數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)，已經(jīng)是行業(yè)共識，甚至有人建議將數(shù)據(jù)計入資產(chǎn)負(fù)債表。但如果對比實(shí)物資產(chǎn)，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理，還處于非常原始的階段。往往一個機(jī)構(gòu)針對其數(shù)據(jù)資產(chǎn)類別和數(shù)量都缺乏全面了解，數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、資產(chǎn)評估、資產(chǎn)交換交易等精細(xì)管理、價值挖掘和持續(xù)運(yùn)營則更為薄弱。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是現(xiàn)階段推動大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合、新舊動能轉(zhuǎn)換、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的重要工作內(nèi)容。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)（Data Asset）是指由企業(yè)擁有或者控制的，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來未來經(jīng)濟(jì)利益的，以物理或電子的方式記錄的數(shù)據(jù)資源，如文件資料、電子數(shù)據(jù)等。在企業(yè)中，并非所有的數(shù)據(jù)都構(gòu)成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是能夠?yàn)槠髽I(yè)產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)資源。

       數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理（DAM，Data Asset Management）是指規(guī)劃、控制和提供數(shù)據(jù)及信息資產(chǎn)的一組業(yè)務(wù)職能，包括開發(fā)、執(zhí)行和監(jiān)督有關(guān)數(shù)據(jù)的計劃、政策、方案、項(xiàng)目、流程、方法和程序，從而控制、保護(hù)、交付和提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是需要充分融合業(yè)務(wù)、技術(shù)和管理，來確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)保值增值。

必要性

 數(shù)據(jù)作為越來越重要的生產(chǎn)要素，將成為比土地、石油、煤礦等更為核心的生產(chǎn)資源，如何加工利用數(shù)據(jù)，釋放數(shù)據(jù)價值，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是各行業(yè)和企業(yè)面臨的重要課題，然而數(shù)據(jù)的價值發(fā)揮面臨重重困難。企業(yè)的數(shù)據(jù)資源散落在多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，企業(yè)主和業(yè)務(wù)人員無法及時感知到數(shù)據(jù)的分布與更新情況，也無法進(jìn)一步開展對數(shù)據(jù)加工工作。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)孤島普遍存在導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)無法共享，資源利用率降低，降低了數(shù)據(jù)的可得性。標(biāo)準(zhǔn)缺失、數(shù)據(jù)錄入不規(guī)范導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量差，垃圾數(shù)據(jù)增多，數(shù)據(jù)不可用。數(shù)據(jù)安全意識不夠、安全防護(hù)不足導(dǎo)致了數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)，危害了企業(yè)經(jīng)營和用戶利益。而且數(shù)據(jù)的價值難以評估，數(shù)據(jù)服務(wù)缺乏合規(guī)性的指導(dǎo)，阻礙了數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)外的流動。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理主要解決數(shù)據(jù)面臨的諸多問題，以體系化的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用、好用，充分釋放數(shù)據(jù)價值，具體來看有六個方面的作用。

1、全面盤點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)

   據(jù)IDC預(yù)測，全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計2020年達(dá)到44個ZB，我國數(shù)據(jù)量將達(dá)到8060個EB，占全球數(shù)據(jù)總量的18%。2025年全球大數(shù)據(jù)規(guī)模將增長至163ZB，相當(dāng)于2016年的10倍，數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越龐大。隨著自然語言處理、圖像識別、傳感器等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)的種類越來越豐富，一個機(jī)構(gòu)對他掌握的數(shù)據(jù)類型，缺乏全局管理視圖。因此，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的切入點(diǎn)是對數(shù)據(jù)家當(dāng)進(jìn)行全面盤點(diǎn)，形成數(shù)據(jù)地圖，為業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)獲取夯實(shí)基礎(chǔ)。

2、不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量

 早在1957年的時候，計算機(jī)剛剛發(fā)明的時候，大家就意識到數(shù)據(jù)對于計算機(jī)決策的影響，提出Garbage In Garbage Out的警示。2001年，美國公布《數(shù)據(jù)質(zhì)量法案（Data Quality Act）》，提出提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的指導(dǎo)意見。2016年，美國發(fā)布國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，其中之一就是希望企業(yè)通過數(shù)據(jù)管理來提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)決策的可信性。糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量常常意味著糟糕的業(yè)務(wù)決策，將直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析不準(zhǔn)確、監(jiān)管業(yè)務(wù)難、高層領(lǐng)導(dǎo)難以決策等問題。根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量專家Larry English的統(tǒng)計，不良的數(shù)據(jù)質(zhì)量使企業(yè)額外花費(fèi)15%到25%的成本。數(shù)據(jù)能夠被當(dāng)作資產(chǎn)，并發(fā)揮越來越大的價值，其前提是數(shù)據(jù)質(zhì)量的不斷提升。

3、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通

  傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)建設(shè)都是煙囪式的，各個部門各自存儲數(shù)據(jù)，也缺乏數(shù)據(jù)跨部門共享的管理機(jī)制。據(jù)統(tǒng)計，98%的企業(yè)都存在數(shù)據(jù)孤島問題。造成數(shù)據(jù)孤島的原因既包括技術(shù)上的，也包括標(biāo)準(zhǔn)和管理制度上的。在大數(shù)據(jù)時代，要實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打破數(shù)據(jù)孤島、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通不僅對于一個單一機(jī)構(gòu)具有重要意義，對整個社會也具有深遠(yuǎn)意義。

4、提高數(shù)據(jù)獲取效率

  一般來說，數(shù)據(jù)分析人員80%的精力都花在了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上。業(yè)務(wù)人員可能會有突發(fā)的數(shù)據(jù)使用需求，希望快速地獲取真實(shí)、完整和規(guī)范的數(shù)據(jù)，但是由于數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、缺乏平臺和工具等原因，業(yè)務(wù)人員無法及時有效獲取數(shù)據(jù)。讓數(shù)據(jù)隨時快速有效就緒，縮短數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間，就需要在技術(shù)平臺、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)共享等方面采取綜合措施。

5、保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)

  隨著各個機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的快速累積，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事件，其危害性將越來越大。數(shù)據(jù)安全造成的風(fēng)險主要包括數(shù)據(jù)泄露與數(shù)據(jù)濫用等。根據(jù)數(shù)據(jù)泄露水平指數(shù)(Breach Level Index)監(jiān)測，自2013年以來全球數(shù)據(jù)泄露高達(dá)130億條，其中很多都是由于管理制度不完善造成的。2018年3月，臉書（Facebook）被曝光，將超過五千萬用戶信息數(shù)據(jù)提供給劍橋分析（Cambirdge Analytica）咨詢公司用于定向投放廣告，這起數(shù)據(jù)濫用事件在全球引起軒然大波。所以，保障安全是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價值開發(fā)的底線。

6、數(shù)據(jù)價值持續(xù)釋放

  目前，數(shù)據(jù)的價值還沒有得到充分釋放，是因?yàn)榇蟛糠制髽I(yè)還沒有建立起一個有效管理和應(yīng)用數(shù)據(jù)的模式。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是一個持續(xù)和動態(tài)的過程，應(yīng)隨著技術(shù)、市場、產(chǎn)業(yè)的變化不斷迭代，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型提供源源不斷的動力。從企業(yè)高管到業(yè)務(wù)人員及技術(shù)人員，全員都要以持續(xù)釋放數(shù)據(jù)價值為理念來重視數(shù)據(jù)資源管理工作。管理方面，需要建立一套符合數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織管理制度和流程。技術(shù)方面，需要建設(shè)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)平臺、引入智能化技術(shù)，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理系統(tǒng)平臺持續(xù)、健康地為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系服務(wù)。國際上提出DataOps的理念可供借鑒。

四、變革

  隨著大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理相對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理是正在變革的，逐漸呈現(xiàn)一些新特點(diǎn)，可以從數(shù)據(jù)對象、處理架構(gòu)、組織職能、管理手段和應(yīng)用范圍五個方面來認(rèn)識。

1、數(shù)據(jù)對象紛繁復(fù)雜

  數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的對象，體現(xiàn)出數(shù)據(jù)規(guī)模海量龐大、數(shù)據(jù)格式種類繁雜以及數(shù)據(jù)來源各式各樣等特征。在數(shù)據(jù)量方面，單一機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)規(guī)模由以前的GB級上升到TB級，甚至PB級、EB級，數(shù)據(jù)增速快。在數(shù)據(jù)格式種類方面，除傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比越來越大，種類日益豐富。在數(shù)據(jù)來源方面，數(shù)據(jù)既包括內(nèi)部數(shù)據(jù)，也包括來自第三方的外部數(shù)據(jù)，既包括傳統(tǒng)業(yè)務(wù)處理采集的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，也包括手機(jī)終端、傳感器、機(jī)器設(shè)備、網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)、日志等技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)對象海量、多樣、多元化等特點(diǎn)。

2、處理架構(gòu)更新?lián)Q代

 處理架構(gòu)的更新?lián)Q代體現(xiàn)在兩個方面。一方面是底層架構(gòu)，數(shù)據(jù)處理的底層架構(gòu)快速的向分布式系統(tǒng)遷移。以Hadoop、Spark等分布式技術(shù)和組件為核心的“計算&存儲混搭”的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，能夠支持批量和實(shí)時的數(shù)據(jù)加載以及靈活的業(yè)務(wù)需求。另一方面是數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程正在從傳統(tǒng)的ETL結(jié)構(gòu)向ELT轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成處理架構(gòu)是ETL結(jié)構(gòu)，這是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，即用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。而大數(shù)據(jù)背景下的架構(gòu)體系是ELT結(jié)構(gòu)，其根據(jù)上層的應(yīng)用需求，隨時從數(shù)據(jù)湖中抽取數(shù)據(jù)建模分析。

3、組織職能升級變遷

  傳統(tǒng)的管理制度體系中，數(shù)據(jù)管理職能主要由IT部門來負(fù)責(zé)，是IT部門的一項(xiàng)工作，業(yè)務(wù)部門配合IT部門執(zhí)行數(shù)據(jù)管理，提出需求。隨著數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)融合越來越深入，業(yè)務(wù)部門逐步成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主角，因而數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理在企業(yè)中扮演越來越重要的角色。出現(xiàn)了越來越多的企業(yè)設(shè)置專門的“數(shù)據(jù)管理”職能部門或首席數(shù)據(jù)官（CDO，Chief Data Officer）崗位。在這種變遷背景下，數(shù)據(jù)管理的組織架構(gòu)也面臨革新的需求。

4、管理手段自動智能

  依靠“手工人力”的電子表格數(shù)據(jù)治理模式即將被“自動智能”的“專業(yè)工具”取代，越來越多的數(shù)據(jù)管理員、業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者采用“平臺工具”來梳理元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型和管控質(zhì)量。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，相關(guān)專項(xiàng)解決方案和平臺工具系統(tǒng)的技術(shù)局限性如效率低、差錯率高、擴(kuò)展性差等將被一一攻破，能夠有效地解放人力，提高效率和精度。

5、應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大

 數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍在不斷擴(kuò)大，由傳統(tǒng)的支持管理需要的戰(zhàn)略決策分析為主，發(fā)展為支撐業(yè)務(wù)一線業(yè)務(wù)場景的戰(zhàn)術(shù)性決策。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的意義價值也從對內(nèi)強(qiáng)化能力擴(kuò)展到了對外合作開放上，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)保值到增值的跨越。戰(zhàn)略決策分析一般包括管理優(yōu)化、研判決策、風(fēng)險合規(guī)、業(yè)務(wù)拓展、管控成本等。由原來的只應(yīng)用于領(lǐng)導(dǎo)決策場景擴(kuò)展到部門級業(yè)務(wù)分析使用。戰(zhàn)術(shù)性決策包括智能推薦、精準(zhǔn)營銷、分析報告以及風(fēng)險防范等。在跨企業(yè)的業(yè)務(wù)合作中，數(shù)據(jù)不可避免的也會流通到上下游的合作伙伴。從使用對象來看，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用者不僅包括企業(yè)決策人員，還包括運(yùn)維用戶、業(yè)務(wù)管理人員、數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家等各種角色。數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍越廣，就越需要智能化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理技術(shù)及完備的管理制度作為支撐，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化管控和數(shù)據(jù)價值最大化。

五、主要內(nèi)容

 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理框架如圖所示，包含8個管理職能和5個保障措施。管理職能是指落實(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的一系列具體行為，保障措施是為了支持管理職能實(shí)現(xiàn)的一些輔助工作。本章主要描述具體的管理職能和保障措施的詳細(xì)內(nèi)容。

1、管理職能

 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的管理職能包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)模型管理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)價值管理以及數(shù)據(jù)共享管理等8個方面。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理

 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是指保障數(shù)據(jù)的內(nèi)外部使用和交換的一致性和準(zhǔn)確性的規(guī)范性約束。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)一般包括三個要素：標(biāo)準(zhǔn)分類、標(biāo)準(zhǔn)信息項(xiàng)（標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容）和相關(guān)公共代碼（如國別代碼、郵政編碼）。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)通常可分為基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

 基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)一般包括數(shù)據(jù)維度標(biāo)準(zhǔn)、主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、邏輯數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)、物理數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、公共代碼標(biāo)準(zhǔn)等。指標(biāo)類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)一般分為基礎(chǔ)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)和計算指標(biāo)（又稱組合指標(biāo)）標(biāo)準(zhǔn)?；A(chǔ)指標(biāo)一般不含維度信息，且具有特定業(yè)務(wù)和經(jīng)濟(jì)含義，計算指標(biāo)通常由兩個以上基礎(chǔ)指標(biāo)計算得出。

  數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理是指數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定和實(shí)施的一系列活動，關(guān)鍵活動包括：

       · 理解數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化需求；

       · 構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系和規(guī)范；

       · 規(guī)劃制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)施路線和方案；

       · 制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理辦法和實(shí)施流程要求；

       · 建設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理工具，推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行落地。

 評估數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作的開展情況數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理的目標(biāo)是通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定和發(fā)布，結(jié)合制度約束、系統(tǒng)控制等手段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)的完整性、有效性、一致性、規(guī)范性、開放性和共享性管理，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理活動提供參考依據(jù)。

數(shù)據(jù)模型管理

 數(shù)據(jù)模型是現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)特征的抽象，用于描述一組數(shù)據(jù)的概念和定義。數(shù)據(jù)模型從抽象層次上描述了數(shù)據(jù)的靜態(tài)特征、動態(tài)行為和約束條件。數(shù)據(jù)模型所描述的內(nèi)容有三部分：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作（其中ER圖數(shù)據(jù)模型中無數(shù)據(jù)操作）和數(shù)據(jù)約束，形成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本藍(lán)圖，也是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的戰(zhàn)略地圖。數(shù)據(jù)模型按不同的應(yīng)用層次分成概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理數(shù)據(jù)模型三種類型。

 · 概念模型：是一種面向用戶、面向客觀世界的模型，主要用來描述現(xiàn)實(shí)世界的概念化結(jié)構(gòu)，與具體的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS，Database Management System）無關(guān)；

 · 邏輯模型：是一種以概念模型的框架為基礎(chǔ)，根據(jù)業(yè)務(wù)條線、業(yè)務(wù)事項(xiàng)、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)場景的需要，設(shè)計的面向業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)模型。邏輯模型可用于指導(dǎo)在不同的DBMS系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。邏輯數(shù)據(jù)模型包括網(wǎng)狀數(shù)據(jù)模型、層次數(shù)據(jù)模型等；

 · 物理模型：是一種面向計算機(jī)物理表示的模型，描述了數(shù)據(jù)在儲存介質(zhì)上的組織結(jié)構(gòu)。物理模型的設(shè)計應(yīng)基于邏輯模型的成果，以保證實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。它不但與具體的DBMS有關(guān)，而且還與操作系統(tǒng)和硬件有關(guān)，同時考慮系統(tǒng)性能的相關(guān)要求。

 數(shù)據(jù)模型管理是指在信息系統(tǒng)設(shè)計時，參考業(yè)務(wù)模型，使用標(biāo)準(zhǔn)化用語、單詞等數(shù)據(jù)要素來設(shè)計企業(yè)數(shù)據(jù)模型，并在信息系統(tǒng)建設(shè)和運(yùn)行維護(hù)過程中，嚴(yán)格按照數(shù)據(jù)模型管理制度，審核和管理新建數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)模型的標(biāo)準(zhǔn)化管理和統(tǒng)一管控，有利于指導(dǎo)企業(yè)數(shù)據(jù)整合，提高信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)模型管理包括對數(shù)據(jù)模型的設(shè)計、數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)詞典的同步、數(shù)據(jù)模型審核發(fā)布、數(shù)據(jù)模型差異對比、版本管理等。數(shù)據(jù)模型管理的關(guān)鍵活動包括：

 · 定義和分析企業(yè)數(shù)據(jù)需求；

 · 定義標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)用語、單詞、域、編碼等；

 · 設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型；

 · 制定數(shù)據(jù)模型管理辦法和實(shí)施流程要求；

 · 建設(shè)數(shù)據(jù)模型管理工具，統(tǒng)一管控企業(yè)數(shù)據(jù)模型。

 數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的基礎(chǔ)，一個完整、可擴(kuò)展、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的成功起著重要的作用。通過數(shù)據(jù)模型管理可以清楚地表達(dá)企業(yè)內(nèi)部各種業(yè)務(wù)主體之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性，使不同部門的業(yè)務(wù)人員、應(yīng)用開發(fā)人員和系統(tǒng)管理人員獲得關(guān)于企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一完整視圖。