架构策略制度。做好数据资产管理工作，关键要做好的是数据资产管理相关组织制度流程和规范等相关的建设业的战略联盟间，提升数据价值实现业务互动。包括数据分析挖掘数据开放服务两个能力项。数据资产管理五星模型论文原稿。相比于其他国内外的标准模型或框架而言，数据资产管理星模型更关注数据资产管理的全局视角和整体过程，企业管理者或从业者可以更清楚了解整个数据资产化价值实现的过程。如图所示，新炬网络自提出数据资产管理星模型之后，在与国内外同行分享交流，特别是结合在金融电信电力制造政府等领域的企业级实践过程中，历经多年持续迭代完善，目前的数据资产管理星模型正式版覆模型管理元数据管理数据标准管理以及数据质量管理个能力项。完善的元数据管理以及数据标准体系，可以更加方便企业人员进行数据质量管理。数据质量管理借助工具手段将质量管理循环管理方法论真正落地。在这个过程中，利用数据质量管理工具对数据质量进行有效监控和分析。数据运营管理域，核心是如何提升数据安全和运营效率。数据资产管理团队通过制定合理完整的数据生命周期管理方案，针对不同类型的业务数据进行贯穿其整个生命周期的管理。面对业务部门和部门对数据使用的要求进行调研和分析，结合企业中各类数据特点数据资产管理五星模型论文原稿纸空文，无法落地。数据集成共享管理域，包括个能力项分别是数据采集数据集成和数据共享中心。数据资产管理五星模型论文原稿。相比于其他国内外的标准模型或框架而言，数据资产管理星模型更关注数据资产管理的全局视角和整体过程，企业管理者或从业者可以更清楚了解整个数据资产化价值实现的过程。如图所示，新炬网络自提出数据资产管理星模型之后，在与国内外同行分享交流，特别是结合在金融电信电力制造政府等领域的企业级实践过程中，历经多年持续迭代完善，目前的数据资产管理星模型正。第个管理域是数据运营管理，核心是如何提升数据安全和运营效率包括数据生命周期管理数据安全管理和主数据管理个能力项。第个管理域是数据增值应用，通过数据分析挖掘和开放服务，真正将数据服务于企业和企业的级多维度元数据视图，提供可视化的展现检索和查询，上下文的数据血缘关系分析，以及预览数据处理和变更对全局的影响度分析元数据监控稽核和版本管理能力，实现数据标准元数据设计稿与实际业务系统之间的差异，防止元数据与实际系统之间出现两张皮的现象，维护元数据的权威性和准确性数据安全管理识别企业敏感数据分类，洞悉数据安全关键数据的分布数据生命周期管理实时容量监控和趋势分析，提升系统性能，降低运维成本个性化数据门户面向不同用户，提供个性化门户便捷查询和实时检索。结束语数据资产管理星模型，作为个这些数据的问题极大限制了该企业进步运用企业数据资产，阻碍其利用数据做出精确的分析和预测，为企业战略决策服务的目标。该企业在与我们起共同努力，着手数据资产管理项目实施，实现了数据资产管理星模型的快速落地。首先，建立技术和业务共同参与的企业数据资产管理团队，并在项目初期以企业现状和未来战略为基础，制定了阶段的数据资产管理规则，从基础着手逐步构建适合该企业现状和特点的数据资产管理体系。其次，着手梳理企业数据资产，重新整理企业数据字典数据模型以及相关元数据，打破数据黑盒，让企业重新掌握数据资产。的数据资产管理平台，更有效的沉淀企业数据资产知识图谱，实现企业数据知识的共享和传播，同时高效地管理数据和提升数据质量，推动企业内外的数据共享和应用，提升企业数据价值，实现数据的资产化。数据资产管理星模型为构建企业的数据资产管理环境，实现数据资产保值和增值，提高数据质量都具有非常重要的意义数据资产管理星模型的企业实践案例星模型在不同行业的大型企业中进行了企业级的实践活动。大型制造企业在企业数据应用于企业运营的过程中，出现了许多关于数据的形形式式的问题，诸如数据资源分散数据信息也无法在企业中发布和共享安全管控不足缺少基本数据安全管控手段，没有必要的数据安全目录数据质量不高历史存量数据质量不高，存在大量重码无效数据，数据质量管理任重道远。数据容量问题数据容量有效收集与分析不足，数据化决策支持不够。年，国际数据管理协会发布了数据管理框架，并参考了的架构编写了数据管理指南。经过多次迭代，年月，国际数据管理协会发布的最新版中，将数据管理工作细分为十个职能数据治理数据架构管理数据开发数据操作管理数据安全管理参考数据与主数据管理数据仓库与商务智，。数据资产管理星模型提出的数据资产管理平台体系，为企业实施数据资产管理提供了平台化的支撑。通过各种可视化的数据资产管理平台，更有效的沉淀企业数据资产知识图谱，实现企业数据知识的共享和传播，同时高效地管理数据和提升数据质量，推动企业内外的数据共享和应用，提升企业数据价值，实现数据的资产化。数据资产管理数据监控稽核和版本管理能力，实现数据标准元数据设计稿与实际业务系统之间的差异，防止元数据与实际系统之间出现两张皮的现象，维护元数据的权威性和准确性数据安全管理识别企业敏感数据分类，洞悉数据安全关键数据的分布数据生命周期管理实时容量监控和趋势分析，提升系统性能，降低运维成本个性化数据门户面向不同用户，提供个性化门户便捷查询和实时检索。结束语数据资产管理星模型，作为个全新的数据管理方法论，必定会为大数据业界带来种全新的思维模式，也会给大数据产业带来种全新的助推能力。该模型随着中国数数据资产管理五星模型论文原稿数据形成事实上孤岛，数据资源及管理开发应用相对分散，数据采集整合分析以及数据应用没形成闭环。数据黑盒化企业人员对应用系统中数据理解和认知不足，数据字典与实际脱节。信息难公开没有平台支撑，梳理出来的有效数据信息也无法在企业中发布和共享安全管控不足缺少基本数据安全管控手段，没有必要的数据安全目录数据质量不高历史存量数据质量不高，存在大量重码无效数据，数据质量管理任重道远。数据容量问题数据容量有效收集与分析不足，数据化决策支持不够。分类与元数据审计日志和报告。年，发布了数据管理能力成熟度模型。在该模型中，将数据管理划分为大职能域数据管理策略数据管理业务案例数据管理项目数据治理数据架构技术架构数据质量数据运营。年，协会发布了数据管理成熟度模型，将数据管理工作分为个维度数据管理战略数据治理数据质量平台及架构数据操作支持流程。以及个成熟度评估等级可执行级可管理级己定义级可量度级以及优化管理级。数据资产管理星模型提出的数据资产管理平台体系，为企业实施数据资产管理提供了平台化的支撑。通过各种可视。该企业在与我们起共同努力，着手数据资产管理项目实施，实现了数据资产管理星模型的快速落地。首先，建立技术和业务共同参与的企业数据资产管理团队，并在项目初期以企业现状和未来战略为基础，制定了阶段的数据资产管理规则，从基础着手逐步构建适合该企业现状和特点的数据资产管理体系。其次，着手梳理企业数据资产，重新整理企业数据字典数据模型以及相关元数据，打破数据黑盒，让企业重新掌握数据资产。最后，建立数据资产管理平台，通过可视化的平台，实现了数据模型元数据数据生命周期和数据安全的统管理，有效解决了之前管理文档与内容管理元数据管理数据质量管理。以及目标和原则活动主要交付物角色和责任技术实践和方法组织和文化大环境要素。年，发布了数据治理统流程书，描述了企业数据能力成熟度评价模型。提出数据治理的要素模型，认为数据风险与合规价值创造等业务目标或成果是数据治理的核心关键命题，并且影响这些目标的达成需要组织结构和认知度政策数据相关责任者个促成要素。在个促成因素以外，必须关注数据治理个核心要素，分别是数据质量管理信息生命周期管理信息安全和隐私。要素模型中还有数据治理个支撑要素，数据架构星模型为构建企业的数据资产管理环境，实现数据资产保值和增值，提高数据质量都具有非常重要的意义数据资产管理星模型的企业实践案例星模型在不同行业的大型企业中进行了企业级的实践活动。大型制造企业在企业数据应用于企业运营的过程中，出现了许多关于数据的形形式式的问题，诸如数据资源分散数据形成事实上孤岛，数据资源及管理开发应用相对分散，数据采集整合分析以及数据应用没形成闭环。数据黑盒化企业人员对应用系统中数据理解和认知不足，数据字典与实际脱节。信息难公开没有平台支撑，梳理出来的有效资产管理峰会的传播，将吸引国内外政府机构和企事业单位的数据人才进行学习和推广，方面能为行业储备人才，另方面可以促进大数据行业发展。在该模型不断实施和推广过程中，还会不断发现和培育行业标杆，行业标杆进步推动星模型更加完善，使行業和人才共同受益。参考文献，扰客户的数据资源分散信息不公开数据质量不高数据黑盒化安全管控不足和数据容量问题等。通过个性化的数据门户，面向企业内部的不同用户和开发人员，赋予不同权限的快捷查询和实时检索能力。如图，数据资产管理平台，轻松将企业级的数据标准数据模型元数据和数据质量实现整合和打通，以数据资产目录数据地图等方式实现资产可视化和智能化，做到了集中式的元数据管理实现数据来龙去脉和相互关系的可视化企业级多维度元数据视图，提供可视化的展现检索和查询，上下文的数据血缘关系分析，以及预览数据处理和变更对全局的影响度分析元数据资产管理五星模型论文原稿作。而其中最为重要的是数据资产管理组织的建立，建立支真正为企业数据负责的管理和执行团队，并在企业决策管理执行和应用各层面全面实现数据资产管理工作。如果没有组织，如果没有人，规章制度靠谁去执行去监督，如此下去企业中所有的数据资产管理