品牌企业数据资产管理的模式比较的研究.docVIP

品牌企业数据资产管理的模式比较的研究 　　摘要：随着大数据时代的到来，以面向直接消费者提供产品和服务为主的品牌企业需要在已有的数据资产管理模式下为适应大数据资产管理的需求而进行变革。这些变革涉及数据获取来源、数据管理原则、数据处理模式以及数据安全和使用策略等方面。通过对这些变革要点的考量并与大数据资产管理的需求进行联合分析，可实现品牌企业在转向大数据资产管理中的平稳过渡和数据资产的保值和增值。 　　关键词：数据资产管理 大数据资产 数据边界 数据调用模型 品牌企业 　　中图分类号：G931.6 文献标识码：A 　　1 品牌企业数据资产管理模式 　　1.1品牌企业属性定义和其数据的产生来源 　　品牌企业指依法成立具有独立法人资格、拥有专属品牌标志并提供产品和服务的公司和组织。品牌企业在生产运营中会在ERP、CRM等系统中产生大量数据，这些即构成了企业的数据资产。 　　数据资产可以按获取的渠道分为内部和外部两大类。内部来源指企业用于内部人员和自身所需的消耗资源而产生的数据，如工资单、税务、办公设备管理等数据。外部数据指与品牌企业服务对象交互所产生的数据，如CRM数据、ERP数据等。 　　1.2 品牌企业数据管理现状和发展 　　1.2.1 数据管理形式的现状和变革 　　通过多年的发展，企业数据管理由粗放到精细、传统的纯人工管理模式也逐渐被IT管理方式取代。伴随着数据资产管理理论和实践的发展，企业数据量级不断增长、数据更新频次实时度要求渐高、信息颗粒度也越来越细。进入移动互联网时代以来，企业数据管理中所得数据资产从数量和质量都有明显提高，数据资产的价值挖掘手段也层出不穷。 　　1.2.2 数据管理系统实现方式的分类 　　品牌企业的数据管理按实施方的不同可分为三大类型。 　　第一类，企业自建数据管理系统对数据进行管理和运营：大部分以IT技术为基础的公司都自建自有数据管理平台，可称之为自建式。 　　第二类，当品牌企业面临IT技术实力较弱、数据管理难度高时会将数据管理系统的建设和运维外包给第三方公司完成，可称之为外包式。 　　第三类，企业核心数据的存储和分析以及整合都由企业自身完成，对多渠道的数据管理和运维则外包给第三方公司。企业的数据管理系统由自建和外包两个模式混合而成，此种模式可称之为混合式。 　　知名品牌企业一般都采用混合式的数据管理模式，如OA系统自建，CRM系统和ERP系统外包但由企业IT部门或在CIO领导下进行数据整合。 　　1.2.3 品牌企业大数据资产管理变革 　　伴随大数据的兴起和发展，企业数据的应用也开始强调实时监控和事前预判等大数据数据管理的需求。在大数据模式下，数据间的关联分析所需全量数据越来越多、实时性要求高。这就要求品牌企业必须采用混合式的数据管理模式且必须采用大数据的处理方式和原则来确保企业数据管理的有效性和功能性要求。 　　1.3 品牌企业数据管理原则 　　作为企业的重要资产，以数据为载体的数据资产具有获得数据的成本可变、数据利用的价值不唯一、数据应用的边界有严格限定等特性。数据资产的特殊属性使得数据资产管理具有如下特点。 　　1.3.1 数据取得需具备合法性 　　企业的内部和外部数据合法性有很大的差别，品牌企业数据取得需要在合法的边界框架内实现。品牌企业内部数据，属于企业管理工作的一部分可以合法取得和使用。但对外部数据，尤其是消费者与企业交互不相关的数据取得需要符合消费者隐私保护等安全要求。许多品牌企业自建DMP系统用于对消费者全量数据的分析，在合法的范围内对这些数据分析结果可以形成企业数据资产。对消费者的非相关信息甚至是隐私数据的获取则可能触犯消费者隐私而导致企业可能形成违法行为。 　　1.3.2 ?稻荽娲⑿栌邪踩?性保障 　　企业数据涵盖了内部资源、消费者、产品和服务等众多敏感信息，对这些信息的分析和解读可以得到出企业财务和商务等商业机密，而对消费者信息的处理不当可能直接侵犯消费者隐私。因此当企业获取了这些数据后，需对数据存储有一整套严密的安全性保障策略以确保信息的安全。 　　对数据存储安全的保障分为技术层和业务层两大部分，其中技术层包括软硬件方案的选择、技术安全策略和应急保障方案的实施等，业务层主要集中在数据管理和使用权限和数据使用范围的界定等。 　　1.3.3 数据使用需对有效性进行预判 　　品牌企业数据具有数据来源多、数据分散的特点。对数据的使用需要基于明确的使用需求来进行。对所用到的数据是否可以满足需求且不会造成数据的过度浪费则需要对数据使用的有效性进行预判。 　　有效性预判主要来自对需求的理解和数据本身的把握，例如当需要对CRM用户年龄、性别、来源等进行画像统计的时候，CRM数据中关于用户的支付方式、支付金额等数据权限不需要对此需求开放