数据资产平台建设

根据数据资产管理实践白皮书（6.0 版）梳理数据资产管理平台建设指南，充分涵盖了对数据资产的定义，平台建设、管理办法、制度管理、绩效评估等内容，并分阶段介绍了数据资产管理平台各阶段需要完成的工作内容及重点，是一份具体实际指导意义的数据资产平台建设指南

数据资产平台建设

• 2、数据资产管理活动
  • 数据模型管理
    • 数据模型是指现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。
    • 数据模型管理是指在企业架构管理和信息系统设计时，参考逻辑模型，使用标准化用语、单词等数据要素设计数据模型，并在企业架构管理、信息系统建设和运行维护过程中，严格按照数据模型管理制度，审核和管理新建和存量的数据模型。
  • 数据标准管理
    • 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。
    • 数据标准管理的目标是通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，结合制度约束、过程管控、技术工具等手段，推动数据的标准化，进一步提升数据质量。
  • 数据质量管理
    • 数据质量指在特定的业务环境下，数据满足业务运行、管理与决策的程度，是保证数据应用效果的基础。
    • 数据质量管理是指运用相关技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制等一系列活动。衡量数据质量的指标体系包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性等。
  • 主数据管理
    • 是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据。
    • 主数据管理（Master Data Management，MDM）是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。
  • 数据安全管理
    • 数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
    • 数据安全管理是指在组织数据安全战略的指导下，为确保数据处于有效保护和合法利用的状态，多个部门协作实施的一系列活动集合。包括建立组织数据安全治理团队，制定数据安全相关制度规范，构建数据安全技术体系，建设数据安全人才梯队等。
  • 元数据管理
    • 元数据（Metadata）是指描述数据的数据
    • 元数据管理（Meta Data Management）是数据资产管理的重要基础，是为获得高质量的、整合的元数据而进行的规划、实施与控制行为。
  • 数据开发管理
    • 数据开发是指将原始数据加工为数据资产的各类处理过程。
    • 数据开发管理是指通过建立开发管理规范与管理机制，面向数据、程序、任务等处理对象，对开发过程和质量进行监控与管控，使数据资产管理的开发逻辑清晰化、开发过程标准化，增强开发任务的复用性，提升开发的效率。
  • 数据资源化
  • 数据资产流通
    • 数据资产流通是指通过数据共享、数据开放或数据交易等流通模式，推动数据资产在组织内外部的价值实现。
    • 数据共享是指打通组织各部门间的数据壁垒，建立统一的数据共享机制，加速数据资源在组织内部流动。
    • 数据开放主要是指公共数据资源开放，对于企业而言，数据开放主要是指披露企业运行情况、推动政企数据融合等。
    • 数据交易是指交易双方通过合同约定，在安全合规的前提下，开展以数据或其衍生形态为主要标的的交易行为。
  • 数据价值评估
    • 数据价值评估是指通过构建价值评估体系，计量数据的经济效益、业务效益、投入成本等活动。数据价值评估是数据资产管理的关键环节，是数据资产化的价值基线。
    • 评估方法
      • 参考传统会计评估方法：成本法、收益法、市场法进行评估
    • 价值计算
      • 内在价值
        • 内在价值 =( 数据质量评分 + 服务质量评分 + 使用频度评分 )/3* 数据规模。
      • 成本价值
        • 成本价值 = 获取成本 + 加工成本 + 运维成本 + 管理成本 + 风险成本
      • 经济价值
        • 经济价值 = 业务总效益 * 数据资产贡献比例
      • 市场价值
        • 市场价值 = 数据产品在对外流通中产生的总收益
  • 数据资产运营
    • 数据资产运营是指通过对数据服务、数据流通情况进行持续跟踪和分析，以数据价值管理为参考，从数据使用者的视角出发，全面评价数据应用效果，建立科学的正向反馈和闭环管理机制，促进数据资产的迭代和完善，不断适应和满足数据资产的应用和创新需求。
• 3、数据资产管理保障
  • 制定战略管理
    • 战略规划
      • 明确利益相关方
      • 评估能力现状，明确中长期和短期规划
      • 识别重要业务领域，数据范围和活动优先等级
      • 评估投入资源规模
    • 战略执行
      • 评估目标差距
      • 拆解战略规划
      • 制定阶段性实施路线
      • 确定负责人与参与人
      • 开展过程管理
    • 战略评估
      • 建立数据战略评估机制与评估模型
      • 确定目标完成率、成本合理性、测算收益
      • 阶段性总结
      • 调整优化战略内容、管理过程
  • 调整组织架构
    • 集中式数据资产管理组织架构
    • 联帮式数据资产管理组织架构
  • 完善制度体系
    • 管理办法
      • 数据模型管理力法
      • 数据标准管理力法
      • 数据质量管理办法
      • 主数据管理办法
      • 数据安全与隐私管理办法
      • 元数据管理办法
      • 数据开发管理力法
      • 数据生命周期管理办法
      • 数据资源化
      • 数据需求管理办法
      • 数据服务/应用广品管理办法
      • 数据共享/开放管理办法
      • 数据交易和外部数据管理办法
      • 数据资产价值管理力法
      • 数据资产运菅管理办法
      • 数据资产化
      • 数据资产管理考核与问责管理办法
      • 数据资产管埋自评估管理办法
      • 数据资产管理审计管理办法
      • 数据素养与数字技能管理办法
      • 考核评估
    • 实施细则
      • 数据架构/分布/模型实施细则
      • 数据标准实施细则
      • 数据质量实施细则
      • 主数据实施细则
      • 数据安全与隐私实施细则
      • 元数据实施细则
      • 数据开发/数据仓库实施细则
      • 数据生命周期管理细贝
      • 数据资源化
      • 数据服务/应用/产品实施细则
      • 数据共享/开放实施细则
      • 数据交易和外部数据实施细则
      • 数据资产价值评估实施细则
      • 数据资产运莒实施细则
      • 数据资产化
      • 数据资产管理考核与问责实施细则
      • 数据资产管理自评估实施细则
      • 数据资产管理审计实施细则
      • 数据素养与数字技能提升实施细则
      • 考核评估
    • 操作规范
      • 组织级数据模型
      • 数据架构/分布/模型设计与开发标准
      • 数据标准需求表、数据元目录与开发模板
      • 数据质量规则需求表、过程管理、质量分析模板、专项提升方案
      • 主数据分布表、开发标准
      • 数据安全需求表、分类分级清单
      • 元模型、元数据开发规范
      • 数据开发操作规范、数据仓库运维检杳单
      • 数据资产管理平台用户手册
      • 数据资源化
      • 数据服务/应用/产品申请表、开发规范
      • 外部数据需求申请表
      • 数据交易供应商与过程管理标准
      • 数据资产价值评估表
      • 数据资产运营指标表
      • 数据资产化
      • 数据资产管埋责任清单、考核计分表
      • 数据资产管理自评估模板
      • 数据治理自评估工作流程
      • 数据治理审计模板
      • 数据素养与数字技能提升对比分析表
      • 考核评估
  • 构建平台工具
    • 自行建设或采购大数据管理平台
  • 建立长效机制
    • 培训宣贯
      • 设置培训课程
      • 内外部经验交流
      • 优秀案例分享
    • 绩效考核
      • 设计评价指标
      • 定期组织检查
      • 检查关联薪酬
    • 激励机制
      • 建立发展路线
      • 纳入现有晋升机制
      • 设立相关评比奖项
    • 审计机制
      • 组建审计团队
      • 审计岗位职责、制度体系、数据活动
    • 数据文化
      • 优化数据服务方式
      • 提升数据素养
      • 培养数字技能
• 4、数据资产管理实施
  • 第一阶段：统筹阶段
    • 第一步
      • 盘点数据资产评估管理能力
        • 交付物
          • 数据资产盘点清单
          • 数据架构或数据模型
          • 数据资产管理现状评估报告
          • 数据资产管理差距分析报告
    • 第二步
      • 制定发布数据战略
        • 交付物
          • 数据战略执行计划
          • 数据战略规划
    • 第三步
      • 建立组织架构发布制度规范
        • 交付物
          • 数据资产管理认责体系
          • 数据资产管理组织架构图
          • 数据资产管理相关管理办法
  • 第二阶段：管理实施
    • 第一步：
      • 制定标准规范、实施细则、操作规范
        • 数据资产管理活动
          • 数据标准管理
          • 数据质量管理
          • 数据模型管理
          • 元数据管理
          • 数据安全管理
        • 标准化对象
          • 字段
            • 数据元定义
            • 字段级质量规则（准确性、有效性）
            • 属性定义
            • 字段名
            • 字段级安全规则
          • 表
            • 表命名规则
            • 完整性
            • 实体定义、数据字典、表结构设计
            • 数据表名
            • 表级安全规则
          • 表关系
            • 技术规则、业务规则
            • 一致性
            • 关系、约束
            • 数据血缘
            • 数据安全架构
        • 交付物
          • 标准规范、实施细则、操作规范
    • 第二步：
      • 搭建大数据平台
        • 数据的采集及存储
        • 数据转换规则
        • 数据集成调度策略
        • 业务系统或管理系统抽数
        • 融合云原生和AI技术
      • 交付物
        • 大数据平台、数据汇聚方案与记录
    • 第三步：
      • 全流程、项目制、敏捷式管理
        • 从目标一致性、角色合理性、范围明确性（包括业务范围、数据范围、技术范围等）、风险可控性、成本可计量、质量可优化等方面考虑
      • 交付物
        • 数据资产管理平台
        • 数据资产生命周期操作手册
        • 数据资产项目管理操作手册
        • 数据资产管理业务案例
    • 第四步：
      • 创建数据应用、丰富数据服务
        • 数据应用商店
        • 数据超市
        • 数据可视化分析
      • 交付物
        • 数据应用产品清单
        • 数据应用服务操作手册
        • 数据应用服务用户指南
  • 第三阶段：稽核阶段
    • 检查依据
      • 根据标准规范，对数据资源化过程
    • 检查手段
      • 定期总结、建立基线
    • 检查方式
      • 通过平台工具检查
    • 交付物
      • 数据资产管理检查办法
      • 数据资产管理检查总结
      • 数据资产管理检查基线
  • 第四阶段：资产运营
    • 建立数据运营中心，发挥辅助引导作用
    • 构件数据资产运营、价值评估指标体系
    • 建立用户视角下的服务等级协议（SLA）
    • 交付物
      • 数据资产服务目录
      • 数据资产价值评估体系
      • 数据资产流通策略与技术
      • 数据资产运营指标体系
• 1、数据资产演进方向
  • 1.数据要素化
    • 数据资产管理
      • 数据资源化
      • 数据资产化
    • 资产计量确认
      • 数据资产确认
      • 数据资产计量
      • 数据资产计价
  • 2.数据市场化
    • 数据要素流通
      • 可信流通清单
      • 市场准入条件
      • 流通模式与场所
      • 流通结果审计
      • 公平竞争界定
      • 监管手段形式
  • 3.相关概念
    • 数据资产
      • 是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。
    • 数据资产管理
      • 是指对数据资产进行规划、控制和供给的一组活动职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理须充分融合政策、管理、业务、技术和服务，确保数据资产保值增值。