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大数据资产管理实战
如上图所示，一笔4G的XDR信令数据在完整情况下将保存5份数据，分别为：数据流Storm、Hadoop、MPP、DB、内存网格Redis。信令数据根据业务用途的不同分别存放。 经过抽象，数据资产管理模型分为三层：业务分类→业务对象→数据资产 在实物资产管理时，通过固定资产标签进行唯一确认。那么在数据资产管理时，同样需要对数据资产进行全局确认（数据资产全局唯一标识）。 2、平台获取数据审计规则配置 3、平台从数据平台中获取实际的数据（抽样） 4、平台将针对数据的审计结果导入审计结果分析引擎 管资产：梳理现有异构环境下的数据，通过平台分阶段进行数据资产管理 1、完整：包括整个资产以及上游 最后，我们来总结一下大数据资产管理，它提供了以下业务价值： 1、建设数据资产管理能力体系 2、多环境一体化的数据对象管理（注册、审计、统计、影响分析等） 3、从全局角度初步提升各环境的数据质量 4、为基于大数据的应用创新提供基础 地域分布、型号分布、市场占比情况等信息的查询服务） 3、位置信息类（某具体位置在特定时间点或区间下的客流量、客户群分布等信息查询服务） 4、等 在组织及制度流程的保障下，通过第三方中立平台进行大数据资产的管理是一个可行且必由之路
4.2K42发布于 2018-04-02 - 来自专栏python与大数据分析
滴滴数据资产管理实践
滴滴数据每天数据量约100T+，和一个中小型省级移动公司数据差不多，但比较好奇的是滴滴如何能实时采集到数以百万千万级的源端数据，和物联网规模比较相似；其次不得不佩服互联网公司在研发工作上的投入，数据资产的全自动管理和数据开发平台是密切相关的 ，绝大多数公司的元数据、数据质量和数据开发过程是分离的，导致元数据和数据质量无法适应动态变化过程，结果是元数据和数据质量最终与生产相脱节而失败；不管最终有多大用处，但弟弟订单数据毫秒级更新和实时大屏呈现彰显了滴滴的技术实力
1.3K20编辑于 2022-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
大数据资产管理实战
如上图所示，一笔4G的XDR信令数据在完整情况下将保存5份数据，分别为：数据流Storm、Hadoop、MPP、DB、内存网格Redis。信令数据根据业务用途的不同分别存放。 经过抽象，数据资产管理模型分为三层：业务分类→业务对象→数据资产 在实物资产管理时，通过固定资产标签进行唯一确认。那么在数据资产管理时，同样需要对数据资产进行全局确认（数据资产全局唯一标识）。 搭平台：建设数据资产管理平台，实现数据资产管理 实现异构环境下的数据资产管理 根据业务目标的不同，数据资产存放在数据流、Hadoop、MPP、数据库、内存网格等异构环境中。 、平台获取数据审计规则配置 3、平台从数据平台中获取实际的数据（抽样） 4、平台将针对数据的审计结果导入审计结果分析引擎 管资产：梳理现有异构环境下的数据，通过平台分阶段进行数据资产管理 1、完整：包括整个资产以及上游 最后，我们来总结一下大数据资产管理，它提供了以下业务价值： 1、建设数据资产管理能力体系 2、多环境一体化的数据对象管理（注册、审计、统计、影响分析等） 3、从全局角度初步提升各环境的数据质量 4、为基于大数据的应用创新提供基础
87020编辑于 2022-08-24 - 来自专栏FreeBuf
数据安全实践之数据资产管理
前言 在企业安全建设中，资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险，执行更有效的控制措施，在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。 数据安全视角的数据资产 ? 整体架构与价值 数据资产管理主要分为三部分：数据采集，数据整合与识别，数据使用 ? 2.数据所属应用，应用数据接口 应用一般从CMDB或公司的资产管理平台中获取，注意的是需要有一个唯一标识将应用和数据库进行关联。 数据分级分类 等级划分一般企业为四级分发，L1-L4级。L1为***息，L2位秘密信息（或内部公开），L3为保密信息，L4为绝密信息。 ，已发布公告等 数据资产管理中阈值数据分级分类字典，如： 数据标签 数据分类 数据分级 手机号 用户数据 L3 用户画像 用户数据 L3 员工工资 公司数据 L3 昵称 用户数据 L0 敏感数据识别
3.3K10发布于 2020-02-20 - 来自专栏数据中心正经研究院
U位资产管理在数据中心IT资产管理中的应用
总体来说，目前传统的数据中心IT资产管理方式存在以下问题：图片第一、IT资产没有实现实时化监管。 、准确的变更，随着时间的推移，问题的积累，数据失真的程度愈发严重，到最后数据已经成为可有可无的摆设，每次IT资产信息的确认依然需要重新盘点。 在精细化与颗粒化管理成为趋势的今天，许多企业IT资产依然使用粗放的管理模式，无法了解IT资产的使用率情况，IT资产的相关数据没有形成准确的报表，也未进行充分利用，导致公司容易产生不明资产或者资产限制，使得上层做决策时会出现资源浪费 IT资产的数量、类型与位置等信息；4) 管理粗放，不计成本和效益，造成成本高，效益低，抗风险能力低；5) 机柜的空间利用不足，空间碎片化严重，造成空间资源浪费；6) 资产状态查询难，难以得知资产的状态是在产 ；4) 资产精细化管理，明确资产成本和效益，提供精准有效的资产数据，提升相应的决策水平；5) 自动统计机柜空间利用率，提升4%的空间利用率；6) 随时可查IT资产全生命周期状态信息；
56021编辑于 2024-01-11 - 来自专栏数据资产管理
数据资产管理技术与工具
本文将深入探讨数据资产管理背后的关键技术和工具,重点介绍元数据管理工具、数据质量工具以及综合的数据资产管理平台,揭示它们如何协同工作,为企业打造一个现代化、统一的数据资产管理解决方案。 不过,仍然需要人工审查和验证自动生成的元数据,以确保其质量和准确性。4. 元数据集成和共享在大多数企业中,元数据通常存在于多个系统和存储库中,这给元数据的集成和共享带来了挑战。 去重工具在进行匹配之后,将删除或合并已识别的重复记录,从而提高数据集的准确性和效率。一些高级工具还支持模糊匹配和自适应匹配算法,以提高匹配准确率。4. 4. 数据使用和分析功能数据资产管理平台通常提供数据可视化和分析功能,让用户能够探索和利用数据资产中蕴含的洞见。 4.主动式数据质量管理除了被动检测和修复数据质量问题,未来的数据质量管理将更加注重主动预防,通过机器学习技术预测潜在的质量风险,并采取提前措施加以缓解。这将有助于确保数据资产的持续高质量。
80810编辑于 2024-03-30 - 来自专栏行业科技知识分享
资产管理数据可视化
采用 Hightopo 的产品 HT for Web （以下简称 HT ）实现金融资产数据可视化看板大屏，除了拥有丰富的数据可视化组件，还能利用 2D、3D 结合的优势，多维度呈现金融资产数据。 为企业管理者提供及时、简洁、直观、高科技感的资产运行数据，让管理者在企业资产管理省时省力、高效管控。 通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失。 精简的数据更方便财务人员查询管理公司账户。 归集.gif 企业金融资产大屏目的是将企业现有大量财务数据进行深加工，通过一系列的数据分析，获取事态发展的趋势走向。更全面、更规范、更智能的帮助管理者在短时间内了解到核心数据。
3.1K20发布于 2021-07-09 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
数据资产管理产品架构规划
在数据产品经理从业指南相关文章中讲到，数据资产管理与治理是数据产品经理的四大方向之一。 所以，在资产产品架构设计上，主要围绕数据的汇聚、加工处理、资产管理、数据治理、价值输出等环节进行覆盖。 例如提供dataphin之类的流程化建模或数据加工工具 3.数据资产化管理 资产化管理：数据工厂加工好的数据，还需要进行分门别类的规整，贴上各种规格标签，才能给到下游消费者使用。 4.数据价值输出 搞大数据最终是为了数据能够产生价值，一是基于数据的决策，二是数据驱动的产品智能化、运营精细化。 在这个环节和资产关系密切的就是指标管理、标签资产管理，通过数据API方式，最终将数据输出给到前端的可视化分析产品或者产品、运营主流程的接入应用。
1.2K10编辑于 2022-07-01 - 来自专栏肉眼品世界
大数据资产管理平台实践
数据资产管理服务工作，涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段，协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度，提升企业对自身数据资产管理的能力，为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据，提供更好的产品和服务 数据资产管理平台实现数据资产的可视化、自动化和智能化运营，让数据资产管理团队从众多纷繁复杂的数据管理工作中解放出来，降低整体人员投入和成本投入。 围绕数据合作或交易等流通活动，从技术层面来说需要建立相应的流通平台机制，该流通平台需要具备完善的保障机制，如服务保障、管理保障、技术保障等。 从资产价值层面来说需要对数据资产进行准确的估值，尽管目前还没有一个很成熟的数据估值模型，但随着数据资产流通规模的扩大，数据价值肯定会被正确可靠地评估。 目前主要负责大数据资产管理平台、 大规模Hadoop集群治理 、DevOps智能运维平台等产品研发 、商业化项目咨询交付工作 。
74420编辑于 2022-04-19 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【大数据】大数据时代的数据资产管理
按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”.大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。 ? 但是，数据真的可以和资产直接划上等号吗？ 在获得高度重视的同时，很多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上，数据有可能成为资产，但不是所有数据都能具备资产的属性。要知道就算是石油，在工业化时代来临前的很长一段时间里，也只是一种无用的黑色液体。 一 让数据成为资产 什么样的数据能够成为资产，或者说什么样的数据有资格成为资产？ 对于数据资产的货币计量，可以参照无形资产的计量规则。无形资产准则根据无形资产取得方式的不同，对如何确定无形资产的入账价值作了规定。 二 数据资产的保值增值 数据既然具备资产的属性，也就存在着折旧损毁和保值增值的问题。如何让数据资产实现保值增值呢？通常在资产负债表的资产项上，财务人员喜欢按照资产的流动性将资产从上至下进行排列。
2.5K60发布于 2018-04-24 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据中台建设（七）：数据资产管理
数据资产管理 随着企业数据越来越大，企业意识到数据是一种无形的资产，通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。 通过数据资产管理可以保证数据的全生命周期高质量的能力，还可以为各类角色用户提供数据资产的直观视图，方便用户查看和使用数据资产，构建数据资产管理的最终目的是为了提升数据价值，使数据持续赋能业务。 数据资产管理和传统的数据治理实际上区别不大，包含了所有数据治理内容，同时还有数据价值管理和数据共享管理内容，可以认为数据资产管理就是数据治理的升级版，是数据治理2.0版本。 数据资产管理的内容主要包括：数据标准管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据交换管理（数据共享管理）、数据生命周期管理七个方面。 五、数据安全管理 企业有些数据非常重要且敏感，这些数据大部分集中在应用系统中，例如银行系统中客户的联络信息、资产信息等，如果不慎泄露，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的
1.5K61编辑于 2022-05-10 - 来自专栏数据产品经理成长笔记
数据地图：数据资产管理，到底管什么?
数据资产是数据中台的重要根基，没有资产的数据中台是无源之水，就只能叫做数据工具。在数据中台架构中，数据资产建设、管理、治理是重头戏。那么数据资产到底该如何管理，怎样治理呢? 本文主要分享资产管理模块，后期输出资产建设流程规范、资产治理相关内容。 数据资产所处数据中台中的位置 一、企业数据资产管理面临的问题 数据资产的用户场景可以概况为两类，找数据和管数据。 4.问题排查路径长 用户反馈数据异常时，需要翻代码，对数据加工链路进行追根溯源，排查路径长，消耗时间久。 5.工作评估难 作为数据管理者，对于资产最关心的莫过于建设的怎么样，如何评估数据工作的成果。 、数据质量等平台的联动，做到跟进用户使用情况，快速跳转至治理平台，一键治理(归档、下线、删除) 4.配置管理 提供业务域、数据层级、主题、标签配置，以及部门(租户)公共参数配置能力，主要服务于数据仓库或数据资产管理员 代办事项：数据资产管理要建立从上到下的管理和考核机制，否则资产创建时，为了图快不进行元数据信息维护，就必然会导致资产复用度低。资产大盘服务于资产管理者，提供不同维度的资产健康度评价指标。
1.3K30编辑于 2022-07-01 - 来自专栏大数据&分布式
数据资产管理体系与标准
数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。 《数据资产管理实践白皮书》 数据资产管理是一种数据管理方法，确保数据资产在整个组织中得到高效、有序和安全合规的使用，能够更好的发现数据价值。 WHY：组件1、组件2，定义数据治理的愿景，可量化目标等 WHAT：组件3、组件4、组件5、组件6，确定数据规则、决策权、职责、控制权，确保数据合规使用 WHO：组件7、组件8、组件9 确定相关的组织架构与各利益相关者 总结 数据资产管理是指对组织内部的数据进行识别、分类、管理和优化的过程，以确保数据作为一种重要的战略资产得到有效利用和保护。 数据资产管理具备完善的框架体系和标准定义，本文分别从背景介绍、体系介绍、元数据标准、治理框架 四部分进行说明。数据资产管理的核心是数据治理，围绕数据治理展开各职能域的数据管理工作。
1.8K106编辑于 2024-05-17 使用YashanDB实现企业数据资产管理平台
在现代企业中，如何高效管理海量的企业数据资产已成为一个亟待解决的问题。尤其在数据量持续增长、业务需求不断变化的背景下，企业面临着查询速度、数据一致性和安全性的挑战。 YashanDB作为一款高性能、高可用性且支持多种部署模式的数据库系统，为企业构建数据资产管理平台提供了有力的技术基础。 3.2 锁机制YashanDB通过行锁和表锁管理数据库的并发性。有效的锁管理能够降低事务间的冲突，实现在不同业务场景下的最佳性能。4. 总结与建议为了充分利用YashanDB提供的优势，企业在构建数据资产管理平台时应考虑以下几点：选择适合的部署模式，依据数据规模和业务需求选择单机、分布式或共享集群部署。 结论YashanDB为企业数据资产管理平台提供了强大的技术支持，通过对架构、存储、事务及安全性的全方位考量，企业能够高效管理数据资产，提升业务运作效率，确保数据安全及合规。
21110编辑于 2025-09-19- 来自专栏数据中心正经研究院
高成本的数据中心资产管理
高成本的数据中心资产管理，是指依靠传统人工运维的方法，主要针对机柜、U位资产、网络设备等维护管理，监控资产的运行状况，实现账实相符。 现在，我们假设一个典型的中等大小的数据中心，有200个机柜，每个机柜放20个U位资产，U位资产总量是4000个。 初始数据收集——假设每个资产的数据，包括制造商、型号、序列号、资产名字和位置都是可获取的状态，传统的人工收集成本大概是每个资产15美金。 Digital Realty Trust的报告指出，74%的数据中心管理者无法在几分钟内定位特定的服务器，20%的管理者甚至无法在一天内找到特定的资产。 ，真正提高资产运维效率和数据中心的ROI，实现用户数字化、智能化管控资产的梦想。
1K50发布于 2019-11-08 - 来自专栏大数据成神之路
数据资产管理在腾讯游戏的实践
数据标准缺乏结构化管理，集成困难 数据分散，没有形成完整的成本管理 数据价值的评估较为困难 数据安全与合规保障的问题 历经6年在各阶段解决的关键问题，构建游戏大数据资产管理体系： ? 通过组织、流程、制度、技术等组合手段，确保数据交付的质量、效率、成本和安全，助力业务数据价值提升。 游戏大数据资产管理体系 ? 资产运营-成本管理 ? 资产运营-数据生命周期管理 无数据生命周期管理会出现： 数据无序增长 成本快速上升 计算效率低下 数据维护困难 ? 为数据使用价值， ?为数据重要等级数据生命周期管理策略随在线度的变化而变化。 资产运营-数据安全管理 游戏数据资产安全管理 “四大” 关键举措： ? ? 数据资产管理实践步骤 总结： ?
2K50发布于 2019-11-07 - 来自专栏python与大数据分析
数据资产管理在腾讯游戏的实践
腾讯游戏属于典型的大数据场景，每天260T+的数据，100P+总存储量，不过我比较好奇的是腾讯游戏是否也同样分为平台数据和游戏个性数据，几百款游戏个性数据是否存在信息孤岛效应，游戏是如何做分析的，共性的分析成分多还是个性成分更多 腾讯等BAT公司都是自然而然的数字企业，自然不存在数字化转型的说法，腾讯游戏数据资产管理不一样的地方是数据质量包含了游戏的设备、负载信息，当然这也是游戏重要的资产；其次是在资产运营方面强调成本管理、数据生命周期管理和数据安全管理 ；最后再数据价值评估的地方提供了很多量化标准和公式，把运营效率的提升也纳入数据资产管理中，非常值得借鉴。
1.4K30编辑于 2022-03-11 数据资产怎么管？关键在这4大环节！
你公司的服务器、电脑是资产，数据同样也是，而且很可能是你最宝贵、却最被忽视的资产。很多人一听“数据资产管理”，就觉得是数据治理换了个马甲。这个想法得变一变了。 数据资产的本质在深入之前，我们得先统一一下认识。你可能会问，数据管理和数据资产管理，难道不是一回事吗？简单来说，真不是。数据，是原始的记录，比如日志里的一条“用户登录”信息。它本身是静态的。 换句话说，那条登录信息，如果能用来分析用户活跃时段，优化服务器资源配置，从而节省成本，那它就具备了资产的属性。那么，数据资产管理是数据治理换汤不换药吗？我一直强调，它的视角更高。 它不仅仅是确保数据准确、安全的技术活（那是数据管理的重要部分），更是像管理公司固定资产一样，去盘点、评估、运营这些数据，让它们持续产生价值。 他们把干净规整的数据放进平台，就觉得大功告成。但说实话，这还远远不够。数据资产管理的闭环，最后一定要落在“用”和“值”上。1.推动数据服务化不要把原始数据直接扔给业务人员。
32310编辑于 2025-12-08- 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP 资产模块-4.资产转移调拨
SAP资产管理模块是SAP系统中的一个重要财务模块，包括资产的创建、采购、折旧计算、处置、转移、盘点等功能，主要用于跟踪、管理和计划企业的固定资产，帮助企业实现对固定资产的全面管理和控制。 对资产在不同单位间（不同利润中心）的调拨转移，一般可以分为如下几种场景： 一、AS02-资产在同一公司代码下，不同成本中心之间的调拨操作,通过资产调出方修改资产所属成本中心 操作步骤： 二、ABUMN -资产在同一公司代码下，不同资产之间的调拨操作 操作步骤： 1.输入事务代码 ABUMN，确认资产号、过账日期、转移到已有资产等信息 2.点“附加明细“，选择记账期间 、凭证类型（AA-资产过账）、往来变式（4-在公司代码内传送）等信息 3.点“部分转账“按钮，确定记账金额（可以部分转移）、百分比（可以按百分比转移）、数量（按数量转移）等信息 4. （AA-资产过账）、往来变式（1-总额方法）等信息 3.点“部分转账“按钮，确定记账金额（可以部分转移）、百分比（可以按百分比转移）、数量（按数量转移）等信息 4.
2.4K10编辑于 2024-07-31 - 来自专栏python3
Python IT资产管理（下）
1616551 在这篇博客中，我们针对上篇博客中的重点部分做阐述，如何多钟方式实现第5步： 5、通过post方式传送搜集的信息到服务器端 一、Python序列化 1、序列化是什么 序列化：内存里面有一个数据结构 在这个情况下, 一个捕获了当前进度的数据结构需要在你退出的时候保存到磁盘上，接着在你重新启动的时候从磁盘上加载进来。这个数据只会被创建它的程序使用，不会发送到网 络上，也不会被其它程序读取。 因此，互操作的问题被限制在保证新版本的程序能够读取以前版本的程序创建的数据。 41 69 ad a2 e6 3c-84 eb 81 81 e9 b4 4a 54', 'memory': '0.50G', 'osversion': 'CentOS release 6.4 ', ' 41 69 ad a2 e6 3c-84 eb 81 81 e9 b4 4a 54', 'memory': '0.50G', 'osversion': 'CentOS release 6.4 ', '
92520发布于 2020-01-06
腾讯云开发者
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