Ⅰ 數據資產管理
在當今時代，離開數據，很難有企業可以正常運行，各個企業都依賴於數據資產做出的數據分析來進行更加明智和有效的決策，市場領導者正在利用數據資產，通過豐富客戶資料、信息創新使用和高效運營來取得競爭優勢。企業通過數據資產，提供更好的產品和服務，降低成本，控制風險。隨著企業對數據需求的不斷增長以及對數據依賴性的不斷增強，人們可以越來越清楚數據資產的商業價值。
什麼是數據資產?
數據資產是指具有無形資產的資源形態、以數據形式存在的企業戰略資源。數據資產的關鍵核心是資產，其應具備資產的特徵，又因其是以數據為載體的資產，又兼顧有數據的特性，因此數據資產屬於一種信息化資產。數據資產應具有以下特徵：
1、可以廣泛使用。數據資產的最主要特徵即可以提供給各類型的用戶進行使用，其使用范圍要比實物及無形的資產更為廣泛，企業可以對數據信息進行出售或出租，以此來獲得收益。買方可以對數據進行挖掘分析，再進行獲益。同樣的數據也可以提供給不同種類的用戶。
2、收益高於成本。數據資產和其他資產的共同特性即購買需要支付一定的金額，並且收益應該大於成本。同時，從數據的產生、到存儲、到維護使用都需要一定的成本，只有當收益價值大於支出的價值時，這些數據資產才會有價值。而海量數據中，一大部分數據其實是沒有價值的，這對數據資產的管理造成了一定的困難。
3、壽命周期性。數據資產具有一定的使用年限，隨著信息的不斷更新，數據也會在一段時間後變得不可用，也需要進行更新和更換。因此，對數據資產來說，存儲數量多，壽命周期長未必是優勢，因為數據是具有時效性的。
什麼是數據資產管理？
數據資產管理概念最早是在2012年的達沃斯經濟論壇上被提出的,其藉助了傳統的資產管理理念,將數據看做貨幣或者黃金作為新型的經濟資產進行管理,主要指的就是對於一個企業進行數據資產化,形成一個完善統一的管控架構,從而對企業不斷的創造價值，和應對大數據發展過程中帶來的機遇與挑戰。
數據資產管理（Data asset management 簡稱DAM）是規劃、控制和提供數據及信息資產的一組業務職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而起到控制、保護、監督、交付和提高數據資產價值的相關管理工作。數據資產管理也將成為企業的「實物資產」、「無形資產」、「人力資產」以外的第四大資產管理，並且其在未來的價值不可估量。
數據資產管理的目標是實現對數據資源進行全面採集、統一存儲、有效管理、深度挖掘和創新應用。主要包括以下三個方面的工作內容：
一、數據資產管理
數據資產的管理貫穿數據的全生命周期，讓數據更加准確、一致、完整、安全，降低開發成本，主要內容包括數據資產的生產（數據採集和集成）、數據資產的評估及數據資產的質量保證（數據質量管理）。
二、數據資產應用
提升數據服務能力，使得數據的使用過程更加方便、快捷、智能，從而提升管理決策水平。
三、數據資產運營
支持數據資產的分發、開發、交易等數據價值的實現。
Ⅱ 大數據資產化與決策智能化
大數據資產化與決策智能化
前些日子，美國洛杉磯警察局開始利用大數據預測犯罪的發生，這是大數據幫助人們做出前瞻性的決策的實例。然而大數據的作用遠不止是這一點。在商業領域，大數據對於企業管理者的決策也有重大的參考價值。本文介紹了企業決策者如何收集數據和利用大數據做決策的方法。
近年來，全球數據的增長速度之快前所未有，數據類型也變得越來越多。一方面，海量的多樣化數據對信息的有效存儲、快速檢索提出了挑戰，另一方面，其中蘊藏的巨大商業價值也引發了對數據處理、分析的巨大需求。
對於大數據的概念，至今沒有一個被業界廣泛採納的明確定義。根據大數據概念的內涵，並結合業界對大數據特性的普遍認同，我們提出以下概念：大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與感測數據。
其中，海量和多樣化是對大數據的數據量與數據類型的界定；快速是對大數據獲取、處理、分析速度的要求；價值是對大數據獲取、處理、分析的意義和目的；交易數據、交互數據與感測數據是大數據的來源，交易數據來自於企業ERP系統、各種POS終端，以及網上支付系統等業務系統；交互數據來自於移動通信記錄以及社交媒體等；感測數據來自於GPS設備、RFID設備、視頻監控設備等。
對大數據的利用將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。大數據將推動各個行業的信息技術應用產生兩大重要的趨勢：
一是數據資產化，信息部門將從成本中心轉向利潤中心。在大數據時代，數據滲透各個行業，漸漸成為企業戰略資產。擁有數據的規模、活性，以及收集、運用數據的能力，將決定企業的核心競爭力。
二是決策智能化，企業戰略將從業務驅動轉向數據驅動。智能化決策是企業未來發展的方向。過去很多企業對自身經營發展的分析只停留在數據和信息的簡單匯總層面，缺乏對客戶、業務、營銷、競爭等方面的深入分析。
在大數據時代，企業通過挖掘大量內部和外部數據中所蘊含的信息，可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰略。
那麼對於行業用戶，應當怎樣制定大數據應對策略以充分利用大數據所蘊含的巨大商業價值呢？以下兩方面建議可供參考：
一方面，應當通過雲平台實現數據大集中，形成企業數據資產。對於大型集團企業，各級子公司和分公司的ERP系統每天都在生成大量的交易數據和業務數據。分散在各個業務系統中的數據無法形成集中的資源池、不能互聯互通，將嚴重影響對大數據的統一管理與價值挖掘。實現數據集中是大數據利用的第一步。
另一方面，應當深度分析挖掘大數據的價值，推動企業智能決策。行業用戶應當重視對大數據的價值的深入分析與挖掘，推動企業決策機制從業務驅動向數據驅動轉變，提高企業競爭力。根據預測，大數據挖掘和應用可以創造出超萬億美元的價值，數據將成為企業的利潤之源，掌握了數據也就掌握了競爭力。企業必須更加註重數據的收集、整理、提取與分析。
未來3-5年，那些真正理解大數據並能利用大數據進行價值挖掘的企業，與對大數據價值挖掘重視程度不夠的企業之間的差距進一步拉大。真正能夠利用好大數據，並將其價值轉化成生產力的企業將具備強勁的競爭優勢，從而成為行業領導者。
Ⅲ 企業如何運用大數據戰略快速發展
運用大數據戰略實踐的關鍵問題不是數據規模或高精尖技術，而是如何利用數據迅速產生價值，如何用數據改變企業的經營管理方式。企業越早從數據中洞察事實，並據此快速做出行動越早受益。這其中關鍵問題的確不是數據的大小，而是如何利用數據迅速產生價值。
一、用數據為經營管理提供幫助
信息化時代市場競爭進一步加劇，企業的運作越來越復雜，充滿了各種風險和不確定性，企業核心能力的主要差異越來越體現在各個細節之中。若仍依靠定性和數據統計簡單分析，憑經驗大致判斷問題形成改進方案的做法，難以在現代市場競爭中取得優勢地位。用數據建模的方式自動識別問題並採取行動，可以更好地為企業經營管理服務。未來的金融競爭一定會比拼數據建模能力，若不盡快在精準營銷、風險識別、產品個性化定價等方面開展數據建模實踐，就很難形成相應的核心競爭力。
二、數據應用要面向解決企業問題
企業為迎接數據時代的到來，需要建立一支數據分析隊伍，並設置獨立的部門。他們的職責任務就是用數據幫助尋找和解決企業經營管理中存在的問題，提升企業的核心競爭能力。
數據專業人員由於專業特點的局限，對業務知識掌握和理解存在缺陷。數據人員要主動學習業務知識，嘗試在某一局部用數據發現和解決業務問題，然後與業務人員交流討論，看是否能夠對業務有些幫助。數據應用先不要涉及解決復雜的問題，避免起步階段遲遲無法打開局面。最好從解決簡單問題做起，可以考慮直接引入其他外部公司的成功實踐，迅速產生實際成果，讓大家快速看到數據應用帶來的成效。
三、面向問題收集和管理數據
傳統金融行業因為過去IT資源相對昂貴，本著節省開銷的考慮，只記錄與金融交易相關的數據，這造成其數據所覆蓋的范圍較窄，難以支撐大規模的數據應用。
現代IT技術降低了IT成本，同時隨著數據應用帶來價值的提升，各金融企業擴大數據收集范圍和粒度的意識普遍提高，為更大規模和更加深入的數據應用創造了條件。
四、確定數據的擁有者
企業會產生大量數據，不同業務單元和部門所產生的數據不同，數據使用的情況也不同，很可能會形成企業內的數據交叉使用。為避免內部的數據使用沖突造成數據的混亂，就需要明確各數據的主人，賦予其管理數據的責任和權利。數據擁有者要管理保護好自己的數據，同時要考慮如何讓這些數據產生更大的價值。
五、共享數據平台支持服務
數據應用需要配套的軟硬體環境支持，需要在企業內建設一套共享的數據應用平台環境，並安排專業團隊提供服務支持。
大數據工作的重點不是數據規模或高精尖技術，而在於用數據改變企業的經營管理方式。企業越早從數據中洞察事實，並據此快速做出行動越早受益。不要將資源投放在建設豪華的設備環境和隊伍上面，不用先准備大規模數據，只要開始實踐就會有收獲。