一、為何需要進行數(shù)據(jù)資產管理

　　成本控制

　　大數(shù)據(jù)離不開計算和存儲，因此大數(shù)據(jù)建設與成本強掛鉤。大數(shù)據(jù)需要耗費大量的計算存儲資源，如果沒有合理的資產管理，很可能在大數(shù)據(jù)還沒來得及發(fā)揮巨大作用時就已經消耗完業(yè)務帶來的利潤。而事實上，對于企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)很容易成為一個成本中心。

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　　聚搜營銷團隊于2015年在上海成立，團隊核心均來自百度搜索部門和國內知名服務商的成員，有非常豐富的產品和項目優(yōu)化經驗，這兩年來，服務于國內很多大中型企業(yè)和很多初創(chuàng)公司，通過我們多年的經驗和服務，幫助他們在搜索營銷領域上取得了不斷的成功。

　　因此，在企業(yè)進行數(shù)據(jù)中臺建設中，既能收獲大數(shù)據(jù)作為資產中心所帶來的紅利，也能體驗到大數(shù)據(jù)成為成本中心后所帶來的痛苦。這種痛苦除了與資金投入密切相關外，也會直接影響甚至決定著大數(shù)據(jù)建設的質量和效率。

　　價值體現(xiàn)

　　梳理數(shù)據(jù)的血緣關系，或是控制成本是不可舍棄的，但不是目的，更不適合作為驅動力，如果以此為驅動力，很容易讓大數(shù)據(jù)成為成本中心。我們需要轉變思路，大數(shù)據(jù)需要從現(xiàn)有的成本中心變?yōu)橘Y產中心，然后，擁有資產本質的大數(shù)據(jù)將由成本中心變?yōu)槔麧欀行摹?/p>

　　將成本投入與數(shù)據(jù)應用產生的價值掛鉤的投入產出比更值得花力氣去關注，其核心就是以資產為驅動力，而資產直接對標的就是價值。大數(shù)據(jù)一定要有應用和價值的探索，而大數(shù)據(jù)的應用和價值的探索基本上都會涉及大數(shù)據(jù)的來龍去脈。因此數(shù)據(jù)資產管理伴隨著大數(shù)據(jù)相關的成本、應用、價值探索等產生了，并伴隨著數(shù)據(jù)中臺建設的全過程。

　　在企業(yè)中，不同角色對于數(shù)據(jù)資產能給他帶來的價值點是不同的：

　　CEO或業(yè)務負責人

　　他們更想知道企業(yè)到底有多少數(shù)據(jù)資產，分布狀況如何，ROI情況如何。

　　一線業(yè)務人員

　　他們不在乎有多少張數(shù)據(jù)表，他們想要的是清晰查看和快速的使用數(shù)據(jù)資產。

　　CTO或CFO

　　他們需要準確評估及合理應用數(shù)據(jù)資產，因此他們關心的是數(shù)據(jù)資產是否被合理的應用到合適的地方，哪些地方應用使用數(shù)據(jù)的卻沒用，哪些地方使用數(shù)據(jù)的代價過高。

　　一線技術人員或技術負責人

　　他們需要智能高效的工具治理數(shù)據(jù)資產。

　　二、如何做好企業(yè)數(shù)據(jù)資產管理

　　數(shù)據(jù)資產管理領域重要的三個方向包括：資產分析、資產治理、資產應用，并需要基于這三個方向的技術研究和實戰(zhàn)，將流程、經驗、標準和規(guī)范等產品化，最終構成企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產管理平臺。

　　資產分析

　　資產分析包括了資產盤點和資產評估兩部分。資產盤點是為了讓使用數(shù)據(jù)的人員能更好的理解數(shù)據(jù)，可通過知識圖譜進行內容的理解和推理或構建企業(yè)資產目錄；資產評估則對資產的活性、投入產出比進行評估。

　　資產分析具體包括以下三部分內容：

　　資產分析對象

　　以企業(yè)全域大數(shù)據(jù)作為資產分析對象。

　　多維度數(shù)據(jù)資產分析體系

　　基于資產分析對象，以基層元數(shù)據(jù)、用戶行為日志、數(shù)據(jù)知識圖譜為素材，通過綜合人腦和機器學習算法是手段，充分理解數(shù)據(jù)資產內容，完成各類數(shù)據(jù)資產分析，理解數(shù)據(jù)內容；

　　用戶協(xié)同，并建立數(shù)據(jù)確信機制，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)內容理解與數(shù)據(jù)確信機制相輔相成的多維數(shù)據(jù)資產分析體系。

　　資產分析產品化

　　基于多維度數(shù)據(jù)資產分析體系，在技術端和用戶看不到的產品背后進行資產盤點、資產評估和資產探查，從而向用戶輸出易讀、易懂的資產報告；

　　提供資產導航服務，方便用戶通過多種方式找到想要的數(shù)據(jù)及其詳情；

　　提供特定專題的資產分析服務，如核心資產分析、用戶自定義資產分析等；

　　提供簡單易用、有助于資產分析和產品化的配置管理，如數(shù)據(jù)類目配置管理、數(shù)據(jù)資產打標簽等管理。

　　資產治理

　　資產治理包括對計算、存儲、治理、模型、安全、成本等領域進行治理，并形成有效的智能治理閉環(huán)，將治理方法論沉淀為工具產品輸出。

　　資產治理具體包括以下兩部分內容：

　　資產治理閉環(huán)體系

　　建立包括現(xiàn)狀分析、問題診斷、治理優(yōu)化、效果反饋在內的資產治理閉環(huán)體系；

　　對各環(huán)節(jié)內容進行豐富和完善，問題診斷不僅僅包括計算存儲資源診斷，還包括數(shù)據(jù)質量與數(shù)據(jù)安全的領域診斷。

　　資產治理多維度輸出

　　資產治理致力于將治理閉環(huán)能力開放。通過標準輸出、定制產品、能力輸出、構建協(xié)作機制等維度進行輸出。

　　資產應用

　　資產應用通過全鏈路實現(xiàn)端到端打通，評估應用投入產出比，并進行安全的檢測管控。

　　資產應用具體包括以下兩部分內容：

　　資產應用全鏈路體系

　　通過全鏈路數(shù)據(jù)跟蹤，將數(shù)據(jù)從獲取到數(shù)據(jù)處理再到數(shù)據(jù)應用，實現(xiàn)端到端的打通。

　　資產應用產品化

　　圍繞最終用戶，以數(shù)據(jù)資產的本質為驅動力，提供應用分析產品。包括全鏈路“血緣”關系，清晰展示數(shù)據(jù)的來龍去脈；

　　全鏈路保障：讓用戶清楚知道各種保障措施和問題所在，以及為何資產應用能夠穩(wěn)定、健康的運行；

　　訪問分析：全面分析數(shù)據(jù)應用到的產品及場景的被訪問情況；

　　ROI評估：為用戶指明當前產品或場景化應用的投入產出情況。

　　通過資產分析、資產治理、資產應用，我們努力讓大數(shù)據(jù)從成本中心走向資產中心，讓企業(yè)致力于數(shù)據(jù)資產建設和管理。通過云上數(shù)據(jù)中臺產品Dataphin中的“數(shù)據(jù)資產管理”模塊，將我們數(shù)據(jù)中臺對大數(shù)據(jù)管理的認知和沉淀輸出給云上企業(yè)，讓企業(yè)數(shù)據(jù)可獲得全盤把握及全盤分析、清晰查看及快速使用、準確評估及合理應用、智能診斷及高效治理，讓企業(yè)大數(shù)據(jù)釋放出應有的價值。

　　云上數(shù)據(jù)中臺產品Dataphin通過將數(shù)據(jù)資產管理方法產品化的方式，實現(xiàn)了可滿足企業(yè)各種角色對數(shù)據(jù)資產的訴求，使得企業(yè)能“全盤把握與科學分析數(shù)據(jù)資產”、“清晰查看及快速使用數(shù)據(jù)資產”、“智能診斷與高效管理數(shù)據(jù)資產”、“準確評估及合理應用數(shù)據(jù)資產”。

　　阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺團隊，致力于輸出阿里云數(shù)據(jù)智能的最佳實踐，助力每個企業(yè)建設自己的數(shù)據(jù)中臺，進而共同實現(xiàn)新時代下的智能商業(yè)！

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　　Dataphin，以阿里巴巴大數(shù)據(jù)核心方法論OneData為內核驅動，提供一站式數(shù)據(jù)構建與管理能力；

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