数据资产管理平台开发（数据资产管理平台 开源）

本篇文章给大家谈谈数据资产管理平台开发，以及数据资产管理平台 开源对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据资产管理平台开发的知识，其中也会对数据资产管理平台 开源进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、互通提效+隐私保护 星云数字深度释放数据价值
• 2、法智金的微积分数据资产管理平台主要用在什么地方？
• 3、企业如何布局数据管理中台？
• 4、干货 - 钢企决策智能系统案例分享

互通提效+隐私保护 星云数字深度释放数据价值

“世界上最有价值数据资产管理平台开发的资源不再是石油数据资产管理平台开发，而是数据。”《经济学人》杂志曾提出过这一著名论断。数据作为一种新型生产要素已被正式写入中央文件。然而，当前部分企业的数字资产管理仍然有一定难度。例如，在传统的数据架构中，不同部门的数据“自成一派”，无法互相验证或参照。诸如此类的情况最终形成了数据孤岛、数据不一致、数据不准确等问题，制约了数据的价值发挥。

为解决上述问题，南京星云数字技术有限公司（以下简称“星云数字”）自主研发的“瀚海”数据资产管理平台应运而生，其能够实现对数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用的全过程可控，给企业带来真正有“价值”的数据。

机构维权意识增强

要进行数据资产管理，首先需要了解其中存在的问题与难点。目前数据价值难以挖掘、数据质量较低的情况究竟是如何产生的数据资产管理平台开发？“瀚海”项目负责人表示，从数据质量角度来看，目前存在4大领域的问题。

首先，信息领域中缺乏统一的数据描述导致业务理解差异，由此低质量的数据，导致业务人员对数据缺乏信心；其次，流程领域中，数据从创建到使用，再到维护等方面没有流程规范和制度；第三，管理领域中，企业对数据质量的价值及其重要性认识不足，缺乏专门的数据质量管理组织与相关的管理制度；最后，在技术领域中，系统建设重功能轻数据，接口复杂且数据流向不清，缺乏对数据的整体规划。最终导致了具体数据处理的各个环节中形成数据质量问题。

“因此，‘瀚海’数据资产管理平台在数据质量上最大的目标，是要解决数据可信的问题。让用户放心使用数据，相信技术团队的专业能力，相信技术团队提供的数据是准确的、及时的、可信的。”上述负责人说道。

具体而言，“瀚海”平台从数据准确性、一致性、有效性、完整性、时效性、完备性来提升数据质量：对目标数据和源数据之间的误差进行判断及管理、保证企业范围内同一语义的数据具有相同的表达方式、将数据以合适的格式存储、对某一数据结构或数据模型的具体数据项参照完整性进行考察等。

经过“瀚海”平台对数据质量的改善，也为企业带来实实在在的收益。首当其冲的是，能够满足监管报送需求。监管所需数据采集、加工、计算、报送的整个周期大大缩短，且投入的资源得到节省；其次，就企业内部而言，能够实现上下理解一致的管理语言，统一了指标、标签口径，减少部门间因统计口径的差异带来的争议；业务角度，则为展业部门、作业部门提供了完整一致的客户视图，用户旅程，打破部门间的数据隔阂；最终，数据经过整合、清洗、融合，客户、交易、服务等数据更为完整，原先散落在多个核心系统、外围系统的数据整合到一起，并提供标准化后的数据，方便多场景使用。

提高决策效率

解决数据质量问题后，决策效率的提高上也出现了需求。

“瀚海”项目负责人表示，传统的基于数据仓库的数据决策流程涉及人员数量众多，且非常繁琐，具体存在7个步骤：首先由业务部门收集归纳遇到的问题正式提出需求；随后由产品团队/需求分析团队，分析需求，明确需求中的不确定性、数据来源、统计口径；之后由技术团队数据探查，检查数据仓库是否满足。如果满足，则提供用户部门所需数据。如果不满足，则制订开发计划；之后，还需要数据团队开发新需求或基于数据仓库提供数据，再由应用开发团队开发报表/自助分析/分析看板等；随后经过测试团队提供专业的数据测试用例、测试报告；最终进行上线，由业务部门验收开发成果。整个周期短则2天长则数周。

为此，“瀚海”数据资产管理平台通过自研自用，研发了一系列工具，助力企业的决策效率提高。通过“瀚海”平台，决策的流程减少到了5个步骤：首先，将数据仓库开发成果，包含指标、标签、模型、特征变量、图谱，推送到名为“数据商城”的展示平台，让用户可以像浏览电商网站那样浏览数据资产的元数据信息；待用户登录商城后，可以检索到自己所需要的内容，若没有找到所需资源，则可以提交需求给技术团队；最后便可以在数据商城中提交数据资产使用申请，按照数据安全管控需求，进行审批；待订单审批通过后，就形成了一个可被调研的API接口，外部场景/系统也可以调用这一接口，系统会自动监控接口调用情况；最后，通过“瀚海”研发的小工具调用接口查看数据，通过小工具可以让用户所见即所得，高度自主做报表、分析专题。这一周期全程不需要业务人员编写任何代码，也没有学习成本，报表制作仅需约2分钟即可完成。

隐私保护加强

值得注意的是，随着数据价值凸显，数据安全问题也越来越严重。个人隐私、商业机密、部门核心数据的不规范使用现象也日益严重。监管方面，近期《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规相继出台。企业方面，尤其是金融机构对数据治理方面的投入也逐渐增加，以强化数据安全。

那么，在这方面“瀚海”数据资产管理平台又是怎么做的呢？上述项目负责人介绍，“瀚海”平台通过两方面对数据隐私进行了管理：

一方面通过大数据研发平台，支持数据仓库层面对数据进行脱敏、加密、隐私与核心数据分表处理；另一方面则通过数据资产管理平台，对数据线建设成果进行开。后者中则有几大核心模块，选取其中几个来看，数据质量模块支持从2个角度，即数据仓库库表质检、业务应用涉及指标质检，质检规则的配置，质检结果精准推送给相关人员，进行提醒与预警；数据资产价值评估模块通过收集数据资产使用情况，建立评估模型，量化数据资产的价值。每个数据资产都需要遵守“先申请再使用”的原则，一方面将数据安全落实到实处，另一方面也是业务评估数据热度的一个重要数据来源；数据安全模块，则是对数据地图中数据开放管控的模块，对数据仓库中的数据进行一层使用时的管辖。可以对用户角色、拥有的权限进行精细化管理，详细控制每个人看到的数据。

除了从工具层面保证数据安全，从制度、流程上也设置了管理章程，具体有：金融集团数据管理委员会工作规则（试行）、金融集团数据标准管理办法（试行）、金融总部数据仓库数据模型建设规范等。

特别地，“瀚海”数据资产管理平台还依托区块链和隐私计算技术，能有效解决数据共享和隐私保护的困局，让数据管理更合规、更安全。比如，在联合建模时，为保护参与各方的数据隐私，参与方先将数据脱敏后再进行分布式计算，从而做到只传递算法而不传递核心数据。

加速对外赋能

随着数据价值受到重视，数据中台服务商的数量也逐渐增加。但对于“瀚海”数据资产管理平台而言，其经历了从内部孵化到外部输出，从服务金融集团到赋能金融行业客户，不同于其数据资产管理平台开发他软件服务公司的是，“瀚海”平台的产品逻辑与服务逻辑已经经过了多重考验，不仅仅是技术的输出，更是经验的对外输出。

据了解，目前“瀚海”数据资产管理平台已经成功为苏宁银行、紫金保险等头部金融机构提供经营分析、会员活动分析、流量分析、精准营销、客户关系管理、外部合作撞库、业财对账等30+场景数据服务。此外,还广泛应用于保险、银行、供应链金融、智慧城市、电商、能源等诸多领域。

星云数字相关负责人总结道，“瀚海”数据资产管理平台主要具备四方面价值：

其一，提升企业的数据互通度。通过“瀚海”数据资产管理平台，形成统一标准和口径，可实现跨部门共享与传播的标准数据，促进互通提效，有助于数据共享与数据分析，帮助企业沉淀、整合、共享、增值数据资产。

其二，提升企业的信息化水平。“瀚海”数据资产管理平台可以协助企业对复杂的系统管理进行简化，进一步提升企业的信息化管理水平和作业效率。如，开放的数据地图功能，支持业务自助取数，大幅减少开发人员的工作量。

其三，提升企业的数据质量。“瀚海”数据资产管理平台对数据的创建、变更、冻结、归档等业务过程进行数据质量管理，设计数据质量评价体系，将数据源头问题责任到部门、岗位、人员，实现数据质量的量化考核。

其四，提升企业的决策效率。“瀚海”数据资产管理平台通过梳理企业运营的关键指标和维度，从业务作战核心的业务模块以及后台支撑管理等场景建立企业经营驾驶舱，推送企业实现数据的便捷高效消费，提升企业决策的效率和正确性。

以“瀚海”数据资产管理平台为核心，星云数字打造了一站式数据中台，正加快外输赋能，让企业更加精细、全面、安全、智能地管理数据资产，提高数据共享、数据服务开发效率，并在可靠、高效应用的基础上深度释放数据价值，助推企业构筑数字化转型“新基建”，进一步提升核心竞争力，真正实现高质量发展。

法智金的微积分数据资产管理平台主要用在什么地方？

微积分平台是个人家庭的数据资产管理平台，以我们的数据为我们提供服务为理念。
首先，建立一个个人/家庭数据交换市场，企业有需求可以发布任务，通过可提现和消费的积分，换取用户的数据。用户实现数据变现。
其次，建立个人公共服务预见性对接平台，基于用户数据提前预判用户公共服务需求，提供用户公共服务办理快速导引通道；公共服务机构能提前准备服务，满足用户的需求；
第三，建立个人家庭司法救助快速通道。基于用户数据和需求，快速推荐离用户最近的有管辖权的司法救助机构，如人民调解员对用户出现的纠纷快速处理啊，并可通过微积分留痕，留证据。
第四，企业产品研发数据需求，仿真试错，预约预售（营销）快速通道。基于个人/家庭用户的数据，判定消费能力和需求，及时推送，精准营销。
第五，个人/家庭用户学习指引，基于平台内用户数据，并和欧美进行对比，给用户展示他所处年龄段和职业的人具备的能力，提供学习及能力提升指引。
第六，工作指引，同等年龄的人的工作都是什么，用户已经具备的能力可以具备的职业方向是哪些，获得怎样的报酬。
第七，灵活就业通道，现有政府、企业以及各种机构可以通过微积分发布灵活就业需求，平台根据需求和用户具备的能力进行匹配，满足机构需求，为用户实现能力变现。

企业如何布局数据管理中台？

多平台新媒体数字资产管理中台「矩阵通」为企业提供数据管理中台，提供一站式数字化矩阵管理服务和内容资产云解析存储服务，能帮助企业打破数据孤岛、驱动运营决策、降低管理成本。

01 多平台账号管理

矩阵通支持接入6大新媒体平台数据，帮助企业在统一后台搭建自己的媒体传播矩阵，解决跨平台、多账号管理中执行慢、配合乱的难题。

02 可视化运营仪表盘

矩阵通推出的运营数据大盘，可由系统自动生成可视化图表，智能分析运营数据，为企业总结营销效果、预测营销趋势提供参考。

通过“仪表盘”整合的数据，运营可快速汇总内容矩阵的传播影响力，了解作品发布趋势，还可分平台、分团队查看作品数据、直播数据，方便运营从多种视角分析数据。

03 团队KPI考核管理

通过矩阵通「KPI考核」，管理者可自定义考核指标及主体，系统将自动追踪各团队数据表现情况，展示项目完成情况及个人排名，方便企业建立对应的奖惩制度。

04 企业数字资产沉淀

矩阵通「资产盘点」自动解析并保存各平台发布内容，提供原文链接及预览，支持下载单个作品或作品内的视频、图文、音乐素材，有效提高内容二次利用率 。

欢迎百度搜索「新榜矩阵通」或前往矩阵通官网（matrix.newrank.cn）体验。

干货 - 钢企决策智能系统案例分享

钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，亟需实现由“大”到“强”的升级。此前文章中，我们分享了傲林 科技 交付团队视角下，传统企业数字化转型的主要困难痛点，本期我们分享钢铁行业的数字化转型案例。

某大型钢铁集团是一家产能过千万、纳税过百亿的大型钢铁联合企业，作为国内钢铁领军企业，后续准备进一步贯彻执行新旧动能转换的要求，计划通过减量置换，打造先进钢铁生产基地。经过多年的信息化建设，企业纵向已经建立了L1~L4层的自动化和信息化系统，横向实现了采购、库存、生产、销售、物流、财务等环节端到端的信息化全覆盖。

但该钢铁集团信息化系统同样面临着新的挑战：

1.数据自采率低。 在信息化方面存在手动输入及调整的环节较多、多方输入造成数据的不一致、信息及时协同存在错位现象等问题；

2.信息闭环未形成。 数据分析存在核心数据管理无法自主升级改造、数据存取性能存在风险、数据使用方式单一、系统内信息处理闭环未能完全形成、数据分析能力相对较弱等问题；

3.优秀经验知识未固化。 大量业务数据分析依靠人工完成和个人经验判断、无法做到实时分析反馈并与业务同步，对 历史 数据资产的使用相对较少、 历史 数据尚未构成企业经营的智能化分析支撑；

4.传统架构存在风险。 系统延用了较传统的IOE类信息化技术手段，存在技术支撑风险。

以上问题都阻碍了该钢铁企业的数智化转型进程。

傲林 科技 以傲数平台、事件网两大平台产品为支撑，打通采购、生产、库存、销售、订单、营销的企业经营全流程数据，从企业经营全局进行数据分析，通过量化决策系统，帮助客户实现矿石成本平衡优化、企业量化决策优化、企业经营分析智能化，构建一套完整的决策智能辅助分析系统。

对企业内部数据与外部供应链数据、产业周期数据、宏观经济数据、竞争环境数据、工业大数据等进行全方位构建，依据时间维度，形成立体的多维数据模型，根据数据模型给出基于大数据的量化分析和洞察，以事件和风险的方式推送至PC端和手机端，为领导决策提供直接建议。

将各个部门的运营经验和关键业务节点通过人工智能技术建立数字模型，同时将不同模型通过知识图谱联系成企业整体多维度业务模型，让每一个职能部门的数据在企业的全局视角发挥作用，形成全局优化；通过不断迭代的模型训练，提供辅助决策的量化分析和最优方案，形成精益管理。

1.业务管理

对该钢铁集团的数据、流程、信息化系统、业务活动进行摸底与梳理，根据调研结果并结合该钢铁集团信息化数据可用范围，进行落地实施。

2.主数据管理，建立统一的主数据资产管理平台

主数据资产管理平台包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术。完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、数据治理、数据分析、数据交换等功能。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团主数据体系可行性实施方案（含数据采集、数据质量分析、数据源分析、数据资源普查、管理颗粒度等）。

主数据管理系统落地实施（基础环境部署、原型迭代与预览、主数据汇集、数据清洗、转换、数据映射、主数据质量管理实施、系统性能调优等）。

3.数据湖，建立统一的数据集成平台

实施方案包括：

梳理该钢铁集团信息化系统数据湖建设可行性实施方案（含数据基础设施、数据接入范围、模型和数据集成标准等，合理规划数据存储颗粒度，构建维度层次结构形成统一数据中心。通过多层级ETL的抽取、转换、清洗、加载功能，实现各类数据源的有机结合、确保数据来源质量，保证信息的完整性、一致性）。

数据湖管理系统落地实施（通过各信息化系统的前置数据抽取功能的配置管理，及时获取并整合各专业系统的管理数据）。

4.综合运营决策，建立统一展示平台

通过对关键指标的直观展示，使经营者能完整、及时、全局、高效地获取公司的经营信息，并达到业务信息穿透透明化的目的。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团综合运营决策与业务经验固化相关内容（含指标体系、现有业务流程、ERP系统对接、CRM系统对接、成本分析与成本计算等，合理界定业务系统与经营分析系统功能划分）。

综合运营决策系统落地实施（主题数据归纳及处理、算法模型设计与开发、 历史 数据深度学习与模型优化、管理控制台定制、信息化系统互动对接定制等）。

5.采购库存优化，建立采购库存优化辅助决策服务与应用

考虑到该钢铁集团采购与原燃辅料库存优化是个重要且急需提升的部分，将单独规划和实施相应辅助模块。

通过对该钢铁集团铁前生产数据，铁前设备维保数据，采购数据，库存数据，钢铁原燃辅料采购价格指数、物流数据、配矿方案、铁前质量数据、成本计算模型、生产计划数据、生产实绩数据、产成品等其它数据进行综合建模分析与深度学习优化，形成动态智能推荐的原燃辅料采购优化辅助方案、库存动态最优方案、以及应付账款结构优化等方案。

通过以上5个维度的建设，成功提升了该钢铁集团的经营决策能力：管理人员可以随时掌握公司的运营情况，为该钢铁集团公司高层领导和业务部门分析人员的日常数据分析与决策提供依据。同时可以降低用户操作难度，减少用户培训成本，为公司管理层提供快速且丰富的人、财、物等方面的统计分析数据和决策支持，使其能够更加着眼于业务优化和管理，以进一步提升该钢铁集团公司的业务运作效率和决策能力。

除提升了该钢铁集团的经营决策能力外，还实现了以下价值收益：

•公司经营管理的透明化与全局性业财融合分析。 多角度对比年度目标和 历史 数据是否保持持续、稳健发展。

•公司经营决策的辅助支撑。 效益的预测、模拟、以及辅助优化建议，市场波动影响分析等。

•合同订单生命周期的协同。 以合同订单全生命周期为主线，拉通产供销协同以及问题发现。

• 产供销的决策辅助。 在合理资金占用条件下的供产平稳、市场变化下的产销动态平衡等支撑。

作为大型复杂流程工业，钢企的全流程工序内部生产数据获取困难，绝大部分为过程不透明的“黑盒”。而基于傲林 科技 事件网络技术构建的企业级数字孪生体，使钢铁企业的采购、生产、销售等全流程都得以透明化，通过对企业数字孪生体的模拟仿真，使用人工智能模型获得优化策略，并把相关指令反馈到各生产经营部门去落地执行，形成了企业整体智能化优化的闭环。 通过为该钢铁集团提供数字化决策和运营支撑能力，有效增强了企业软实力及全行业竞争力，打造了钢铁行业数字化转型标杆。

关于数据资产管理平台开发和数据资产管理平台 开源的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据资产管理平台开发的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据资产管理平台 开源、数据资产管理平台开发的信息别忘了在本站进行查找喔。

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