一、大數據資產管理方案痛點

數據服務不易用

數據服務手段單一，數據服務開發效率低，不能及時滿足多樣的數據需求

數據無法統籌管理

數據孤島依然普遍存在，對海量數據的管理缺乏健全的數據架構設計

數據質量不足

數據質量難保障，數據產出難把控，影響戰略決策分析和一線業務數據支撐

數據問題難定位

診斷問題成本高、解決問題效率低

二、物思大數據資產管理方案概述

全面整合多源、異構的數據和信息資源，通過一站式的數據治理和智能的數據資產規劃開放能力，將有價值的數據合理、合規、安全、高效的提供給各業務條線的數據需求方，全方面監控數據資產在全業務流程中賦能程度和成效，激活數據要素潛能，驅動治理方式、生產方式的變革。

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三、物思大數據資產管理方案內容

物思數據資產管理平臺遵循“全局意識、業務為本、數據為核、分步演進、局部執行”為原則，圍繞“1+4+N”模式來建設和開展，助力數據資產管理項目敏捷建設和迭代升級。1個策略：保障數據資產管理職能落地實施；4大職能體系：以數據集成、數據治理、資產規劃開發、資產運營四大管理職能為支撐；N項服務：服務N個數據增值應用和數字化應用場景。

數據集成

實現企業中多源異構數據的采集，并進行有效的整合和開發，讓數據實現更多的關聯和碰撞，打破企業數據孤島，產生更多有利于業務開展和創新的價值數據，確保數據資產的完整性。

數據治理

構建統一可執行的標準，提升數據質量，發掘數據關系，建立數據認責和問責機制，治理后的標準化數據，才能融會貫通到不同的業務領域。

資產規劃開發

推廣高價值的數據，收集數據資產需求，不斷完善、拓展整個數據資產體系，通過運營才能讓數據精準有效、安全合規的被數據消費者使用，并充分體現數據資產價值。

資產運營

推廣高價值的數據，收集數據資產需求，不斷完善、拓展整個數據資產體系，通過運營才能讓數據精準有效、安全合規的被數據消費者使用，并充分體現數據資產價值。

四、大數據資產管理方案應用價值

業務數據化

整合全業務數據，沉淀企業共性數據、業務模型、算法能力，形成業務數據的融合貫通。

數據資產化

數據資產化意味著在公司內部形成共同的“數據語言”，各部門為了統一的分析目的，形成各自對應的統計標準，在運營過程中實時對數據進行收集匯總分析。

資產服務化

將數據開發成豐富多樣、適應于不同業務范圍使用的數據服務方式。

服務業務化

更新和構建前臺業務時，可以快速提供數據服務，響應企業業務創新。

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