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数栖·数据资产v1.4.0产品白皮书

更新时间：2020.07.30

版本：v1.4.0

1背景

2019年十三届全国人大会议的政府工作报告中指出，要促进深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群，壮大数字经济。上海社科院研究分析，2016年到2018年，中国数字经济同比增速分别达到21.51%、20.35%和17.65%。预计2019年中国数字经济增速仍将保持在15%左右的水平，而美国则会保持在6%左右。中国数字经济增速已连续三年排名世界第一，数字经济和新消费作为新经济的代表形态，已成为促进经济发展的新引擎，正全面渗透到社会各个环节。大数据作为国家基础性战略性资源，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。

2产品概述

2.1什么是数据资产管理产品

产品的定义：数据的全生命周期资产化管理。

具备的能力：

规范定义数据标准，可视化构建数仓模型

全面稽核数据质量，安全保障数据资产

全链路分析数据关系，全面掌握数据家当

互联互通内外数据，持续释放数据价值

产生的效果：2020年6月，数据资产管理平台已通过中国信通院第十批大数据产品能力评测。

2.2产品定位

数据资产管理是全生命周期的管理平台，贯穿数据汇聚、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。数据资产管理是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。它不仅需要为客户的数据资产管理工作提供工具，还需要为客户提供专业的方法论及咨询服务。工具主要包括数据标准、数据模型、元数据、主数据、数据质量、数据安全等管理职能。并且通过战略规划、组织架构、制度流程等咨询服务，确保这些管理职能落地实施。如图2.1所示，数据资产管理平台在数据中台的定位。

图2.1数据资产管理在数据中台中的定位

从2.1图中可以看出，数据资产管理位于数据应用和底层平台中间，处于承上启下的重要地位。对上支持以价值创造为导向的数据应用开发，对下依托大数据平台实现数据全生命周期的管理。

2.3产品受众

受众用户一：从事数据开发、数据治理等岗位的技术人员

受众用户二：从事业务运营、数据分析等岗位的业务人员

受众用户三：从事应用开发的开发人员

2.4核心能力

基于该产品能够获得的能力：

规范定义：确定数据的业务定义、业务规则等，消除二义性，可视化构建数仓模型??

质量保障：结合数据标准、数据模型，设计质量稽核规则

安全合规：通过数据权限、分级分类限制不同人员的权限，并对部分敏感数据进行脱敏加密

全链路分析：通过血缘分析、影响性分析，发现上下游表或字段的关系

掌握资产现状：对数据进行全面盘点形成数据地图。从资产化管理角度出发形成资产全景?

互联互通：建立数据共享制度，打破数据孤岛，实现数据高效共享

3产品优势

数据作为信息时代的重要战略资源，本产品针对数据资产管理产品有以下优势。随着产品不断迭代，产品优势包括不限于以下几点。

数据规范定义：

支持数据元与代码集标准、业务术语的制定、发布、变更及版本控制。确定数据、字段的业务定义、业务规则、值域等，消除二义性。

可视化建模：

支持通过可视化的操作，构建用户数仓模型。

质量保障：

支持数据标准、模型与质量结合使用，设计数据质量稽核规则，及时检测、发现解决数据问题，实现数据向优质资产的转变。

安全合规：

??支通过数据权限、分级分类控制不同等级的人员访问、使用数据，并对部分敏感数据进行脱敏加密。

全链路分析：

支持通过血缘分析、影响性分析，找出上下游表及若一张表更改之后对下游表的影响，帮助数据开发同学分析数据问题、判断数据影响。通过数据链路图，用户能够清晰查看数据从哪里来，被用到哪里去。主要通过应用系统层、数仓数据、标签数据、应用数据、应用5个层级由下至上去展示数据的业务血缘。

掌握资产现状：

对数据家当进行全面盘点，形成数据地图。从资产化管理的角度出发，形成资产全景。

互联互通：

通过数据服务的支持，用户可以使用API的方式实现数据的互联互通。促进数据的交换流通，提升数据的服务应用能力。

4产品架构

在第二章第二小节产品定位中已介绍，数据资产管理是一个管理体系。它不仅需要为客户的数据资产管理工作提供工具，还需要为客户提供专业的方法论及咨询服务。如图4.1数据资产管理体系所示，管理层需要由上至下全局部署数据资产管理的规划路线图。通过成立相关组织架构、制定相关制度流程与执行体系，保障监控数据资产管理工作能力落地实施。当然也需要平台其他模块的建设和相关IT工具的支撑。最后通过数据资产管理核心区域的工具平台，将数据入库，系统化、产品化实现数据资产管理。

如图4.1数据资产管理体系

例如成立数据管理部门，以连通IT部门和业务部门，实现组织架构转型。通过制定元数据、生命周期、数据质量以及数据安全等对应管理职能的具体规范、流程，包