数据资产管理架构丨数据资产管理架构设计。

集团资产管理系统的架构与设计

1、在实际进行集团资产管理系统的设计、开发时，根据集团性质、功能要求的不同，应事先明确、划分系统中的各个功能模块、子系统。

2、集团管控模式的确定是个多层次的过程，涉及狭义的管控模式选择（总部与子公司的关系），广义的治理结构设定、角色与职责划分、组织架构设计（如直线职能、事业部、矩阵等）、资源管理（人、财、物）以及绩效管理的构建。

3、先锋国有资产管理信息系统是为我国国有资产管理提供全面支持的现代化工具，它整合了多层面的管理需求，实现了信息化和数据化的转型。系统采用了先进的多层B/S架构，结合了WEB的分布式对象技术，通过.NET规范的组件技术，构建了与业务处理的高效接口。

什么是数据中心资产的可视化管理?

1、数据资产的定义标准包括可控制、可量化和可变现。企业通过高效的数据资产管理，能够提供更精准的产品和服务，降低成本并控制风险，从而提升核心竞争力。在数据治理方面，IT部门不应独自承担所有责任。数据驱动企业的核心业务，需要业务部门的广泛参与。

2、资产管理可视化 传统资产管理形式能用性较差、效率低下，不适用于资产量庞大或种类繁多的数据中心。采用Hightopo 3D 数据可视化技术，即使面对再繁杂的资产，也可通过检索功能快速查找资源设备，对其进行定位及信息详情展示。在3D场景中可任意查询资产对象，如设备型号规格或CPU负载状况。

3、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

数据地图:数据资产管理,到底管什么?

1、数据地图应具备的关键能力包括：资产大盘提供整体到个人的资产视图，强调资产健康度；数据探索支持多维度筛选和元数据搜索；资产管理要求维护和配置资产元数据；配置管理规划资产架构和流程规范；个人工作台则提供资产管理者的关注点和优化任务。

2、数据地图和数据目录都是数据资产管理的重要组成部分，它们各自承担着不同的角色和功能。数据地图： 定义：数据地图主要解决数据查找和元数据管理的问题。 功能：它包含了字段信息、存储细节以及访问记录，帮助用户快速定位和理解数据。

3、数据资产，作为企业数据的关键组成部分，涵盖了五个关键元素：数据地图、数据目录、数据血缘、数据质量和知识库。本文将着重介绍这五个部分及其在数据资产管理中的作用。首先，数据资产通过数据目录揭示企业的业务现状，包括业务健康程度和表结构，通过数据质量评估业务表的波动和质量问题。

4、数据地图是企业数据治理体系的核心，通过图形化方式展示企业内部各类数据资产。它集成了元数据管理、数据资产检索、详情查看、权限申请、数据血缘分析等功能，为企业提供全方位的数据支持。理解构建数据地图的意义：数据地图为数据业务人员、开发人员和管理团队提供了便捷的数据访问与管理途径。

5、管理能力：数据地图具有强大的管理功能，通过汇集有价值的数据并展示，实现数据的集中管理。1 数据来源多样化：数据地图支持多类型数据管理，企业生产经营过程中产生的所有有用数据均可纳入其中。2 管理层面：对数据进行批量管理，包括权限设置、数据上线与下线、监控等操作，确保数据安全与高效利用。

6、数据资产管理中的数据地图是一种融合了数据与地图特性的管理工具，旨在提升数据管理效率。以下是关于数据地图的详细解数据地图的定义 数据地图通过管理、搜索与分析功能，结合数据与地图的特性，解决了数据链路不清晰、管理效率低下等问题，实现了数据的集中、高效管理。

迪思杰王浩:数据资产管理的基础架构

迪思杰集团副总裁、数字化部总经理王浩，于2023年8月15日，在第145期鑫知课堂，进行了鑫知2023年度数据治理系列公开课的第五次分享，主题为《数据资产管理的基础架构》。在本次公开课中，王浩深入探讨了数据资产管理的背景、设计方法、金融数据资产化的路径，以及数据资产如何助力金融数字化转型。

数据中台子系统--数据资产管理

1、数据资产管理是指对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动职能，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。

2、桥梁作用：数据中台是业务和技术之间的桥梁，将数据转化为企业的竞争优势。四大关键能力：数据汇聚、提纯加工、服务可视化和价值变现，支撑业务决策和运营。关键阶段与子系统：构建过程：数据汇集、融合、开放和智能化处理四个关键阶段。

3、“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

4、数据中台Data Middle Platform： 在业务中台构建完成后，考虑到后续端到端流程监控分析，大数据分析的需求才会涉及到数据中台的构建。当然数据中台本身也为上层应用提供各种数据服务能力。

5、数据结构与数据处理子系统是数据中台体系架构的核心，数据治理是提升数据价值的重要手段。该数据中台体系架构的通用性表现在以下几点。该数据中台体系架构综合考虑了数据中台的各种要素，参考这个架构进行建设可以有效提升数据资产价值，提供数据及服务的共享。 参考这个数据中台体系架构，企业可以一次规划、分步实施。