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数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。
1、数据标准是指保障数据内外部使用和交换一致性和准确性、规范性的约束，数据标准管理关键活动的第一个是理解数据标准化的需求，即任何一个管理活动都要和企业的战略规划、企业的需求紧密地结合。
数据标准管理的第二个关键活动就是制定数据标准的体系与规范，第三个是制定相应的管理办法以及实施流程要求，第四个是建立一些数据标准的管理工具。
2、数据模型是现实世界数据特征的抽象。数据模型包括三个：
概念模型，概念模型是面向用户与客观实践的，构建概念模型的本身与数据库或者数据仓库的架构搭建没有特别多的关系。
在建立了概念模型的基础之上可以构建逻辑模型，逻辑模型是面向业务的，用于指导一些数据库系统的实现。
物理模型，物理模型是基于逻辑模型，面向计算机物理表示，考虑了操作系统、硬件模型等等，描述数据在存储介质上的结构。
3、元数据管理，以二维表为例，想描述一个二维表信息的话，可以描述它每一行、每一页，也可以提取这个表中的一些抽象化或者是更高层次的信息，比如说这些表的字段或者表的结构以及表的大小等等，这样就对这个表格进行了数据的描述。
可以帮助实现关键信息的追踪与记录，快速掌握元数据的变化可能带来的风险。
元数据非常关键的运用是进行血缘分析和影响分析，通过进行血缘分析和影响分析可以了解数据走向，知道数据是从哪里来到哪里去，也可以构建数据地图和数据目录自动提取元数据信息，了解这个企业目前拥有数据资产情况。
4、主数据管理，比如说供应商数据、物料数据、客户数据、员工数据。主数据管理可以使企业跨系统使用一致的和共享的数据，从而可以降低成本和复杂度，来支撑跨部门、跨系统数据融合的应用。
主数据的关键活动包括识别主数据、定义和维护主数据的架构以及实现数据库与主数据库的同步。
主数据管理在很多行业成为企业开展数据资产管理的切入点。通过对主数据的梳理和管理，将建立数据的一个参考，为数据标准后期的管理节约很多的人力和物力。
5、数据质量管理，可以帮助企业获得一些干净以及结构清晰的数据，进而可以提高数据应用和服务的水平。数据质量好坏的衡量指标一般包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性。
在定义数据质量管理时应该将管理过程中成本考虑进去。同样还需要和企业的业务需求紧密结合找到平衡点。数据质量管理其他的关键活动包括持续的测量、监控数据的质量、分析数据质量产生问题的根本原因，以及制定数据质量的改善方案，监控数据质量管理操作和绩效等等。
6、数据安全管理，主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来完善数据安全管理相关的技术规范，通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事中前可管、事中可控、事后可查。
7、数据价值管理，通过从数据的成本和数据的应用价值两个方面的度量，使企业能够最优化、最大化释放数据的价值。成本价值计量可以从采集、存储、计算成本进行评估，也可以从运维成本评估，还可以从数据的活性以及数据质量应用场景的经济性等角度进行评估。
数据的成本和数据价值的评估维度主要和自己的应用场景和业务需求挂钩即可。数据成本与数据价值典型评价方法包括成本法、收益法和市场化。
8、数据共享管理，包括数据内部共享、外部流通、对外开放。数据共享管理的关键活动就是包括定义数据资产运营指标、设计管理方案等。
《资产管理系统》的功能特点：该系统不仅包揽了固定资产全部流程的管理工作、日常繁杂的统计核对，自动生成会计折旧数据等，还考虑到实际使用情况，提供了众多特色功能。
《资产管理系统》的八大特点：
1、 强大的实用功能
2、先进的条形码管理方式
3、快捷的批量添加资产的功能
4、资产附加自定义属性
5、对部件和附件分开的管理
6、快捷地资产批量转移和现场转移功能
7、独特的权限管理
8、友好的用户界面、简便易学
温馨提示：以上信息仅供参考。
应答时间：2021-11-26，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
《数据资产管理实践白皮书》中对数据资产管理的定义、重要性、管理范围以及项目落地实施的步骤作了全面的指导性说明，白皮书中汇集了国内各行业数据资产管理专家的智慧结晶，对完善国内数据资产管理相关理论体系起到了非常大的促进作用。
白皮书中也明确说明了数据资产管理是为了解决企业在释放数据价值过程中面临的诸多问题，通过系统化的管理方式实现数据的可得、可用、好用的目的，从而实现数据资产价值的最大化。而在实施落地过程中，要实现数据资产“可得”这个目标，首先就需要明确如何实现数据资产管理的全面性，也就是要优先解决企业中有哪些数据资产，以及这些数据资产在哪里的问题。
同时，数据资产管理系统的用户涵盖了企业中对数据资产进行管理和使用在内的多种多样的角色，而不同的角色，关心的内容也不同，因此，数据资产管理系统中需要从不同的角度来描述数据资产，并对数据资产从类型、用途等多种角度进行分类，以满足不同工作岗位的不同角色对企业数据资产进行查找和使用的问题。为了满足用户对数据资产分类管理和便捷查询的目的，数据资产管理系统中引入了资产目录和资产标签这两个概念。
虽然，资产目录和资产标签这两个概念的目的都是为了对数据资产进行归类，但是，在实践的过程中，会遇到对这两个概念定义不清，导致大家都知道这两个概念，又无法对两者的区别给出明确定义的问题。并且，对于这两者的概念和区别，很少能在哪个资料中明确地给出一个标准统一的说明，也导致在数据资产系统建设的初期会出现一定程度概念不清晰，需求沟通过程中效率低下的问题。
那么，数据资产目录和数据资产标签的区别是什么呢？
在说明这两个概念的差别之前，可以想一下目录和标签的区别，在生活中的很多场景中都使用了这两个概念。
例如，每一本书都会有目录，目录中描述了整本书的内容体系框架，也明确标注了不同章节内容的页码，方便读者快速定位。那么，目录其实至少包含了两个方面的作用，第一个是为了让读者快速了解书中包含的内容，第二个是为了让读者根据内容的体系框架快速定位到页数，方便快速查找。有很多专业书籍中，不仅会有目录，在书籍的最后还会有专业术语表或者是参考文献表等。而这些，都是为了满足读者从某一个专业术语角度或是某一篇参考文献为出发点，找到书中相对应内容的需求。
再举一个例子，市面上有很多云笔记软件，国内比较著名的有印象笔记、有道云笔记和为知笔记等，在这些云笔记软件中也能够找到目录和标签的概念。例如，云笔记软件中可以创建笔记本组、笔记本或是笔记的文件夹结构用于对用户记录的笔记进行归类，同时，又会有一个标签管理的功能，用户可以定义不同的标签组和标签，并且可以对笔记本中的笔记打上多个标签。这样又实现了可以从目录中定位到笔记，又可以从某个标签找到与标签相关笔记的目的。
从这两个例子阐述的目录和标签的特征，比较之后可以归结出几个特点：
根据以上例子中所描述的场景，进而总结出的目录和标签的差别，再结合数据资产管理的业务场景，基本可以总结出数据资产目录和数据资产标签的特征和构建的方式。
数据资产目录和数据资产标签的概念是在建设数据资产管理系统中，必需要考虑和设计的前提条件，甚至是在整体规划和咨询的必需产出物。目录和标签的构建，体现出的不仅仅是企业资产的种类和范围，还体现了对业务场景中数据资产的应用程度，同时也是赋能业务和数据资产价值最大化的体现。
上海畅捷(180的号，中间四位1757，最后7867)告诉你：
固定资产管理系统是针对企事业单位资产管理难题开发的先进软件系统。它和财务类软件附属的固定资产管理功能，及市面上的类似产品有着本质上的区别。它以实物管理为基础，应用先进条码技术，对每一件固定资产赋予一个唯一身份条码，辅助条码设备，条码一扫、鼠标一点，即可实现固定资产整个生命周期从购入到报废退出以及中间过程的轻松管理。解决了资产管理中帐、卡、物不符，资产不明设备不清，闲置浪费、虚增资产和资产流失问题。为企事业单位资产管理工作提供全方位、可靠、高效的动态数据与决策依据，实现资产管理工作的信息化、规范化与标准化管理，全面提升企事业单位资产管理工作的工作效率与管理水平。
固定资产管理系统主要功能描述：
1．资产日常操作管理
主要包括固定资产的采购入库、领用出库、资产新增、修改、转移、借用、归还、报废、维修、计提折旧等日常管理工作。每个固定资产还可以附加一个资产照片，方便查看贵重物品的图像。其中，资产转移、资产借用、资产维修、资产报废完全实现电子化审批流程。
2．资产附加自定义属性
不同的企业对固定资产的管理除了资产的共有属性之外（如购置日期、资产原值），还可能需要记录其特有的属性，如对家具来说可能有颜色、材质、原产地，而对中大型设备来说可能有重量、尺寸等。本系统支持不同类型的资产可以自定义不同的属性。
3．设计打印条形码标签
根据选定的固定资产自动生成并打印固定资产条形码标签，标签格式可以自由设计，做到每件物品都有据可查。
4．资产盘点功能
使用盘点机扫描固定资产的条码标签进行盘点，把盘点机中的数据与数据库中的数据进行核对，并对异常数据做出适当处理，如盘亏的资产报废退出等。并可按单位、部门生成盘盈、盘亏明细表、盘点汇总表。
5．资产折旧
按照平均年限法自动计提固定资产月折旧，生成月折旧报表。
6．固定资产月报
根据单位、部门、时间等条件查询固定资产分类统计月（年）报、本月增加(减少)固定资产月报、固定资产折旧月报（年报），并可打印报表。
7．固定资产综合查询
可以对单条或一批固定资产进行查询，查询条件包括资产卡片、保管情况、有效资产信息、部门资产统计、退出资产、转移资产、历史资产、名称规格、起始及结束日期、单位或部门。
8．低值易耗品管理
低值易耗品管理对企事业单位日常管理也是非常重要的，启邦固定资产系统低值易耗品管理实现了：低值易耗品分类、低值易耗品清单、采购入库、领用出库、库存盘点、库存报废、库存明细查询等功能。
9．系统维护功能
由系统管理员对资产分类代码表、退出方式代码表、购置方式代码表、存放地代码表、部门代码表、保管人员表、单位名称表进行新增、修改、删除等操作。
10．安全管理功能
权限控制功能：将用户划分为不同角色，不同角色可以拥有不同的操作权限。对固定资产数据可以控制到字段的读写显示。各分支机构可以拥有自己的权限体系。
开宗明义：要建设中台，需要考虑组织、支撑技术、方法论这三个方面，往往还需要咨询服务。
中台作为一种有业务属性的共性能力，首先就需要一个懂业务、承担业务职责的专职的组织机构来负责。要不要建中台，首先要看领导有没有魄力去整合建立一个中台组织。因为原来的平台部通常不懂业务，懂业务的人各自分散在前台业务部门，所以建立中台组织往往涉及人员、组织架构和部门职责的调整。正因为如此，中台的建设往往需要作为一把手工程才能成功。
中台组织关键要懂业务和承担业务职责。举个例子，一个大数据平台的建设运维团队不是一个中台组织。一个团队如果做了非常完善的中台产品（如开发了数据中台所需要的指标管理系统、数据仓库开发系统、数据质量管理系统等等），但只是把产品提供给业务方使用，这个团队仍然不能说是中台组织。只有当这个团队承担起指标体系的建设和管理、数据仓库的设计和实施、数据质量的保障等工作时，才可以说是中台组织。而要做到这一点，这个组织肯定是比较了解业务的，它的目标和考核也一定与业务有相关性（肯定不只是平台稳定性这样的非业务指标）。
中台组织的层次与中台的层次最好是对应的，BU级的中台组织最好直接向BU老大或分管的CXO汇报，企业的中台组织最好直接向CEO或分管的CXO汇报。
这里特别说明一点的是如果不建设在线业务中台，而只是采用微服务、云原生等技术的话，可以不涉及组织方面的大规模变动，就在原来的研发部实现转型。通常来说也可以实现一定的系统可用率、弹性和研发效率方面的提升。
中台建设的支撑技术
建设中台一般需要一套支撑技术。
一、在线业务中台支撑技术
建设在线业务中台一般需要云原生、DevOps、微服务技术体系的支撑，这是因为：
微服务技术：中台是一个独立的组织负责并为多个前台业务服务，因此需要一个标准的服务接口、成熟的服务治理能力和高效的敏捷研发技术。在当前的技术环境下，采用地球人都熟悉的REST风格的同步API、消息队列异步通信作为标准的服务接口技术，采用服务框架（如Spring Cloud等）、API网关、APM等作为标准的服务治理和敏捷研发技术是最合适的选择。不再建议采用传统的基于ESB的服务化（SOA）技术，因为ESB产品过多的介入到业务逻辑中，导致前台业务的变更往往需要中台团队的配合才能完成，这样就失去了建设好中台，支撑前台高效创新的意义。此外，中心化的ESB软件和复杂的基于XML的WS-xxx等协议也影响到系统的可用性和性能。可以参见Martin Fowler在P of EAA中的评价，Web Services是应用集成而非应用开发的技术。
DevOps技术：如果不通过DevOps使得各微服务都能自助式的部署更新，则微服务带来的敏捷性就无从发挥，反而因为服务数量的增加导致研发效率的下降，因此持续集成、持续发布等DevOps技术一般是实现微服务的必备。
云原生技术：微服务和DevOps要求底层的基础设施是灵活可编程的，否则根据Amdahl定律，只要有一个必须的环节是低效的，整体的效能也提不上去。
需要强调的是中台要敏捷，这一方面是因为中台具备业务属性，且支撑了非常丰富的前台业务，前台业务的敏捷性要求有一部分就会传导的中台层；另一方面是中台的重要性使得其需要持续不断的优化，即便对外提供的服务不变，内部实现也会经常变。
分布式事务技术：实施微服务拆分后，复杂的业务流程不再能通过数据库的事务机制来实现ACID特性，为此还需要服务层面的分布式事务处理技术。典型的分布式事务处理模型包括TCC、Saga、FMT等。其中TCC和Saga需要各服务实现定制化回滚逻辑，侵入性比较严重，用起来门槛比较高。FMT模式对于Java可以做到加一行注解（如@GlobalTransaction）即可实现分布式事务，剩下的由框架自动处理，用起来方便的多。Saga模式是Princeton的两位研究者在1987年提出的，灵活性和并发度最好，但需要通过语义锁等精细的设计才能发挥出来。
由此可见，在线业务中台的技术支撑体系是相当复杂的，所幸的是Netflix、Google等世界领先的互联网企业由于自身业务需要打造了很多实用的技术模块，开源社区也贡献了不少力量，CNCF组织又做了很好的汇集和标准化。通过将相关技术加以整合，已经有了不错的产品可用，如网易轻舟微服务就是一套产品化设计良好、功能丰富的在线业务中台支撑技术产品。
一般而言，前台也会和在线业务中台一样采用云原生等同样的技术体系，这是因为前台更需要敏捷性。在完善的中台支撑之下，前台会比较轻，还可以考虑采用FaaS Serverless技术，不过目前这方面的实践还不多（特别在中国），相关的支撑技术也不是很成熟。
二、数据中台支撑技术
建设数据中台一般需要一整套如下典型的支撑技术：
指标管理系统：指标是中台与前台之间最关键的接口，也是建设数据中台的牛鼻子，因为它是最核心的业务语言，且指标不一致、数据常出错是建设数据中台最常见的出发点。如果指标体系没有统一的方法论，进行统一建设，那么就很难说是数据中台。指标管理系统一般要实现一套一致的方法论（如原子 / 派生 / 复合指标、维度、修饰词等），做好指标的业务和技术口径管理，还需要支持指标的审批管理。数据中台的指标无法交给各前台业务自助式的建设。
数据服务系统：类似于在线业务中台需要通过API网关提供标准化的服务，数据中台也需要一个标准化的服务方式，通常称为数据服务系统，也可以说是数据网关或数据门户。类似于别的网关类产品，数据服务系统需要提供鉴权、日志审计、流控、协议转换（如SQL Dialect之间的转换）等功能，也应该发展多引擎融合查询、逻辑模型等扩展功能以提高服务接口的稳定性和实现的灵活性。
元数据管理系统：元数据管理是整个数据中台的基础和中心，所有的其他系统都依赖元数据管理。元数据管理首先要做好的当然是数据模式或目录（catalog）的管理，至少要知道中台里都有什么数据。对复杂的数据中台来说，数据血缘也很重要。没有血缘信息，不知道数据间的依赖关系，数据质量肯定管不好，因为不知道一个数据的质量问题怎么来，又进而会影响什么。同样的如果没有血缘，数据资产也肯定管不好，因为不知道什么数据有价值什么没价值，这就像如果你不知道一个函数被谁调用，你就不知道它是不是死代码一样。元数据管理系统往往也需要提供一个基础的访问界面，通常称之为数据地图。
数据仓库开发与管理系统：除了指标管理，数据仓库的开发是将一大堆初始数据建设梳理成一个漂亮的数据中台的核心过程。一般来讲数据中台更适合用Kimball的维度建模方法而非数据仓库之父Bill Inmon所提倡的方法，这是因为Inmon强调顶层设计，而Kimball强调至下而上。如果要建设数据中台，肯定是因为前台业务复杂多变，这时强调顶层设计会导致中台建设缓慢、僵化。因为中台虽然应该是由组织高层决策，但目的却是为了支持前台业务，而不是为了控制。支持而不是控制，这一点绝不能本末倒置。
数据质量管理系统：所有复杂的系统都需要专业的质量管理，在线业务系统有一系列的弹力设计和APM等监控运维工具，数据中台也需要专业的质量管理。数据质量管理系统通常设计为支持丰富的稽核 / 校验 / 比对规则，监控数据是否准确、实时、一致，还要做到及时的报警，分析影响面，提供快速修复的手段等。但这些手段只能发现和补救问题，不能预防问题，要预防问题，还要通过测试工具减少代码bug、通过资源弹性应对性能波动、通过优先级调度优先满足重要业务需求等。相对来说，当前数据中台领域的质量管理没有在线业务领域的成熟，如在线业务领域的测试手段远比数据领域的精细，在线业务领域很常见的熔断、限流、服务降级等模式在数据领域都没有成熟的实践方法（优先级调度可以说是实现了部分的服务降级功能），随着数据中台越来越广泛和重要，这些技术应该也需要持续发展，但技术上的挑战不小。
数据安全管理系统：数据中台因为汇集了组织所有有价值的数据资产，因此良好的安全管理是必须的。细粒度的权限和审计是基础，一般的还需要隐私 / 敏感数据的脱敏处理、数据加密（特别是将数据托管在第三方平台之上时）、数据泄漏防护（比方说一种常见的方法是限制将数据下载到本地的数据量）等技术。发展到高级阶段甚至可能还需要联邦学习、数据沙盒等技术。
数据资产管理系统：在数据质量和安全单列的情况下，数据资产管理主要负责的是数据的生命周期管理、成本的统计分析与优化等工作。
同时，数据中台还需要强大的大数据计算引擎、数据集成 / 同步 / 交换引擎，还往往需要一套敏捷BI系统：
大数据计算引擎：数据中台要管理的数据规模和复杂度往往都很高（否则搞中台属于为赋新词强说愁），所以传统的数据库和数据仓库基本上支撑不了。当前的技术环境下，基于Hadoop MapReduce或Spark几乎是唯二的选择，当然这也包括了这两者之上的Hive和Spark SQL。能用SQL就用SQL，易于维护，也易于数据血缘的收集。除此之外，流处理可能还需要Flink，交互式查询可能要引入Impala或GreenPlum。
数据集成 / 同步 / 交换引擎：一方面数据中台需要强大的数据集成和同步能力才能吸纳各方数据。集成和同步的概念相近，同步更强调实时性。另一方面，数据中台往往由多种数据计算引擎构成，就需要同步或交换引擎实现不同引擎见的数据交换。
敏捷BI系统：建设数据中台通常最重要的目的是为了支持业务运营和决策，为此需要基于数据中台进一步开发数据产品。敏捷BI系统是开发数据产品快速、轻型的手段，能够尽快尽早的发挥数据中台的价值。
此外，对于互联网业务，统一的埋点引擎往往也是数据中台所需要的。如果埋点的逻辑都不统一的话，建数据中台的时候会发现数据的源头就是乱的，后续也都没法做。其他行业业务，数据采集也属于基础工作，也是要先做好的。
由此可见，建设数据中台需要的技术支撑体系也是相当的庞大，复杂。所幸的是这十年来Google等领先的企业、Hadoop / Spark等开源社区以及大量的厂商大致联合探索出了一条可行的路径，方法论和技术路线都比较统一了。以此为基础，就可以提供较成熟的数据中台技术支撑产品，如网易杭研研发的“网易猛犸V6.0 + 网易有数”就是一套较完整的数据中台产品。
行政事业单位资产管理信息系统(单位版）已经入库数据错误可以进行修改，甚至删除。具体方法，通过SQL SERVER的查询分析工具，打开数据库(数据库名称.AID）→用户表→dbo.IacssetCARD-H，通过右键的“编辑”命令，显示内容，然后直接对需要修改、删除的数据项进行相应操作就可了。注意：这里进行的任何操作没有提示，也没有“保存”、“取消”等命令按键，只要作了修改、删除操作，系统就作了更改，并作默认保存。故提醒大家，在此要格外小心操作。如还有不明白处，
