01为什么需要数据资产管理
成本控制
由于大数据中计算和存储是不可缺少的，大数据的建设与成本紧密相连。 大数据需要大量的计算存储资源，如果没有适当的资产管理，很可能会在大数据发挥巨大作用之前消耗掉业务利润。 事实上，对企业来说，大数据很容易成为成本中心。 因此，在企业进行数据中心建设的过程中，可以获得大数据作为资产中心带来的红利，体验大数据成为成本中心后的痛苦。 这种痛苦不仅与资金投入密切相关，而且直接影响和决定着大数据建设的质量和效率。
体现价值
虽然不能抛弃数据的血缘关系和控制成本，但它不适合作为目的，也不适合作为驱动力。 如果以此为驱动力，则容易将大数据设为成本中心。 有必要改变想法。 大数据需要从现有的成本中心转变为资产中心。 然后，具有资产本质的大数据从成本中心变为利润中心。 成本投入与数据应用带来的价值相结合的投入产出，更值得大力关注，其核心是以资产为驱动力，资产直接瞄准是价值所在。 大数据一定要有应用和价值的探索，但大数据的应用和价值的探索基本上涉及到大数据的来龙去脉。 因此，数据资产管理伴随着大数据相关的成本、应用、价值探索等而产生，并伴随着数据中台建设的全过程。
企业进行数据资产管理还需要三个步骤：资产分析、资产管理和资产APP。
02数据资产分析
资产分析包括资产盘点和资产评估两部分。 资产盘点是为了让使用数据的人更好地理解数据，可以使用知识图谱对内容进行理解和推理，或者建立企业资产目录的资产评估对资产的活性、投入产出比进行评估。
资产分析具体包括以下三个部分。
1 .资产分析对象以企业全球大数据为资产分析对象。
2、多维数据资产分析体系以资产分析对象为基础，以底层元数据、用户行为日志、数据知识图谱为素材，整合人脑和机器学习算法为手段，充分了解数据资产的内容，完成各种数据资产分析，了解数据内容；
3、资产分析产品化在基于多维数据的资产分析体系、技术端和用户隐形产品背后进行资产盘点、资产评估和资产勘探，向用户输出易读、易懂的资产报告；
03数据资产管理
资产管理包括管理计算、存储、管理、模型、安全、成本等领域，形成有效的智能管理闭环，将管理方法论沉淀为工具产品。资产管理具体包括以下两个部分。
1、建立理财闭环体系，包括理财闭环体系现状分析、问题诊断、管理优化、效果反馈；
2、理财多维输出理财致力于开放管理闭环能力。 以标准输出、定制产品、能力输出、协作机制的构建等维度进行输出。
04资料资产APP
资产APP应用通过全链路实现端到端开通，评估APP应用投入产出比，进行安全检测管理。
资产APP具体包括以下两个部分。
1、资产应用全链路体系通过全链路数据跟踪，从获取数据到数据处理再到数据应用，实现端到端开通。
2、资产APP化以终端用户为中心，以数据资产的本质为推动力，提供APP应用分析产品。 清楚地展示数据的经过，包括所有链接的“血缘”关系；
05总结
通过资产分析、资产管理、资产应用，使大数据从成本中心走向资产中心，促使企业着力于数据资产的建设和管理。 通过数据中心内的“数据资产管理”模块，向企业输出数据中心对大数据管理的认识和沉淀，使企业数据得到全面掌握和全面分析、清晰可见、快速使用，得到正确评价和合理应用、智能诊断和有效管理。
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