阿里数据中台之数据中台顶层设计
最近在读阿里数据中台的书，因为要在组内做分享，就多度了几遍。与阿里大数据实践之路配合，基本可以看到阿里建设数据中台的过程，和一些技术细节。做一件有价值的事情就是把自己觉得好的东西分享出来，那么开始内容
（1）大数据的发展历程和价值探索
大数据的发展：
文章开篇是一段作者建设数据中台过程的心路历程，下来就是老套路，介绍了国内外大数据发展的历程与大数据的价值探索，这里做简单的介绍。
两个重要的节点需要说一下：
2003年谷歌公开了内部对于海量文件的处理技术、GFS分布式文件系统、并行计算处理框架MapReduce、高效数据存储模型BigTable，这些促成了分布式系统基础架构—hadoop。为各个大数据组件的诞生打下基础。
2012年全球大数据从TB上升到PB，也是阿里大数据之路开端的一年。
大数据的价值：
大数据的价值书中主要从四个方面介绍，在下面的四个方面都深刻的解析了大数据的实际应用和真是含义。
语义层面：
‘数据’即所有信息的记录，例如用户访问网站的信息的转化过程的行为属性；大是巨量的意思，可以隐身为数量、形式、含义的丰富,保障实现被高保真的记录与回放
实现层面：
大数据是一套数据处理技术活方法体系，实现具体以上特征的数据的存储、计算、共享、备份和容灾、保密等，保证数据处理的时效性和拓展性
服务层面：
大数据的数据技术变革引发的新型信息服务模式，例如从数据探索出发，系统主动推送信息给用户做决策、给及其优化参数、基于数据的量变完成数据的质变
应用层面：
大数据是数据服务组合生成的新场景、新体验、日益增长的数据量非但不会使信息获取效率降低、质量下降，反而会让每个人都能得到快速的迭代，个性化的互联网服务。
（2）阿里的大数据主张
在数据提供服务的基础上，阿里对数据的要求是准、快、全、统、通，简单的解释是标准统一，融会贯通、资产化、服务化、闭环自优，这是阿里数据中台实现目标的核心。
要实现上面的目标，如何做呢？
图片展示了数据中台运行的过程，主要抽象成三个部分
第一部分：OneData致力于实现数据的标准与统一
第二部分：OneEntity致力于实现实体的统一，让数据融通而非以孤岛存在，为精准的用户画像提供基础
第三部分：OneService致力于实现数据服务统一，让数据复用而非复制
从两一个维度看一下数据中台赋能业务的全景图
数据后台：
计算数据后台同时具有离线计算、实时计算计算能力和在线分析能力从而可以让用户今早的看见昨天及以前汇总及萃取的数据，准确无误的看到上一秒产生的数据、在线分析，查看海量的数据
数据中台：
云上数据中台、通过智能数据能力实现全局数据仓库规划、数据规范定义、数据建模研发、数据连接萃取、数据运维监控，拥有多样的数据的分层数据中心。
数据前台：
数据前台的核心是通过数据的复用，为多个业务线提供数据高效的数据服务。
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原文链接：https://https://www.doczj.com/doc/c44317497.html,/wenyusuran/java/article/details/97240283
一次性讲透阿里中台架构
一、阿里业务中台架构图
基础设施服务，即IAAS层，提供硬件底层支持。
基础服务层，即PAAS层，包括分布式服务框架、分布式数据库、分布式消息、分布式存储、分布式事务、实时监控服务等等。
互联网业务中台，包括各服务中心的抽象出来的各种业务能力，包括交易中心、支付中心、营销中心、结算中心、用户中心、账户中心等等。也包括非业务类服务，如日志分析中心、配置中心、序列中心、基础中心。
业务应用，经过调取业务中台，组装形成独立业务服务能力的业务应用。
交易来源，就是前台用户使用的各个端，如淘宝App、PC站等。
二、业务中台化-产品形态
阿里的电商生态，就是要根据对商业的理解，把一些基础逻辑梳理出来。例如什么是业务？什么是业务身份？各个业务领域的边界是什么？每个领域提供的基础服务是什么？领域服务和领域服务之间的流程链接标准是什么？再在这些思想的指导下去建立业务平台化的实施标准和业务管控标准。
电商业务中台由一系列：业务能力标准、运行机制、业务分析方法论，配置管理和执行系统以及运营服务团队构成的体系，提供各业务方能够快速，低成本创新的能力。
三、业务中台化-全局架构
中台建设需要一个中心化控制单元，就是我们的运营平台。它主要由协议标准、能力地图、业务需求结构分解、全局业务身份、业务全景图、业务度量等构成。能让我们有一个地方纵观全局，把控细节。
其中能力地图是一个最基础的设施，要能把电商生态里面的能力都呈现出来，并在过程中不断的优化完善。就象我们现在出行离不开XX地图一样，今后所有的业务方需要做业务规划，业务创新，都可以到这儿来寻找需要的基础能力。
四、业务中台化 - 业务创新和智能化
为了能将业务逻辑本身与实现逻辑分离，可以将业务逻辑下发给不同实现的执行系统，引入竞争，方便业务平台的改造升级，我们要将控制信息从业务平台中抽离到业务中台，以业务身份为主线来进行组织管理和呈现。并以生态角色的视角来重构信息架构。这样的变革对我们原来的系统架构提出了更高的要求。
通过业务中台化，我们把所有业务的数据汇集沉淀。每个业务它是怎么出来的？出来之后做了哪些业务需求、业务活动？每个业务活动的效果是怎么样的？都可以沉淀下来。
五、阿里核心业务架构
通过阿里云平台将技术中台进行部署，对集团内共享业务单元提供支撑，并最终对前台各业务线提供服务化能力输出。
六、阿里数据中台架构
阿里巴巴提出的数据中台模式正是为解决这些问题而生，并通过实践形成了统一全域数据体系，实现了计算存储累计过亿的成本降低、响应业务效率多倍提升、为业务快速创新提供坚实保障。
全域数据采集与引入：以需求为驱动，以数据多样性的全域思想为指导，采集与引入全业务、多终端、多形态的数据。
标准规范数据架构与研发：统一基础层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式，通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。
连接与深度萃取数据价值：形成以业务核心对象为中心的连接和标签体系，深度萃取数据价值。
统一数据资产管理：构建元数据中心，通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。
统一主题式服务：通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表。
极大的丰富和完善了阿里巴巴大数据中心，OneData、OneID、OneService渐趋成熟并成为上至CEO、下至一线员工共识的方法论体系。
七、阿里技术全栈全景图
阿里技术全栈包含：移动中台、业务中台、数据中台、基本中间件、基础设施、前台业务、后台业务。
移动中台，包括移动网关、开发套件&框架、消息推送、移动IM等等，提供了限流、负载、鉴权、消息推送、开发框架等等，使得移动端应用开发效率更高。
业务中台&数据中台，将业务、数据抽象和沉淀形成服务能力，对前台提供调用。
八、阿里技术平台底座
在阿里集团内部，所有业务中台、前台，共享一个技术平台底座，将阿里多年技术沉淀的价值最大化，提供运行更稳定、架构更灵活的技术支撑。
九、阿里中台组织架构
阿里巴巴集团在近期的组织结构调整中，组成由“小前台，大中台”互为协同的创新管理模式。
原阿里巴巴中国零售事业群总裁张建锋将担负起“中台”的重要工作，负责共享、数据、搜索，以及闲鱼、淘宝头条等创新孵化业务。
十、业务中台建设路径
阿里对业务中台建设路径进行了总结提炼：
1）决心变革
企业内达成战略共识，一把手牵头，做总体规划、分步实施，找准切入点，解决具体业务问题。
2）成功试点
通过分析调研，明确业务目标和范围，完成技术平台引入、中台建设方法论宣导，进行试点，梳理标杆，积累经验。
3）持续融合
总结出适合企业自身的理念和规范，优化组织、提升中台效率。
十一、企业中台战略升级的4个方面
阿里建议企业实施中台战略的4个升级：
1）战略升级
通过中台建设，落地企业数字化战略。
2）组织升级
组织架构需要与中台架构相匹配，根据企业实际情况优化组织效率。3）流程升级
将企业现有流程进行梳理，优化及固化企业流程，提升企业运作效率。4）技术升级
通过互联网技术，对企业基础技术设施进行升级，降本增效。
十二、阿里中台的能力开放
阿里基于阿里云、ET大脑、业务&数据双中台，将阿里10多年的技术能力向社会进行开放。十三、阿里业务中台建设方法论
1）中台建设的基础协议
就是要根据我们对商业的理解，把一些基础协议梳理出来。例如什么是业务？什么是业务身份？各个业务领域的边界是什么？每个领域提供的基础服务是什么？再在这些思想的指导下去建立业务平台化的实施标准和业务管控标准。
2）中台的基础设施：中心化控制单元
就是运营平台，它主要由协议标准、能力地图、业务需求结构分解、全局业务身份、业务全景图、业务度量等构成。能让我们有一个地方纵观全局，把控细节。
阿里数据中台设计与数据资产管理
袋鼠云大数据解决方案专家。专注于云计算、大数据、企业级技术架构（EA）等领域，在互联网、零售、工业等行业有深入的理解和丰富的从业经验，曾带领项目团队完成中金易云、货币网、固德威等企业级大数据项目交付，擅长行业大数据解决方案的咨询与落地。
正文：正文
企业的发展，往往伴随着业务更多元化，也必然会促进更多的业务数据产生，也为企业实现业务数据化和数据业务化带来了更多的可能性，但现实是很多企业依然采用传统理念去建设大数据平台，导致不单单业务系统是一个个烟囱，大数据平台也是一个个垂直的数据中心，所以如何打通这些数据并将其按照一个统一的标准进行建设，以达到技术降本、应用提效、业务赋能的目标，是众多企业面临的问题。数据中台就是为解决这些问题而生。
数据中台的内核包括两方面：一个是应用数据的技术能力，另一个是数据资产的管理。
Part 1
一、数据中台设计
数据中台的概念由阿里巴巴首次提出，它是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台是涵盖了数据资产、数据治理、数据模型、垂直数据中心、全域数据中心、萃取数据中心、数据服务等多个层次的体系化建设方法。
（一）数据中台建设方法论
（二）数据中台建设内容
1. 全域数据采集与引入以需求为驱动，以数据多样性的全域思想为指导，采集与引入全业务
（电商、零售、生产等）、多终端（PC、H5、APP等）、多形态（自身业务系统、三方购买、互联网采集抓取）的数据。
2. 标准规范数据架构与研发统一基础层、公共中间层、百花齐放应用层的数据分层架构模式，
通过数据指标结构化规范化的方式实现指标口径统一。
3. 连接与深度萃取数据价值形成以业务核心对象为中心的连接和标签体系，深度萃取数据价
值。
4. 统一数据资产管理构建元数据中心，通过资产分析、应用、优化、运营四方面对看清数据资
产、降低数据管理成本、追踪数据价值。
5. 统一主题式服务通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数
据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表。
（三）数据中台设计方法
1. 数据模型层次设计
数据中台将数据分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）(其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）)、应用数据层（ADS）。
ODS层：
把来源于其他系统的数据几乎无处理地存放在数据仓库中。主要功能：
?数据同步：结构化数据增量或全量同步到数据计算平台；
?结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到数据计算平台；
?累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗；
CDM层：
存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据。CDM层又细分为DWD层和DWS层，分别是明细宽表层和公共汇总数据层，采取维度模型方法基础，更多采用一些维度退化手法，减少事实表和维度表的关联，容易维度到事实表强化明细事实表的易用性；同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多宽表化的手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复的加工。
?组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
?公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标；建立逻辑汇总宽表。
?建立一致性维度：建立一致的数据分析维表，降低数据计算口径不统一的风险。
ADS层：
存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层和ODS层加工生成。
?个性化指标加工：不公用性、复杂性（指数型、比值型、排名型等）
?基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。
设计原则
2.数据规范定义设计
规范定义是指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、衍生指标等。一般指标组成体系可以划分为：原子指标、衍生指标、修饰类型、修饰词、时间周期。
如：支付订单金额+最近7天+淘宝=最近7天淘宝的成交
表命名规范：
ODS：ods_[业务库名]_{业务库原始表名}[_delta]
DWD：dwd_{主题缩写}_{业务过程缩写}[_自定义标签缩写]_{单分区增量全量标识}
DWS：dws_{数据域缩写}[_自定义标签缩写]_{刷新周期标识}
ADS：ads_ [_业务应用缩写][_维度][_自定义标签缩写]_{刷新周期标识}
DIM：dim_{维度定义}
3. 数据模型设计
维度建模是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法，维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
维度表
表示对分析主题所属类型的描述。比如"昨天早上张三在淘宝花费200元购买了一个皮包"。那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(淘宝), 商品维度(皮包)。通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。
事实表
表示对分析主题的度量。比如上面那个例子中，200元就是事实信息。事实表包含了与各维度表相关联的外码，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。
维度建模常见的由星型模型、雪花模型和星座模型三种，数据中台设计一般采用星型模型。
Part 2
二、数据资产管理
大家已经意识到数据是企业最宝贵的资产了，前面讲的都是企业数据建设的方法，那企业如何把自己的数据资产建好、管好和用好？这不仅仅需要方法论和管理制度，更需要的一个可视化的数据管理工具，实现复杂的数据资产运维简单化，前面的数据中台系列文章开篇就曾介绍袋鼠云数栈大数据产品，它是一款高效的大数据实时/离线任务开发、任务调度和数据管理工具，它从以下三个方面实现数据资产的管理。
1. 数据地图管理
数据地图是对整个数据中台内的数据进行统一查询、管理的“地图”，数据地图主要面向数据开发者，汇聚用户所有数据信息，通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段，帮助数据中心专有云完成数据信息的收集和管理，解决"有哪些数据可用"、"到哪里可以找到数据"的难题，并且提升数据资源的利用率。
2. 数据模型管理
数据模型管理，主要是为解决架构设计和数据开发的不一致性，是为了约束平台使用者的表名、字段名的规范性，架构师从工具层合理的进行模型分层和统一开发规范，包括2部分，一个是规则配置，另一个是对表名、字段名的定期校验。
规则配置：可以配置表名必须由哪几个元素组成，比如表名=数据仓库所属层级+表所属主题+数据更新周期+增量/全量，按照这个规则，表名就会是
dws_sale_channel_day_full，这样的话，这张表是做什么的就一目了然了。
定期校验：可以对表名、字段名做定期校验，告诉你哪些表、哪些字段是不符合要求的，这样的话，平台长期运营下去，依然会处于比较健康的状态。
3. 数据质量管理
在实际生产中，数据计算任务没有告警，但不代表数据就是正确的，比如源数据异常、代码逻辑修改等原因都会造成结果数据错误。数据质量就是保障数据正确性的工具，主要包括这么几部分：一是支持准确性校验规则，二是支持双表校验，三是输出校验报告。
数据准确性规则配置：可以配置针对表的、字段的校验规则，比如这个表的数据量是不是波动很大，某个字段是不是有异常的值，这个字段的值会不会有很多空值。
双表校验配置：数据迁移、重要逻辑变更时需要保证数据的一致性，传统方式采用人工编写SQL的校验方式，数栈·Valid提供自动化校验功能，仅需页面配置即可完成海量数据的一致性校验。
输出质量报告：支持字段级、表级校验报告，具备历史数据统计功能，辅助定位数据质量的问题根源会定期的自动执行校验规则，输出校验报告。
总结
数据时代带来的挑战不仅仅是数据量的爆发式增长，更重要是如何管理好、治理好、利用好这些数据，显然传统的大数据建设方法论无法满足需求。
如果把大数据建设工作比如盖高楼的话，那么大数据平台开发和管理工具（数栈）就是打桩机、挖土机、推土机、塔吊...，过程中严苛、繁琐、体系的开发、治理、分析建设方法论（数据中台）就是楼层规划、户型设计、房屋建造....，数据服务就是业主个性化的装修。袋鼠云数据中台建设方案就是集大数据平台产品+建设方法论+数据服务+数据运营经验的整体输出。
一、系统简介 源泰数据资产管理系统是可以进行数据资产管理的操作软件，帮助用户对资产的数据和信息进行综合的管理，管理基本的资产数据信息，对资产信息的详情操作和管理可以保证基本的资产数据信息的实时的校准。 二、系统功能 1.资产增加 1.1原始资产数据整理 将原始资产数据整理成execl表格形式。 具体要求说明如下： 1.Excel文件的工作薄命名必须为：sheet1，如图： 打开想要导入的Excel文件，查看左下角工作薄的命名，如果不是Sheet1，则需要重新命名。重命名方法：右击左下角工作簿名称，在弹出菜单中选择重命名，修改成sheet1即可。如图： 按照资产导入模板将各类资产的各类信息项填写完整。
2.Excel文件的保存类型必须为：工作薄（*.xls），操作方法：打开想 要导入的Excel文件，选择文件 另存为，如下图 确定选择保存类型：Microsoft Office Excel 工作薄(*.xls)。1.2原始数据导入 资产数据导入只能由本单位系统管理员操作，具体操作步骤如下：第一步：系统管理员登录系统，系统管理员的默认用户名为：本单位组织机构代码+000000 默认密码：adminpassword。
第二步：系统管理员登录后， 第三步：在上图界面中，首先选择数据类型，包括十大类资产，比如：设备、房屋、土地、图书文物陈列品、交通工具、家用家具、无形资产等。如果需要导入的是设备类资产，那数据类型这里就应该选择设备，如上图。然后选择数据位置，通过点击浏览．．．，弹出选择文件对话框： 找到本机上整理好的Excel文件，点击打开。数据类型的选择决定了可以导入的资产信息项。
数据资产管理技术白皮书
前言 党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的 重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先， 大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质 量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据 应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估， 企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营 有形资产一样管理数据资产。 国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数 据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的 数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、 推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。 为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理
实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理 的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践 角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资 产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理 案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面 盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的 介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数 据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据 资产管理相关工作。 本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也 可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所 限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见 建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作， 积极献言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促 进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。
数据资产管理白皮书
前言 党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的 重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先， 大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质 量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据 应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估， 企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营 有形资产一样管理数据资产。 国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数 据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的 数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、 推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。 为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理
实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理 的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践 角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资 产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理 案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面 盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的 介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数 据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据 资产管理相关工作。 本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也 可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适 时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，积极献 言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促进大数据 与实体经济深度融合做出积极贡献。
大数据时代数据资产管理“五星模型” 伴随着大数据时代的悄然来临，数据的价值得到人们的广泛认同，对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业 来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： ? 数据架构失控； ? 元数据管理混乱； ?数据标准缺失； ? 数据质量参差不齐； ? 数据增长无序； ? 数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期 不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。
数据资产管理的核心 究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢？我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现
对于如何通过高效的数据资产管理，帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 fix Mgas 共享 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP CRM、财务系统、技术 架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢？ IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变；企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产, 企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。 FT窑蜿證设生命周菲 2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产 数据幵发 数据删 数据生甜厲明
什么是资产管理系统 资产管理业务是指资产管理人根据资产管理合同约定的方式、条件、要求及限制，对客户资产进行经营运作，为客户提供证券及其他金融产品的投资管理服务的行为。 每一件新购入的资产需先通过资产登记功能，将该资产的相关数据信息录入到计算机中，计算机会自动生成并通过条形码打印机打印出资产的条码标签。标签上的内容可由用户自己设定，其中包括资产名称、购置日期、管理单位、规格型号等内容。将标签贴在资产实物上，也会给日后的盘点带来极大的方便，盘点人员无须通过记录资产编码、核对账本的方式进行盘点，只须通过专门的条码采集器对资产上的条码进行扫描，条码信息就会被读取出来。 条码采集器采用电池供电，无须电缆连接，盘点人员可以方便携带到任何地方，进行相互核查；条码器可存储约20万条资产信息，盘点速度快，而且还可避免重复盘点或错盘。盘点结束后，在有网络的情况下，点击提交按钮，上传盘点结果，服务器端即可获取资产盘点结果。 “协同资产管理系统”包括资产登记、借用/归还、租入/归还、租出/归还、维修、检修、转移、调拨、清理、拆分/合并、折旧、盘点、报表统计、条码标签打印、资产卡片打印、各种报表打印、组合查询等等。对于每一件资产都可以查询出该资产从购入登记到投入使用，以及它的使用情况，以至于清理报废的全部信息都可以有详尽的历史记录。系统查询功能可以保证管理人员在第一时间掌握全面的信息资料。自动报表编制打印迅速准确，节约了大量手工编制报表的时间。 资产信息管理系统将原来分散的管理信息集中起来，组合成为一个具有整体资产管理功能的信息平台。 2.功能介绍 资产信息管理平台的主要功能如下： （一）系统管理 1．供应商管理 ---这里的供应商信息主要应用在“资产登记”时，作为资产的一项信息，
数据资产管理实践白皮书
前言 党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的 重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先， 大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质 量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据 应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估， 企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营 有形资产一样管理数据资产。 国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数 据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的 数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、 推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。 为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理
实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理 的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践 角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资 产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理 案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面 盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的 介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数 据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据 资产管理相关工作。 本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也 可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适 时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，积极献 言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促进大数据 与实体经济深度融合做出积极贡献。
目录 第一章系统概述 (3) 1.1系统设计理念 (3) 1.2系统设计原则 (3) 1.2.1 先进性原则 (3) 1.2.2 系统适用性 (3) 1.2.3 系统安全性： (4) 1.2.4 系统易用性： (4) 1.2.5 系统灵活性： (4) 1.3系统体系结构 (5) 1.3.1 系统拓扑结构 (6) 1.3.2 系统软件结构 (6) 第二章系统功能概述 (8) 2.1采购管理子系统 (8) 2.1.1 合同管理 (10) 2.1.2 采购周期管理 (10) 2.2设备台帐管理子系统 (10) 2.2.1 在用设备管理 (11) 2.2.2 备件管理 (11) 2.2.3 耗材管理 (11) 2.2.4 捐赠、丢失、报废管理 (12) 2.2.5 设备折旧管理 (12) 2.3库存管理子系统 (12) 2.3.1 入库管理 (13) 2.3.2 出库管理 (13) 2.3.3 库存管理 (13) 2.4维修工单管理子系统 (13) 2.4.1 维修申请管理 (14) 2.4.2 作业计划管理 (14)
2.4.3 作业成本管理 (14) 2.4.4 维修安排管理 (14) 2.4.5 维修记录（报告）管理 (15) 2.4.6 维修核算管理 (15) 2.5预防性维护管理子系统 (15) 2.5.1 设备巡检管理 (15) 2.5.2 维护设备预警管理 (16) 2.6资源管理子系统 (16) 2.6.1 服务商管理 (16) 2.6.2 供应商管理 (16) 2.6.3 人员管理 (16) 2.7条码设备巡查子系统 (16) 2.8综合查询/统计分析子系统 (17)
集团公司固定资产管理系统 . 技术有限公司 2009年6月
1.1概述 固定资产作为企业单位资产的重要组成部分，与企业资金、无形资产等一起构成企业价值。作为企业管理中一个重要的组成部分，由于固定资产具有价值高，使用周期长、使用地点分散的特点，在实际工作中不容易作到帐、卡、物的一一对应，对实物的使用、监管、变更、置换、维护、损耗、盘点清理等工作带来了一定的难度。对其基础之上的数据报表统计，资产结构分析，资产评估以及企业上市重组等存在着直接和密切的影响。 《集团公司固定资产系统》针对固定资产管理中经常出现的实物与帐目不符的情况，采用先进而成熟的条形码技术，赋予每个实物一个唯一的“资产全息身份证”条码标签，从而达到对固定资产实物在企业中的全流程环节进行跟踪管理。解决了常见的帐、卡、物不符的现象，提高了资产盘点的准确性和完整性。系统提供固定资产生命周期的状态信息，分析全公司资产的分布情况和使用情况；实现对资产的日常管理，提取各类管理报表，通过条码盘点技术，能更快速、准确地对资产信息进行采集、核对及分析，提高资产的盘点效率。为公司管理决策提供服务。 通过构建基于集团内部的的分布式网络固定资产信息共享平台，实现固定资产管理的动态实时化、努力实现工作效率的跨越式发展。借助此平台将可实现各项固定资产数据的智能化查询、动态统计分析、自动生成各种统计报表和统计图等功能，从而达到各级部门之间数据共享、降低工作劳动强度、提高工作效率的目的。 1.2系统特点 ●提供了实物资产全程管理，包括资产信息的增删改查、拆分、转移、运行 情况、退出、历史资产、主、附资产的转换功能。 ●自定义单位编码、资产分类编码、条形码编码功能； ●多手段批量操作功能。 ●图形化的工作流处理技术，可以简单灵活定制申请流程，适应企业的发展。 ●架构模式，使得固定资产管理不受地域限制，只要有互联网络的地方就能 进行管理。 ●丰富的报表统计功能，其中包括指定时间段和部门的各种统计汇总数据。
条码资产管理系统--产品介绍--
目录 1.概述 (3) 2.固定资产管理的状态与问题 (5) 3.条码固定资产管理系统设计原则及特点 (7) 3.1条码固定资产管理系统设计原则 (7) 3.2条码固定资产管理系统设计特点 (8) 4.系统结构和功能概述 (11) 4.1系统结构 (11) 4.2系统功能概述 (11) 5.系统技术环境 (15)
。 1.概述 固定资产Fixed Assets ：企业所拥有的资产中，单位价值较高，使用期限较长，并在使用过程中基本上保持其原有实物形态的劳动工具、劳动设施和其它物质资料。如机器设备、工具、房屋、建筑物和车辆等。按我国财务部门规定，固定资产一般应同时具备两个条件：（1）使用年限在一年以上；（2）单项价值在规定限额以上。否则，列为低值易耗品，属于流动资产。在国外，固定资产分为有形固定资产和无形固定资产两大类。1、有形固定资产：指耐用时间在一年以上、其购置费用在一定限额以上的固定资产。它包括土地、建筑物、构筑物、机械装置、运输工具及车辆等，其中除土地外均为拆旧对象。2、无形固定资产：指无实体存在的固定资产。大体又可以分为两类：（1）有法定经济使用年限的，如租赁权、出版权等；（2）无法定经济使用年限的，如商标、商誉费等。 固定资产是企业进行生产经营活动的主要劳动资料。它使用时间较长，单位价值较高。判断哪些劳动资料属于企业固定资产是固定资产核算的重要方面，也是确定低值易耗品核算的重要标准。固定资产的判断一是时间标准，二是价值标准，根据财政部门规定：固定资产是指使用期限超过一年的房屋、建筑物、机器、机械、运输工具以及其他与生产经营有关的设备、器具、工具等。不属于生产经营主要设备的物品，单位价值在2 000元以上，并且使用期限超过两年的，也应当作为固定资产。 采用条码的固定资产管理系统，就是通过采用条码技术，并与信息处理技术结合来管理企业的固定资产，科学合理的配置和使用固定资产，提高固定资产的使用率，保证固定资产的安全完整，促使固定资产的保值和增值，已成为企业生 -可编辑修改-
数据资产管理系统 用户手册
一、系统简介 源泰数据资产管理系统是能够进行数据资产管理的操作软件，帮助用户对资产的数据和信息进行综合的管理，管理基本的资产数据信息，对资产信息的详情操作和管理能够保证基本的资产数据信息的实时的校准。 二、系统功能 1.资产增加 1.1原始资产数据整理 将原始资产数据整理成execl表格形式。 具体要求说明如下： 1.Excel文件的工作薄命名必须为：sheet1，如图： 打开想要导入的Excel文件，查看左下角工作薄的命名，如果不是Sheet1，则需要重新命名。重命名方法：右击左下角工作簿名称，在弹出菜单中选择重命名，修改成sheet1即可。如图： 按照资产导入模板将各类资产的各类信息项填写完整。
2.Excel文件的保存类型必须为：工作薄（*.xls），操作方 法：打开想要导入的Excel文件，选择文件另存为，如下图 确定选择保存类型：Microsoft Office Excel 工作薄(*.xls)。 1.2原始数据导入 资产数据导入只能由本单位系统管理员操作，具体操作步骤如下：
第一步：系统管理员登录系统，系统管理员的默认用户名为：本单位组织机构代码+000000 默认密码：adminpassword。 第二步：系统管理员登录后，依次点击菜单系统设置系统初始资产数据导入。进入界面如下： 第三步：在上图界面中，首先选择数据类型，包括十大类资产，比如：设备、房屋、土地、图书文物陈列品、交通工具、家用家具、无形资产等。如果需要导入的是设备类资产，那数据类型这里就应该选择设备，如上图。然后选择数据位置，经过点击浏览．．．，弹出选择文件对话框： 找到本机上整理好的Excel文件，点击打开。数据类型的选
大数据时代数据资产管理
大数据时代数据资产管理“五星模型” 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： ?数据架构失控； ?元数据管理混乱； ?数据标准缺失； ?数据质量参差不齐； ?数据增长无序； ?数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。 数据资产管理的核心 究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢？我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。
对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢？ IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变；企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。 2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产