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企业架构实践之数据架构实践之一:不断爆发的数据才是企业最重要的资产

浙江11选五开奖结果 www.op069.cn 2018-06-28 09:28:52  来源:IT常青树

摘要:本系列主要对物资装备公司架构实践中“数据架构”部分核心内容进行阐述。我们从企业数据资产出发,阐述了数据资产的基本特征,识别出企业的核心数据资产;并从数据资产管理的DAM=DM+DG+DA进行说明,规划了企业数据资产的管理的重点演进步骤,突出了企业架构之数据架构的咨询价值。
关键词: 数据架构 企业架构
数据资产
 
资产是指企业过去的交易或事项形成的,由企业拥有或控制的,预期会给企业带来经济利益的资源。任何营商单位、企业或个人拥有的各种具商业或交换价值的东西。从资产定义理解,表述为:“是为企业所控制的、能为企业带来未来经济利益的资源”。随着信息技术的不断进步,数据及其数据产生的信息,已经成为当今公认的企业资产,与实物资产、无形资产、人才资产一样,为企业不断创造价值。说其为企业中最重要的资产,是因为它已经成为企业商业活动竞争中的权利、优势和效益提供最重要的知识形态而存在,影响着企业的未来发展,广泛应用于客户关系管理、盈利预测与分析、生产运营管理、风险管理等,数据就像是企业的核心根基,关乎着企业的生存和发展!
 
然而,数据资源形成资产需要具备一定的前提。“IT常青树团队”结合咨询方法论和项目经验,提炼出数据作为资产的几个基本特征:
 
广泛性:数据资产可以提供使用的范围较比实物资产和无形资产更为广泛,企业可以对数据信息的销售或租赁,获取收益。
 
收益性:数据收益应高于成本特性,也就是说数据从产生,到存储,再到使用和维护都会发生成本开支,只有当收益价值高于支出时,才会产生价值。
 
时效性:数据资产有一定的使用年限,随着信息的不断更新,数据也会因时间的变化而进行更换,数据有寿命周期性。
 
除以上数据资产的关键特征外,数据资产还具有可控制、可量化、可变现、虚拟性、共享性、安全性、交换性、规模性等特征。
 
根据物资装备公司业务特点,本着从数据资产特性出发,识别预期给企业带来经济利益的数据资产,可分为如下几类:
 
一是公司的核心业务系统中的数据,即生产数据或称运营数据。其中主要支撑公司生产运营的是客户管理、供应商管理、合同管理、项目管理及市场开拓、招标、采购、物流、仓储子系统所产生的数据。如:供应商信息、物流数据、仓储信息、市场开发数据等。
 
二是公司各系统网络产生的数据流,即“数据管道”,业务在流转过程中产生的数据,如:招标浏览、客户交互记录、采购记录等。
 
三是公司的决策分析数据,即通过分析、整理并加工的业务系统中和数据管道中的数据,如公司的评级数据、市场开拓数据等。
 
数据资产管理
 
我们结合咨询方法论和业界最佳实践,数据资产管理应包括数据管理、数据治理和数据分析,即DAM=DM+DG+DA。数据管理是企业规划和控制数据及信息资产,使数据及信息资产发挥其商业价值;数据治理是对企业数据资产开展的管理活动,行驶数据权利及数据控制措施的组织、流程、活动、工具的集合,指导企业数据管理职能化、规范化、标准化地执行,确保数据及信息能够正确地进行管理;数据分析则是运用统计学原理结合企业商业的理解,采取数据分析工具和挖掘工具对数据资源进行的商务洞察分析,提供商业目标的价值实现。
 
企业在数据资产管理中往往会遇到很多问题,通常存在如下特征:
 
数据架构失控。企业中的信息系统变更频繁,相应的数据架构得不到及时更新,缺乏有效的数据架构管控机制。
 
数据质量差。企业中的各信息系统中数据录入缺乏规范性、时效性差等。
 
数据蔓延无序。企业构建的信息系统多为各业务职能孤立开展的烟囱式系统,缺乏系统集成和有效的数据统一管控。
 
数据安全突出。企业涉密的数据缺乏授权、权限、隔离等安全管控,导致数据泄露的安全问题时有发生。
 
数据缺乏标准化。企业中的跨职能及纵深端到端管控的数据流转缺乏标准化,导致同一数据数出多源,相关的属性及规范缺失,缺乏标准化。
 
元数据混乱管理。数据的存储和管控缺乏,不同的数据库系统存储方式不同,导致数据无法迁移和备份,部分数据清理成本高,缺乏元数据的统一管理。
 
针对诸上问题,我们结合咨询方法论和业界最佳实践经验入手,认为数据资产管理的核心特征是:完整性、安全性、一致性、标准化、准确性、及时性。企业在数据资产管理中离不开高质量的数据支撑,数据作为企业的核心资产,必然成为企业的核心竞争力,帮助企业转型,提供价值更高的产品和服务、优化流程、降低成本和管控风险。这里给出企业数据资产的管理的重点步骤:
 
第一步是从数据治理开始。长久以来,企业运用信息技术建设信息系统中过多的强调数据管理,缺乏数据安全、数据治理、数据架构、源数据、数据标准、数据生命周期等的管理,导致治理混乱、数据作为资源无法形成高价值的资产。所以,企业构建整体优化的数据治理组织、数据管理流程、数据管理平台,是将数据垃圾转换成数据资产的前提。
 
第二步是共享数据资产。数据从源头的识别到大量的采集需要以治理为前提,形成的标准化数据能够提供共享服务,主要是进行集中式的数据采集管理、统一的数据分析和挖掘、快速的数据共享应用开发及数据可视化、数据共享交易、行业数据分析报告等。
 
第三步是数据资产增值。数据资产提供的决策支持、服务和产品的定向提供、数据风险控制、内部管理优化、数据营销、数据合作、数据交易等。
 
通过我们对物资装备公司数据资产管理方面的指导,使公司领导层认知了数据资产的核心资产地位,明确了数据资产管理重要性和数据资产管理的开展步骤。企业架构顶层设计之数据架构咨询为公司的数字化转型提供了支撑,使公司在面对不断爆发的数据,不再迷离、彷徨,稳步的打好数据资产管理基础,夯实数据资产管理的基础保障,从企业的数据治理开始逐步实现企业的数字化运营愿景。

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