的企业来说，最需要的是什么？我们认为，是生产效率所带来的生产力提升，对大数据的利用能力将会是未来最关键的竞争力之一。
同时，在大数据时代，相对于过去商业智能时代，就如同工业革命的变化，随着数据的价值日渐彰显，而数据的需求也将从过去仅仅服务于领导决策，而变为更加民主广泛，更多一线人员乃至最终用户，都需要获得各类数据以及数据加工的信息成品。所以，对于整个行业来说，数据资产的生产效率提升也是一个至关重要的问题。我们假定，对于数据资产的生产工艺未必会发生多大改变，但整个生产方式以及生产关系将产生了天翻地覆的改变。就如同福特汽车提出的流水线生产方式，将汽车制造的生产效率提升了4488倍，让福特汽车卖遍了整个美国，而一个福特汽车工人一年的收入，就可以买得起一辆福特汽车！
那么如何做呢？DACP产品提出了“数据工厂”的概念。我们建立起类似于工厂的生产制造组织体系，通过自动化工具的引入、人员的专业细化分工，推动生产规模的持续扩大，并带来整个生产力的有效提升。同时，也参考了工厂所链接的供应链体系，我们相信未来大数据生产也会走向社会协作，为此，我们提供了多租户、应用商店、数据标准化装配等技术功能，满足相应的跨部门、组织的协作管理。
此外，DACP还针对每个数据生产环节提供了更为人性化、效率更高的生产工具。例如，我们可以同时运行在传统数据库、Hadoop、MPP等多个异构计算平台之上，但保持相对统一的操作界面，使得生产人员不需要太多掌握底层技术，以相对固定的操作方式来完成对数据本身的加工，这就使得培训成本大大降低，对于人员技术能力的要求也随之降低。同时，以拖拉拽等所见即所得的方式进行操作，创造了一种我们称之为“无码开发”的体验，也大大提升了各个数据加工环节的效率。
（3）创造收入
我们知道，大数据环境下，数据不再局限于一域，而是要通过数据流通实现整合、集成、印证、呈现，从而将代表不同领域知识的信息进行汇集，并产生更多知识，以指导人们的实践活动。
那么，数据开放、数据交易、数据合作等数据流通手段也将应运而生，并且大行其道。而通过数据资产运营来赚钱，也就不再是一件新鲜事，而变成一种成熟的商业模式。
但是，围绕数据流通的业务发展，也会产生很多全新的问题，例如，数据安全、数据隐私、数据脱敏，以及数据合作伙伴管理、数据验真、数据计费、数据稽核等一系列问题。
针对这个领域，DACP产品也做了比较多的研究和技术储备，我们目前在国内几个大型电信运营商客户处，已经部署实施了名为“数贸通”和“数安宝”的子产品，专门解决数据流通过程中的相关问题。随着实践积累的不断丰富，相信这些产品也会更快迭代，并且为更多行业客户提供到位的专业服务！
猿团：对于数据资产的保护，DACP采取了哪些方式来保证用户的数据安全？
高伟：对于用户的数据安全，我们设计了一款名为“数安宝”的子产品。它的基本理念是针对数据建立起一整套语义层的模型，从而能够描绘数据资产本身的各类属性，同时，在叠加各种管理规则、检查手段，以保护数据资产不被非法使用，最后，通过场景和策略的设计，就能够在不同环境之下，实现对数据安全的充分保护。详细的产品信息，用户都可以从我们的官网上了解到。
猿团：目前DACP的用户数量情况？用户反馈如何？
高伟：截至2015年底，DACP已经部署到电信、航空、金融、交通、海关、政府等重要行业，已经积累超过了40个重要客户。考虑到我们在2014年底才正式发布这款产品，应该说增长速度还是比较令人满意的。
通过部署使用DACP产品，很多客户第一次有了全景视图来看到自己的数据资产，并且发现了过去数据管理过程中的各种技术或管理问题。因此，所有用户基本都对DACP在“一张皮治理”理念下的表现称赞不已。
同时，这些用户也都不满足于仅仅实现数据治理，而是希望借助操作系统式的治理能力，增加更多数据加工、协作、开放、运营等管理工具，可以更好的集成全新的大数据技术，并且解决企业内部日益增长的数据使用需求跟数据加工能力瓶颈之间的矛盾。
部分客户在数据流通领域里，也逐渐依赖于DACP提供的一体化管理能力，惟其如此，才有可能对数据资产本身更好的管控保护，并且放心的跟合作伙伴建立起健康的数据流通合作模式，并逐渐探索全新的数据开放商业体系。
猿团：能否谈谈您对未来大数据行业的趋势有何看法？未来DACP的目标又是什么？
高伟：站在我所研究的领域，我认为大数据行业刚刚起步，很像2000年左右的互联网行业，热闹非凡、生机勃勃，但同时，在如何利用这种全新技术改变世界、创造商业价值方面，依然显得有些盲目和躁动。
我相信，DACP所关注的这个领域是有着非常广阔的发展前景的，简单来看，我们首创性的提出了，在数据计算能力之上，数据应用能力之下，需要建立起一个数据治理管控层，这就像在交通行业，光有路是不行的，还需要建立起斑马线、红绿灯、交通规则等一系列管理手段，才可以使得交通体系更为高效，也真正发挥作用。反观大数据领域，这样的管理理念还没有被广为认知，无论对于一个企业，还是上升到国家标准层面，还远未实现对数据治理管控的体系建立，更不用说在数据隐私、数据开放、数据资产评估审计等领域的管理实践及理论设计。我们坚信，在这个领域的投入，就如同福特在生产方式的创新一样，一定会给企业、给社会，甚至给大数据这个时代演进，带来巨大的价值！
这个领域的构建和发展，将会是DACP的长远目标。但如果用一句口号来给这个目标加上注脚的话，我愿意表达为：DACP，中国大数据生产力创造的引领者！
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