OceanMind海睿思助力企业“数据入表”经济利益流入与生命周期管理

本文主要是介绍OceanMind海睿思助力企业“数据入表”经济利益流入与生命周期管理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

通过多年信息系统的建设与应用,企业积累了大量的数据。同时随着时间的推进,数据规模正以加速度快速增长。从国家到企业,都越来越关注所拥有的数据资源及其蕴含的深厚价值。很多企业已经逐渐认知到数据是重要的战略资源,数据资产化有利于为企业创造价值,也有利于提升企业的总资产价值。如何对数据进行有效管理和资产优化,将其价值最大限度的发挥出来是每个企业在大数据时代背景下迫切需要解决的问题。

企业需要对其拥有的数据资源进行应用场景分析与价值评估,量化资产价值。企业分析数据资源整体价值,对于规划未来数据发展策略具有重要的指导意义。企业需要对数据资产概念、特征、价值及价值影响因素进行界定和说明,通过对大数据挖掘、分析、实践及应用,使企业经营管理走向“数据驱动” 的精准运营模式。质量差的数据会影响企业业务运营,如:影响企业价值链各环节的决策,影响企业长期的业务战略判断等。发展高质量的数据可以大大提高企业竞争优势,实现内部赋能,为企业带来经济利益流入。

在通用的数据资产价值评估模型中,数据的内在价值业务价值、 绩效价值成本价值市场价值经济价值是分析要点,并认为这6大要点构成了数据的主要价值。企业在数据全生命周期的管理过程中,可以从数据多种维度如质量、时效、来源、需求、应用等出发,根据数据资产在多种应用场景中不同的用户需求,判断具备的价值要点及经济利益流入的可能性。

企业数据资源经济利益流入与生命周期管理

数据资产与企业其他实体资产有着很大的差异性,在数据全生命周期的价值创造过程中需要结合其特征进行管理。主要特征如下:

❖ 无实体性:数据资产是非实体性资产,它需要依赖于载体比如计算机设备才能显示出来,同理其使用价值也需要依附于载体体现出来。但是决定数据资产价值的关键因素是数据自身,而不是载体。

❖ 收益性:收益性是数据资产的根本特性。企业通过合理高效的使用数据资产,可以在商业竞争中更具优势,获取更高的利润。

❖ 不确定性:数据资产的价值具有不确定性,需要结合应用场景才能衡量。数据资产应用场景或应用的方式不同,为企业带来的经济价值也会存在差异。

❖ 共享性:企业的数据资产是通过各类经营管理信息系统中数据积累形成的,其共享性主要体现在两个方面:一方面如果企业的部分数据资产被其他的企业共同使用,创造价值,则可以通过销售带来经济利益流入;另一方面如果企业内部不同的业务部门或主体可以将数据资产应用到不同的环境和领域里,则可以进行内部赋能,二次发挥管理价值。

❖ 冗余性:企业多年积累的日常经营管理数据资源体量庞大,但不是所有数据都能为企业带来经济利益流入。企业数据有一定的重复性,同时还存在大量的无效数据。这些无效数据如果占用大量的存储空间,不仅不能为企业带来增值,反而会增加企业的运营成本。

❖ 时效性:数据的高流动性决定了数据的时效性。对数据资产而言,时效性是一把双刃剑。大部分数据资产只在一定的时间内具有价值,如果不能在该时间段内被有效应用,其价值可能会随着时间的推移而递减甚至消失。此外,也存在价值较低的数据资产,会随着业务应用场景的变化,重新对公司的经营决策产生作用,从而更好的发挥价值。

❖ 无消耗性:数据资产不像有形资产那样会实体性贬值,最终实物报废;数据资产只要存储环境稳定,是可以反复被使用的,不会因为使用时长而产生消耗。

❖ 再生增值性:数据资产在企业发展过程中可以通过扩大数据规模和数据维度,结合企业经营管理过程中不断发展变化的应用场景,深入挖掘分析出更有用的数据资源,同事可以在原有的数据基础上结合应用需求创造出新的数据资产,为企业带来更大的价值收益。

❖ 高风险性:一方面,由于数据资源的高流转性,若是数据资源全生命周期安全管理存在漏洞,造成数据丢失或者泄露的话,产生的结果可能会给企业带来不可估量的损失,甚至可能因为数据资源权属的复杂性和隐私性而导致企业引来诉讼;另一方面,数据资产的价值和生命周期的存在不确定性,容易受到各种内外在因素的影响而产生变化。

❖ 多样性:企业的信息系统是为满足企业不同领域不同阶段经营管理需求建设的,各类信息系统中不同类型的数据决定了数据资产具有多样性。这一特性决定了数据资产可以满足不同的用户需求、不同的应用领域要求,如果能够打通不同信息系统之间的数据壁垒,综合运用可以为企业带来更多的经济利益。

知己知彼,百战不殆,只有深入了解数据资源的特点才能在其生命周期中对经济利益流入做出更准确的判断。同时针对数据资产的特点来选择数据资源盘点、数据治理和数据全生命周期管理的的工具,才能真正为企业盘活数据资源、创造价值。

OceanMind海睿思数据工程是一套完整的实现从数据资源到业务价值的系统工程,改变了传统的数据建设方式中规划与实践“两张皮”、对业务感知弱、缺乏业务价值、数据管理缺乏体系等弊端,综合考虑数据资源的多重特点,同时充分结合大部分企业的数据管理现状及数据价值化需求,实现业务驱动、高效落地、价值体现、管理规范。

如何理解“数据工程”?

同时,OceanMind海睿思数据工程依据企业数据资源管理要求,严格按照DCMM认证的标准流程进行全方位支撑,将八大能力域与数据工程完美映射,帮助企业实现从数据战略、数据标准、数据架构、数据质量、数据治理、数据应用、数据全生命周期、数据安全等层面的数据管理。最终保证企业数据经济利益流入全流程客观可控,助力企业“数据入表”!

这篇关于OceanMind海睿思助力企业“数据入表”经济利益流入与生命周期管理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/899075

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X