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2019大数据产业峰会|数梦工场崔晓峰:数据资产管理的挑战、创新和实践

发布时间:2019-06-04 18:33:30 所属栏目:产品 来源:中国IDC圈
导读:为了深入落实国家大数据战略,推动大数据产业交流与合作,展示我国大数据产业最新发展成果,2019年6月4日至5日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办,大数据技术标准推进委员会承办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重举办。 会上,来

为了深入落实国家大数据战略,推动大数据产业交流与合作,展示我国大数据产业最新发展成果,2019年6月4日至5日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办,大数据技术标准推进委员会承办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重举办。

会上,来自工业和信息化部的领导,我国众多优秀大数据领域服务商、行业应用客户、研究机构、地方大数据主管机构的领导和专家,将对大数据政策、产业、技术的现状与趋势等内容进行交流探讨。

谢谢周华详细的介绍了联通大数据这一年来的进展和研发,还有六个方面的应用情况,接下来有请数梦工场副总裁兼CTO崔晓峰先生,带来“数据资产管理——挑战、创新、实践”,有请!

数梦工厂副总裁兼CTO崔晓峰

数梦工场副总裁兼CTO崔晓峰

大家好,我是数梦工场崔晓峰,我们是一家产品和服务的提供商,专注于大数据领域的产品和解决方案,我们并不拥有数据,我们服务于数字中国的实践中,有一些挑战、创新和实践,接下来我给大家做一个过程中的分享和数据资产管理的挑战、创新和实践。

数据是人类自己创造的资源,这个资源到价值的过程中,我们认为需要经过几个阶段。

1.完成数据资源资产化,原生数据资源并不会直接产生价值,需要经过标准化,有质量的处理,形成我们的数据资产。所以首先要完成数据资源到有质量、有标准的数据资产的过程,这是第一步。

2.我们要把数据资产变成支撑我们流程再造和业务创新的服务,需要经过一个数据资产的服务化,把数据资产变成可管理,可共享的。

3.把数据服务变成价值创新。

今天主要是跟大家汇报一下前两部分内容,数据资产化和数据资产服务化。数据、资源面临着分散建设和技术驱动的沉淀模式,这些沉淀模式在过去的过程中形成了我们一些比较独立的原生发展状态,现在我们面临着新的挑战。在大数据时代,数据资产首先要建立起数据中台,这个数据中台是必须具备统一数据、统一实体、统一服务的,数据中台进行数据资产再结构化。

数据原生的时候,我们形成第一步的结构化数据,在数据资产形成的过程中需要进行资产的再结构化处理,需要全域的数据资产管理系统呈现。对我们来说,全域数据资产管理系统有八大职能,四个典型的活动构成了这样全新的实时在线生产系统,所以我们这样一个系统不单单是管理体制,也不单是智能活动,是有智能活动和具体四个流程构成的在线生产系统,这个生产系统是把大数据以前离散的分析系统变成了支撑业务创新和流程再造的生产系统。

在这个过程中我们会遇到一些挑战以及应对,接下来给大家分享一下在这个过程中我们遇到的三个挑战。

挑战一:数据资产标准和治理。

我们认为有标准、有质量的数据是资产,在这个过程中我们需要解决几个问题。

1.数据集成的问题,大数据时代,尤其是目前在多元异构的情况下,对我们的系统提出了非常高的要求。在过去有脚本和电子软件做实时集成的数据,已经不能满足当前实时高效的要求了,因此这里我们需要一个全新的产品解决方案,实现多元异构的实时高速集成。在这样的体系下,我们能支撑多元异构的全链接,同时推出五大创新技术,达到实时海量的同步。

2.数据资产治理智能编排,在数据资产管理过程中,我们需要大量的数据实践和编排工作,通过智能编排系统能在效率和计算资源消耗上有极大的提升,实现普惠数据智能。

3.在数据治理过程中需要基于标准驱动的数据处理,第一步完成数据标准化工作,内嵌AI能力实现数据资源到数据标准自动的辅助化治理工作,实现AI Inside而流程再造系统,效率从30人月降低到10人天。

4.数据治理如何做到全程可控,我们建立了全链路自动数据血缘,端到端,一张图看清数据的来龙去脉,能够做到数据的溯源和影响分析。对我们来说能作数据处理的全程可控,因此我们在第一个挑战上,标准和治理有相应的实践,下午的圆桌会议上我们也会进一步的分享相关的产品和解决方案。

挑战二:数据资产管理和共享。

对资产来说,我们汇集了以后必然要流动起来,形成我们有效的数据资产的流动和共享。我们第一步对整个数据资产来说,需要建立起科学的评估体系,这个评估体系是为了完成后续的评估和度量,有个闭环的过程。因此我们集合了业界专家和历史经验,构建了资产评估指标体系,构建资产价值分,构建资产评估的第一步。

基于资产的分数,我们希望构建数据资产的端到端的全流程,盘点、治理、共享、评估,有这样一个闭环过程,能够通过这样的活动把我们的数据治理以及治理后到资产、共享结果形成业务的闭环,这个闭环会反过来推动源头的环节去提升它的质量,加快数据由资源变资产的过程和效率,因此这个过程形成一个闭环的关键环节。

数据资产需要面临共享,数据必然是流动带来价值,数据资产是我们的金山银山。我们经常有句玩笑话说,大家是坐在金山上吃馒头,大家知道数据资产是非常重要的价值,对于数据提供者和数据使用者来说,我们怎么样合理合法使用我们的数据,我们需要有一个全域能力共享平台。这个共享平台是面对数据提供者和数据使用者,提供统一的入口,我们提供缺失的数据申请,从被动提供数据到主动提供数据,这是供给方式的改变。通过全域能力共享平台,我们真正把数据的绿水青山变成可用的金山银山。

这里我们提供了全域能力的共享平台,在这个共享平台之下我们能够实现一键生成服务API,实现共享智能化。我们是服务全生命周期的管理,实现服务全线精细控制,这一点是非常关键的,我们要做到客户和服务的分级、分类、分权、分域管理,确保数据能力共享和可靠。

作为生产系统来说,我们必须做到运维的可视化,能够做到服务质量的可度量和服务问题的可回溯。通过能力共享平台来构建资产到应用价值,实现流程再造和业务创新,这是我们面临的第二个挑战和应对。

实现按需和依权的发布是我们的目标,最终我们说数据变成资产的过程需要达到多方共赢的局面,对关键的就是按需和依权。

挑战三:数据资产安全。

在这个过程中,我们面临着一个非常大的命题,就是数据资产归集带来的安全问题。我们不仅是单点的某个安全技术,而是整体的数据安全体系,因此我们建立了基于安全大脑的数据资产保障体系。在这个保障体系中,我们实现了事前敏感管理,事中数据流转风控和事后审计过程。我们端到端从事前、事中、事后,有完整的闭环过程,有这样的闭环过程,对我们来说是从数据变成资产我们更有了底气,更有实现价值的保障体系,所以我们需要完整的方法论和产生的驱动体系。

所以在整个过程中,我们面临着三大挑战,在三大挑战的过程中,我们不仅需要全站大数据产品和解决方案,我们需要建立起全域的数据资产管理体系,同时还需要一个全面的运营服务体系来构建端到端的数据实践。

前面我们分享了两部分内容,接下来跟大家分享一下我们在数字资产管理领域的创新实践。

(编辑:应用网_阳江站长网)

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