데이터 자산은 무형 자산이기 때문에 생산 프로세스의 입력, 데이터 수집 및 수집의 네 단계로 관리될 수 있습니다. 스토리지, 수집된 데이터를 데이터 센터에 통합하여 체계적인 관리 및 분류 수행 사용, 데이터 가치 파악, 서비스 및 제품으로 데이터 처리, 비즈니스 가치 창출 나와라, 전체 가치순환이 끝난다. 진입, 저장, 사용, 퇴출의 4 단계를 통해 데이터 자산 수명 주기 관리의 폐쇄 루프를 형성합니다.
엔터프라이즈 데이터 자산 수명 주기 관리의 전제 조건과 기초는 무엇입니까?
데이터가 데이터 자산과 같지 않습니다. 데이터는 합리적이고, 사용하기 쉽고, 안전하고, 이해하기 쉬운 방식으로 조직되어야 하며, 비즈니스에 효과적인 가치를 부여할 수 있어야 데이터 자산으로 사용될 수 있습니다. 데이터가 데이터 자산이 되려면 완벽한 데이터 표준 관리, 데이터 품질 관리, 데이터 보안 관리, 사용하기 쉬운 메타데이터 관리, 데이터 생성에서 폐기에 이르는 데이터 수명주기 관리 시스템이 필요합니다.
기업 데이터 자산 수명 주기 관리의 토대는 기업이 먼저 데이터 자산에 대한 사상의식을 확립해야 한다는 점이다. 실제로 데이터를 자산으로 삼아야 데이터를 통해 제품의 이익과 가치를 볼 수 있고, 후속 제품 개발 전에 데이터 자산의 수명 주기 관리 방안을 미리 지정할 수 있다.
둘째, 데이터 자산이 구축되기 전에 자산 모델 및 정보 수집의 차원을 설명하는 통합 데이터 표준이 필요합니다. 예를 들어, 사용자 ID 를 통해 정보 섬을 열고 휴대폰, 사서함, ID 등의 정보를 얻고 데이터 자산을 통합 모델링합니다.
마지막으로, 데이터 자산의 처리 내역을 추적하고 생성에서 내부 비즈니스 통합, 재고 관리, 적용에 이르는 전체 프로세스를 통해 데이터 자산 관리를 구체화하여 데이터 원가 회계, 투자 수익 수집 등의 정보를 위한 좋은 기반을 마련해야 합니다.
데이터 거버넌스와 데이터 자산 관리 간의 관계는 무엇입니까?
데이터 거버넌스는 데이터가 기업 자산으로 간주되는 분야입니다. 데이터 거버넌스는 기업의 데이터 관리, 활용, 최적화 및 보호 프로세스에 엄격함과 규율을 내장하는 데이터 관리의 품질 관리 표준입니다. 기업 자산 형식의 데이터를 최적화, 보호 및 활용할 수 있는 의사 결정권이 포함됩니다. 기업 데이터에서 최상의 가치를 얻을 수 있도록 조직 내 인력, 프로세스, 기술 및 전략 마련이 포함됩니다.
데이터 자산 관리는 데이터 및 정보 자산을 계획, 통제 및 제공하는 일련의 비즈니스 기능으로, 데이터 관련 계획, 정책, 시나리오, 프로젝트, 프로세스, 방법 및 절차를 개발, 구현 및 감독하여 데이터 자산의 가치를 제어, 보호, 전달 및 향상시킵니다. 데이터 자산 관리는 비즈니스, 기술 및 관리를 완벽하게 통합하여 데이터 자산의 가치를 보존해야 합니다.
효과적인 데이터 거버넌스는 데이터 자산을 형성하는 데 필요한 조건입니다. 효과적인 데이터 거버넌스는 지속적인 프로세스이며 데이터 가치를 점진적으로 실현하는 프로세스입니다. 따라서 데이터 거버넌스는 기업 정보화의 초석이며, 데이터 자산은 기업 전략 발전의 핵심 가치이며, 데이터 관리는 기업에 능력을 부여합니다.
데이터 거버넌스 및 데이터 자산 관리는 점진적인 프로세스이며 모든 데이터가 데이터 자산이 될 수 있는 것은 아닙니다. 데이터 관리의 2 차 처리가 자산 활용의 요구 사항을 충족해야만 데이터 자산이 될 수 있습니다. 자신의 가치를 창출할 수 있습니다. 데이터 자산 관리 프로세스는 데이터 거버넌스와 불가분의 관계에 있으며, 데이터 거버넌스는 데이터가 자산이 되는 조건이자 데이터 자산 관리에 필요한 기능과 프로세스입니다.