数据资产管理常态化数据治理实施

数据资产管理方法论框架及能力建设北京神州宏图科技有限公司中国系统工程学会信息工程分会DAMA.中国胡德平2015.07虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。——维克托.迈尔.舍恩伯格一、数据资产化1.数据资产的特征数据资产是指由企业过去业务、管理或其它经营活动中形成的，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的数据资源。特征一——预期会给企业带来经济利益特征二——应为企业拥有或者控制的数据资源特征三——是由企业过去的经营活动形成的特征四——可以用货币来衡量特征五——与业务融合，具有良好活性一、数据资产化2.企业数据资产•电子文档•数据体•视频数据•音频•图片•网页等•机构、人员、客户、编码等主数据•财务、生产、物料、库存、销售等业务主题数据库•数据仓库，汇总表、事实表、维表、报表•非结构化资料结构化管理•结构化数据混合数据体，如设计方案中包含图片等•关联变化较多的结构化数据（XML描述）非结构化结构化半结构化一、数据资产化3.数据资产管理的发展三阶段初步形成数据资产管理职能制定了数据资产管理规划形成企业数据管理标准体系建成企业数据资源管理中心无数据资产的概念数据资产缺乏治理机制存在信息孤岛数据满足局部业务需求数据可用性差数据资产管理成为企业文化数据、应用系统和业务深度融合大数据中心+一体化应用数据资产纳入绩效考核体系初级阶段中级阶段高级阶段一、数据资产化4.传统企业数据资产管理的现状数据资产管理现状L数据中心建设以基础运行环境和数据运行环境集中管理为主应用系统以局部需求为驱动、应用系统积累严重数据危机！一、数据资产化5.数据危机的本质及解决方案L本质：1）网络与计算机应用技术发展2）与同时期竞争对手差距拉大，影响了竞争力3）数据资产处于失控状态或低级管理水平解决方案1）建立数据治理体系2）开发数据资产（规划、大数据中心、一体化平台）3）维护、运营数据资产二、数据资产管理方法论1.数据资产管理架构数据质量数据安全数据运营数据治理数据规划大数据中心数据资产数据服务一体化平台二、数据资产管理方法论2.数据资产治理1.数据资产管理战略2.现状及问题3.数据资产治理目标4.主要任务5.实施方案及投资概算6.风险与效益分析数据治理体系架构设计数据资产管理常态化数据资产治理是企业治理结构的一部分，以建立数据治理的机构，履行数据治理职能及业务规范为目标。二、数据资产管理方法论3.数据资产治理机构应用平台管控团队信息化领导小组运行环境维护团队数据资产管理团队数据资产治理机构•制定信息化战略.•制定信息化顶层设计•项目/课题策划•企业信息模型维护•数据模型管理•数据标准管理•数据备份•数据资源评估•网络环境维护•操作系统•中间件/应用服务器•存储系统•安全保密•应用平台完善•应用平台发布•平台运行监控•平台使用审批由领导小组、数据资产管理、应用管理和运行环境管理人员组成的信息化管理队伍。二、数据资产管理方法论4.数据规划基础设施方案大数据中心方案应用平台方案系统模型数据模型数据标准业务模型业务数据规范数据流分析企业数据资产管理的关键阶段，是战略与战役之间的战术阶段。业务梳理及数据分析企业数据模型数据资产管理平台实施方案•关键技术全域业务分析、完整信息采集、企业数据模型、三大实施方案二、数据资产管理方法论4.数据规划——数据分析业务过程1业务过程2业务过程3一组业务活动二组业务活动三组业务活动业务分析数据规范1数据规范2数据规范3基础属性1，组成1基础属性2，组成2基础属性3，组成3数据分析二、数据资产管理方法论4.数据规划——主题数据库数据模型二、数据资产管理方法论4.数据规划——主题数据库数据模型二、数据资产管理方法论4.数据规划——数据/功能/用户视图二、数据资产管理方法论5.大数据中心建设(DAAS)大数据中心主要通过集成企业内部生产经营数据和外部数据，包括业务型大数据（BigTransactionData）和交互型大数据（BigInteractionData），通过多种云计算的技术将之集成和处理，向企业内部和外部企业客户提供有极大商业价值的信息支撑和智能分析的数据资产管控平台。二、数据资产管理方法论5.大数据中心建设——三类数据服务OperatingDataasaServiceStep2Step3•支持企业业务、管理职能，包括数据采集、传输、处理与应用，包括实时数据、视频等非结构化数据。•面向科学综合研究和经营决策分析等大数据分析应用SharingDataasaService•面向专业软件、成熟遗留系统及对外数据资产交易等DataWarehouseasaService二、数据资产管理方法论5.大数据中心建设——三大工程为企业提供一体化大数据中学，帮助企业将数据进行清洗、校验和梳理，为企业提供适合的数据存储和数据库解决方案，以及提供数据访问接口和数据安全管理等，为企业的分析型应用提供支撑基础设施以服务的方式提供企业分析型系统构建所需的硬件，包括服务器、存储、网络设备等数据环境建设根据企业的数据类型和应用方向选择合适的数据存储解决方案，包括数据库等数据服务同时提供数据仓库实施服务，解决中小企业缺乏数据仓库领域的专门人才及维护这样一个团队的高成本问题二、数据资产管理方法论5.大数据中心建设——数据环境架构二、数据资产管理方法论6.企业级一体化应用平台（SAAS）特点：1）包括数据源、数据集成、大数据平台、分析服务、逻辑子系统和门户层（企业私有云应用基础平台）2）基于统一组件/服务技术规范，实现插拔式集成3）集成业务、管理、决策以及移动端应用作用：1）集中或分级部署，实现数据采集、传输、管理、处理、应用一体化2）实现数据-功能-业务深度融合3）确保数据资产活性，数据资产价值最大化二、数据资产管理方法论6.企业级一体化应用平台（SAAS）DataSourceDataIntegration结构化数据集成BigdataPlatform流数据集成非结构化数据集成HadoopRDBMSColumnDBNOSQLAnalyticCapability数字盆地战略选井协同设计油藏监控油藏分析采注优化单井优化节能降耗产量调节…Vertical/IndustrySolution物探管理地质研究钻井工程录井管理…测井管理井下作业采油采气集输管理生产调度PortalWebMobileWidgetDataServic勘探开发数据采集平台经营管理数据其它数据源安全管理用户管理生命周期管理资源管理SystemManagement开发管理二、数据资产管理方法论6.企业级一体化应用平台（SAAS）云化部署主节点主节点备份节点用户接入节点大数据存储子节点子节点子节点云化大数据平台数据库FTP数据服务器三、数据资产管理能力建设1.数据资产管理关键能力数据标准数据规划数据平台数据模型顶层设计集成平台数据资产化是一场信息技术管理和应用的革命。——高复先三、数据资产管理能力建设2.顶层设计能力通过数据资产化顶层设计，研究和建立科学、规范、简明、适用的数据资产建设和管理的长效机制和企业文化，全面实现三个转变：数据管理：由混乱无序的信息孤岛向完整规范的企业大数据中心模式转变应用模式：由局部需求分散建设向集中集成业务协同转变管理模式：从离散管控向流程化、规范化、智能化、精细化管理模式转变单证报表帐册表单单证表单帐册单证报表用户视图(2000)概念数据模型(60)主题1主题2主题3主题41.2.3.4.逻辑数据模型(500)不按报表原样建库,却能产生各种规范/标准化的报表三、数据资产管理能力建设3.数据规划三、数据资产管理能力建设4.标准体系业务规范包括职能划分、业务流程、业务数据以及业务协同规范等，是企业综合管理平台的基础。信息模型包括业务模型、功能模型、数据模型、信息分类编码、数据元标准等，是企业综合管理平台的蓝图和建设参考依据。技术标准主要包括技术架构、开发语言、编程规范、数据安全、数据备份、质量体系、数据服务、数据接口、开发框架等具体实施技术标准规范。标准体系业务规范信息模型技术标准三、数据资产管理能力建设5.数据模型三、数据资产管理能力建设6.一体化大数据资产管理平台数据资产管理平台数据应用服务为各专业版块应用提供数据访问服务数据标准数据模型、数据元、信息分类编码、数据表单物理数据环境根据具体项目建设主题数据库运维管理包括数据安全、数据备份、数据服务审批等。数据仓库支持统计报表、数据查询、KPI分析和数据共享服务。三、数据资产管理能力建设7.一体化集成平台运行环境配置运行平台配置定制修改数据初始化功能组件配置操作权限配置集成平台——一体化平台、组件化集成小结1.数据资产化是数据技术时代（DT）的必然趋势2.数据资产全生命周期管理，需要建立一套科学、简明、实用的工程化方法论体系3.开展企业数据资产管理核心能力建设，逐步形成数据资产管控体系4.企业数据资产管理平台+一体化业务协同平台，重点强调业务流程规范、数据模型统一、数据标准一致、网络平台完整覆盖，具体物理系统按需部署5.企业级自标准是企业数据资产管理的基础工程6.业务规范-数据标准-数据中心-技术平台持续完善胡德平手机/微信：13911751001QQ:502038谢谢！