数据资产管理平台（数据资产管理平台不支持表字段样例数据的查询）

本篇文章给大家谈谈数据资产管理平台，以及数据资产管理平台不支持表字段样例数据的查询对应的知识点，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的知识，其中也会对数据资产管理平台不支持表字段样例数据的查询进行解释，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、干货 - 钢企决策智能系统案例分享
• 2、大数据处理工具有哪些？
• 3、数据资产的管理方法
• 4、企业如何布局数据管理中台？
• 5、大数据的基本特点有哪些？
• 6、数据治理有哪些好的平台工具？

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数据资产管理平台，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数据资产管理平台：

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。

大数据处理工具有哪些？

大数据的处理工具包括数据抓取、数据分析等，以蓝凌的数据资产平台为例，能产生以下价值：
1、确定数据管理标准
数据管理标准是做好数据管理的基础，包括数据各级管理对象命名规则、划分原则、管理阶段及相关指标数据字典，蓝凌可对各级项目数据标准及规范进行定义，打造各业务线及业务系统的通用语言，形成数据管理规范。
综合组织、权责、流程三方面建立起完备的数据管理组织。梳理出数据创建、使用、维护、审批等关键阶段流程规范、权责分工、制定主数据质量考核评价标准。
2、梳理核心数据资产
梳理企业核心业务实体数据（包括但不限于组织、客户、供应商、招投标、项目、合同等)，确定数据域范围，以及各数据实体内容，应用流程、清洗规则，数据治理，数据集成等规则、为主数据建模和打造核心数据主题库做好前期规划。
3、建设数据管理平台
数据资产管理平台系统提供了完整的数据管理功能，实现数据编码、发布、清洗、整合、共享、治理等功能，并实现数据的创建、编辑、导入导出，与其它应用系统之间的数据集成等功能。采用统一的规则和口径实现协同管控一体化，保证数据的实效性及准确性。提供标准编码管理体系，统一编码体系结构，规范编码的设置、审批、发布、维护工作程序，保证编码的方便性、完整性、有效性、正确性、适应性、可扩展性。
4、实现主动数据聚合
提供T+1模式的主动式统一的数据采集，治理和分析方案，可以快速实现对个数据域，各业务系统的数据采集，分析，治理并存储到数据仓库。
5、数据资产分析应用
运营指标梳理和定义，全面的数据主题分析，包括数字大屏，数字看板，数据穿透，数据黄页，经营报告，移动报表等。
基于企业实际情况，协助企业梳理精细化的“经营管理”指标体系，明确指标的定义、口径、指标项的构成、取数逻辑，统一各业务线的共识。输出各类主题看板，为管理决策提供支撑。充分发挥数据资产价值。百度里面也有详细介绍。

数据资产的管理方法

在最近几年的业务发展中数据资产管理平台，数据都是各大公司建设的“宠儿”，几乎所有的业务都围绕数据展开，其重要性堪比信息化时代的“石油”。因此，大多数的公司都会建设自己的数据资产平台，一方面是为了做一些诸如统一数据口径一类的基础工作，另一方面也是为了深入挖掘数据的价值，为企业带来高额的利润回报。

回看过去的发展历史，围绕着数据的采集、建设、管理和应用，已经基本形成了体系化的建设方法。运营在做定价的时候，需要数据的支持数据资产管理平台；财务在评估预算的时候，需要数据的支持；法务在判定风险时，同样需要数据的支持…… 同时，随着企业发展的进行，数据口径的统一需要对数据进行治理；成本的管理需要对数据进行治理；支持业务的增多需要对数据进行治理…… 凡此种种，当我们缺少了数据资产门户的时候，很多的治理和查询工作，便很容易产生乱子。

某些意义上，数据资产的整理，是一种“脏活累活”，需要持续的维护和迭代，但做好之后，其发挥的价值，也是非常大的，只不过这种价值需要依附于别的项目才能体现出来。

因此，本文简单介绍一种整理数据资产的方法，供大家交流，篇幅不长，介绍思路更多一些。

其实数据的整理，用“运营”的思路来讲，更像是“品类规划”。只有把类目和索引做到了，全局层面便有了可视化的基础，后续资产的整理和归类，也会有科学的指引。

像比较大一点的互联网公司，业务通常不是单一的，因此如何仿照类目的思路，将一、二、三级索引做好，就是一个关键点和难点。

从消费者的视角，可以根据行为偏好、互动行为、个人属性、社交关系等方面构建类目，行为偏好又可以分为购买行为、点击行为、浏览行为，等等；从业务的视角，可以根据电商、金融、社交、媒体等业务属性构建类目，电商又可以分为B2C、C2C、B2B2C等不同的业务模式；从部门的视角，又可以根据XX事业部这种方式来建设，然后一级一级细分到具体负责的团队。总之，根据某一种分类的原则，将一二三级类目做完整，通常情况下可以很快的定位到需要的数据。

当然，只有类目也是不行的，这时候支持一个基本的搜索功能，将业务名、表名、字段名、属性名等做成模糊匹配的方法，供用户搜索和查询，便可以支持绝大多数的自行查询场景。

当然，因为表或者字段的展示格式都是固定的，因此搜索的结果可以做到非常的美观，配合手工打上的标签，90%以上的场景都可以支持用户自定义查询。

总结一下，资产的导航，适合以“类目”的方式进行组织，以搜索的方式配合使用，展示的接口以树形最佳，配合标签等个性化的内容，可以最大程度上满足查询诉求。

当用户查询到需要使用的数据时，下一步便是如何获取和使用数据。在通常的技术场景下，研发的同学只需要申请对应的表权限既可以获得。

但现在是有三种情况，我们需要分别看获取的方式：

一种是这种数据不适合直接开放底表，因为权限隔离的缘故，不能把所有权限开放出去，这时候就需要有资产分离的功能，也就是根据适用范围申请数据；

一种是非技术的同学申请，通常直接给一个表也是不知道怎么用的，可能给一个数据看板，或者是申请一个数据集，更合适一些，非研发的同学，可以使用报表工具自行配置。当然这种场景可以支持的数据查询能力会比较有限，需要尽可能的将报表的门户建设做好之后，再开放出去；

一种是有明确数据安全场景的诉求，比如最近刚出台的“个保法”，对于用户隐私的数据监管非常严格，这时候就需要配套有对应的法务审批或者是其他的数据安全接口人审批，这里的流程也是要单独设置的。

但不论哪种方式，都少不了完善的数据使用流程，这其实是属于“流程管理”的范畴，系统通常会默认指定审批人，但如果有特殊的需要，比如“个保法”，通常也需要能够自行设定审批流程。

总结一下，数据的获取，根据场景和使用人的不同，提供数据表、字段或者是报表等多种方式，同时要配合有相应的权限审批和资产分离的功能。

数据的治理也是一项比较重要但繁琐的工作。因为数据资产的录入，通常是人来维护的，那么相同的指标，录入多次的时候，用户以哪次为准呢？这就是最典型维护难题，因此，在录入或者自动更新数据的时候，提供一些提示性的功能，或者通过“精品”、“临时”等标签予以区分，也是一种可行的思路。

因而，通常情况下，技术提供的公共资产，一般以公共层的数据为准，只有明确使用场景的情况下，ADS才会被提供出来。

接下来，就是针对庞大的数据资产，构建自动化的诊断和分析功能了，关于如何用数据来治理资产，参考个人之前的文章《数据资产治理概要：用数据来治理数据》。标准化的治理之前，通常需要有全局的数据资产视图，才能制定出明确的目标、范围和结果。

最后，数据资产的使用，通常也是需要有稳定性的治理，比如每个表或者某一份数据，更新的频率、每次更新的时间等，都需要有说明提供给使用者，而开发来维护显然是不现实的，因此通过监控Hadoop集群的运行结果来自动更新，就是一种不错的方法。同时，一些执行明显偏慢但又使用者非常多的数据，也可以有相应的预警邮件提供给使用者。

数据资产的管理，底层也是基于数仓建模、数据平台、元数据标准、质量监控等基础的机制，配合组织的审批、管理等标准，最终才能服务于顶层战略。

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。

大数据的基本特点有哪些？

大数据的特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。，数字化办公专业服务商：蓝凌认为：如果利用好大数据，能产生邓下价值。促进业务整合和协同：通过数据资产管理平台建设，形成统一标准和口径，可实现在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。

提升信息化管理水平：数据资产管理平台的建设可以协助企业对复杂的系统管理进行梳理简化：通过统一数据标准，系统间数据异构性问题降低，降低集成难度和成本；实现了系统互联互通，系统串联形成的规模化优势得以发挥，，为智能化建设提供支持；

提升组织的数据质量：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，保障主数据的安全、可靠。

支撑高层决策更智能：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（市场、招投标、合同、项目），以及后台支撑管理（财务，费用，流程、人员）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。

数据治理有哪些好的平台工具？

平台：睿治数据治理平台

睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。

Alation

平台：ASG Technologies

描述： Alation为广泛的数据智能解决方案提供了一个平台，包括数据搜索和发现，数据治理，数据管理，分析和数字转换。该产品具有行为分析引擎，内置的协作功能和开放的界面。Alation还可以分析数据并监视使用情况，以确保用户对数据准确性有准确的了解。该平台还可以洞察用户如何从原始数据创建和共享信息。

ASG技术

平台： ASG企业数据智能

描述： ASG Technologies提供了一个数据智能平台，可以发现来自220多个传统和大数据源的数据。该工具具有通过模式匹配，参考数据集成和丰富指标进行自动数据标记的功能。自动化业务流水线使用户可以更好地了解他们的数据，并且治理功能包括在数据湖和传统来源中跟踪数据的能力。ASG的EDI产品提供了令人印象深刻的功能组合，其中的参考客户称赞供应商对各种业务用例的支持。

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