数据资产管理怎么做?8分钟带你入门数据资产管理

你是否曾经遇到过这样的情况:企业积累了大量的数据,但却不知道如何有效利用?在需要使用数据时,却发现数据质量低下、难以分析?这其实就是数据资产管理不当所带来的问题。那么,如何在大数据时代做好数据资产管理,让数据成为企业的核心资产呢?下面,将为大家带来这一问题的解法。

数据资产管理,是指对企业所拥有的数据进行规划、组织、控制、保护和使用的一系列管理活动。它涉及到数据的全生命周期管理,从数据的产生、收集、存储、处理、分析到应用、销毁等各个环节。

在数字化转型的大背景下,数据资产管理显得尤为重要。

数据资产管理有助于企业提升竞争力,通过对数据资产的有效管理和利用,企业可以更加精准地把握市场趋势,优化产品策略,提升客户体验。

数据资产管理可以降低企业的运营成本,通过减少冗余数据、提高数据质量、优化数据处理流程等方式,降低企业的IT投入和运维成本。

数据资产管理可以帮助企业规避风险,保障数据安全合规,避免因数据泄露、滥用等问题给企业带来的损失。

在数字化转型的过程中,企业面临的数据安全风险越来越多,如数据泄露、数据篡改、数据滥用等。为了保障数据安全,企业需要建立完善的数据安全管理体系,包括制定数据安全策略、建立数据安全制度、加强数据安全监控等。

由于各部门之间的数据各自为政,难以实现数据的共享和协同,导致企业无法充分利用数据资产。为了解决这个问题,企业可以通过建立统一的数据管理平台、推动数据标准化、加强跨部门沟通等方式来打破数据孤岛。

数据资产管理的基本流程包括数据收集、清洗、存储、分析、共享和销毁等环节。

企业需要对收集到的数据进行清洗和整理,去除重复数据、无效数据和错误数据,提高数据质量。

企业可以利用数据分析工具对数据进行挖掘和分析,发现数据中的价值信息,为业务决策提供支持。在数据分析过程中,需要注意数据的准确性和可信度。

另外,企业还需要制定数据销毁计划,对不再需要的数据进行销毁处理,避免数据泄露和滥用。

艾比森是一家专注于LED显示屏研发、生产和销售的企业。随着业务规模的不断扩大和市场竞争的加剧,艾比森面临着数据资产管理方面的挑战。为了提升数据资产的价值和竞争力,艾比森同帆软合作来进行数据资产管理。

艾比森建立了跨部门的治理工作小组,并制定了数据标准和开发维护流程。通过明确数据管理的规范化和标准化要求,确保了数据资产的质量和安全性。

帆软对艾比森的数据资产进行了盘点和发布。从技术和业务视角出发,构建了数据资产目录,并遵循可持续发展原则不断丰富数据资产目录的内容。这使得艾比森能够清晰地了解自身拥有的数据资产情况,并为后续的数据应用提供了有力支持。

帆软对艾比森的核心数据进行了规范化和标准化处理。通过提升数据资产质量和保障数据安全合规性,帮助艾比森更好地释放数据的价值并规避风险。

帆软还提供了数据计算和数据应用方面的支持。通过高效的数据处理能力和丰富的数据可视化工具,帮助艾比森更好地挖掘和利用数据资产中的价值信息。

艾比森通过监控和评估数据资产的使用情况,对数据质量进行严格把控,从而克服在数据价值发掘过程中遇到的挑战。另外,艾比森采用系统化的方法,确保数据不仅易于获取、易于使用,而且高效实用。通过这种方式,可以在保持较低数据成本的同时,实现数据价值和质量的最大化,为可持续发展奠定基础。

post2024-06-1211:51:30

数据资产是什么?如何评估数据资产的价值?

制造业如何实现数字化转型?有哪些转型成功的制造企业案例?

数字化和信息化的区别是什么?

电商选品分析怎么做?如何借助工具分析电商数据?

数据中台是什么?2000字搞懂数据中台的主要特点与搭建方案!

浏览:75628

浏览:66059

浏览:65204

浏览:64248

浏览:56675

浏览:54577

内含200+数据可视化分析Demo,各场景分析模型和指标体系,给您的数据分析提供参考

THE END
1.大数据进行数据清洗的基本流程数据清洗的基本流程一共分为5个步骤,分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。下面通过一张图描述数据清洗的基本流程,具体如图所示。 接下来针对图中数据清洗的基本流程进行详细讲解。 1.数据分析 https://www.jianshu.com/p/1bc63211e025
2.数据分析基本流程有哪些数据分析主要有八个流程:1、目标的确定;2、数据获取;3、数据清洗;4、数据整理;5、描述分析;6、将数据展现和输出;7、洞察结论;8、报告撰写。 1、目标的确定 只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的思路。 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来https://www.linkflowtech.com/news/614
3.数据清洗的基本流程包括()步骤。A数据分析B定义数据清洗的数据清洗的基本流程包括()步骤。A、数据分析B、定义数据清洗的策略和规则C、搜寻并确定错误实例D、纠正发现的错误搜索 题目 数据清洗的基本流程包括()步骤。 A、数据分析 B、定义数据清洗的策略和规则 C、搜寻并确定错误实例 D、纠正发现的错误 答案 解析https://easylearn.baidu.com/edu-page/tiangong/bgkdetail?id=aa83547addccda38376bafbe&fr=search
4.机器学习的基本过程流程图好的,以下是机器学习的基本过程流程图: 数据预处理:收集并清洗数据,包括去除异常值和缺失值等。 特征工程:对数据进行特征提取和转换,以便于机器学习算法的处理。 模型选择:选择适当的机器学习算法,根据数据类型和问题类型进行选择。 模型训练:使用训练数据对所选模型进行训练,调整模型的超参数。 https://wenku.csdn.net/answer/5ac401b46e804515af9fa3a25c881f30
5.大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。确保数据换装质量和作业安全的前提下,由变化的线路所属铁路局决定在施工地点两端临近车站进行固定径路列车担当机车的 。 查看完整题目与答案 IC卡数据文件编制软件维护、管理由 负责,有关参数由电务段、机务段共同确定。 查看完整题目与答案 计算机结构化程序设计用( )种基本结构。 查看完整题目与答案 IC卡数据文件https://www.shuashuati.com/ti/2188e57ea66f4b41b60079e6f0873d76.html?fm=bd3b7f0d25f4f0ca340ecbbca695862350
6.大数据毕设基于Hadoop的音乐推荐系统的设计和实现(六)可以基于不同的用户数据,来分析并且产生最优的推荐结果,这样可以在系统对外扩展的时候能够减少投入的、并且能够快速取得预期结果。在设计该系统时,要设计一个完整的数据处理流程:数据清洗,数据上传,数据分析,数据存储,数据可视化。这个系统主要是针对于数据,对于数据进行处理,然后分析,能够得到推荐的结果,主要是基于协同https://developer.aliyun.com/article/1404874
7.数据清洗流程包括哪些步骤?数据清洗流程包括哪些步骤? 数据清洗是指对采集的数据进行初步处理,使其符合分析要求和标准,从而提高数据质量和可信度的过程。数据清洗流程包括以下六个步骤: 数据收集 数据收集是数据清洗的第一步,这个步骤是获取数据的初始状态,可以是从数据库、API、爬虫等多种途径获得数据。在这一步骤中需要注意的是,要根据需求https://www.cda.cn/bigdata/202779.html
8.科学网—系统:R语言贝叶斯网络模型R语言贝叶斯模型进阶R语言3.掌握利用R实现贝叶斯静态和动态网络学习的步骤和流程 4.掌握利用R进行贝叶斯网络推理的要点 5.通过理论知识学习与上机实践操作,具备构建贝叶斯网络模型的能力,实现科研和生产实践目的 专题一:R语言实现Bayesian Network分析的基本流程 R语言的数据类型与基本操作 https://wap.sciencenet.cn/blog-3539141-1414917.html
9.无锡政府采购网·无锡市城市信息模型(CIM)基础平台(一期工程)项目充分调研相关业务现状、数据资源现状、系统建设现状,明确无锡市城市信息模型(CIM)基础平台的发展定位和总体目标、实施计划及步骤,对平台定位、总体设计、技术路线、平台构成及数据资源体系等进行合理、可行、先进的设计,为无锡市城市信息模型(CIM)基础平台建设提供纲领性、框架性、指导性目标,推动CIM平台在城市规划、设计、https://cz.wuxi.gov.cn/doc/2024/04/17/4290410.shtml
10.数据处理全流程解析(如何进行数据处理)当完成这几步操作后,此时数据就已经脱离APP了,开始往数仓的方向流动,数仓承担着接收数据并最终将数据落地到应用的职责。 02 数据是如何被接收的 数据在到达接入层后会经历解包、解析转换、数据清洗、数据存储四个技术流程。只有经过了这一系列的步骤,数据才能够以规整的形式呈现出来,以供下一个环节的消费。 https://www.niaogebiji.com/article-114218-1.html
11.数据清洗标准与规范(31页)数据清洗流程和基本原则 数据清洗工具和技术介绍 数据清洗实例展示与分析 数据清洗常见问题及解决方案 数据清洗管理与质量保证 数据清洗未来发展趋势ContentsPage目录页 数据清洗定义与重要性数据清洗标准与规范 数据清洗定义与重要性数据清洗定义1.数据清洗是指对原始数据进行审核、纠正、转换和整理,以提高数据质量、准确性https://m.book118.com/html/2023/1228/8035074044006021.shtm
12.面向公众版“天地图”的地名地址数据库动态更新方法*收集民政局的门牌及地名数据、工商局的企事业单位登记信息、公安局的地址信息以及其他来源的地名地址信息。以上一期“天地图”地名地址数据库为本底数据并继承其数据结构、要素分类与编码。提取基础地理信息数据库的注记、居民地、道路等图层。按照一定的清洗规则和相关流程把相似重复、不一致、属性缺失的信息进行数据清洗,https://www.fx361.com/page/2022/0424/15802407.shtml
13.hadoop清洗数据流程mob649e815bbe69的技术博客在大数据处理中,数据清洗是一个重要的步骤。Hadoop作为一个分布式计算框架,可以帮助我们进行高效的数据清洗。本文将介绍使用Hadoop进行数据清洗的步骤和所需的代码。 流程图 开始文本文件导入HDFSMap阶段Reduce阶段结果输出结束 步骤说明 下面将分步骤介绍如何使用Hadoop清洗数据。 https://blog.51cto.com/u_16175464/7074610
14.数据分析的八个流程8、报告撰写。 1、目标的确定 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的,但第一次的数据报告中,需要你自己来提出并确定目标。 数据分析的八个流程 企服解答 数据分析的八个流程包括:1、目标的确定;2、数据获取;3、数据清洗;4、数据整理;5、描述分析;6、展现和输出;7、洞察结论;8https://36kr.com/p/1491281074089859