做好数据全生命周期管理，实现数据资产化

随着数据爆发井喷式的增长，越来越多的企业认识到数据的重要性，把数据当作数据资产。但数据不等于数据资产，数据必须以合理、易用、安全和易于理解的方式组织起来，能为业务注入有效的价值才能作为数据资产。所以数据变成数据资产的前提是有着完整的数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、易于使用的元数据管理和持续产生数据价值管理的从数据产生到销毁的数据全生命周期管理体系。

数据全生命周期管理

简单的来说，要想实现数据资产化，首先要做好数据数据全生命周期管理，其中主要的阶段包括了从数据采集、处理到分析应用的全流程，从而形成数据生态闭环。

数据采集

在大数据时代，企业不仅要采集企业内部数据（财务系统、HR系统、CRM、ERP等企业系统数据），同样也需要采集外部数据（行业Web数据、竞争对手的Web数据），在数据采集之前首先需要规划好数据采集策略，从而挖掘出更多的数据价值。

数据采集策略比较

以业务需求为导向：当业务或管理提出数据需求时，再去进行数据采集并整合到数据平台。这样虽可用较小成本投入即可满足业务需求，但也会限制数据分析的思维，往往无法从数据中发现"意外"的数据价值。

以数据驱动为导：任何与企业相关的数据，尽量采集并整合数据平台中。此采集策略需要投入较多计算、整合、存储的资源成本投入，而且需要强大的数据专家团队能够专业甄选数据，并从中挖掘出隐藏的数据价值，更好地服务于大众、企业决策和企业战略。

数据处理

数据处理的整个流程包括了数据存储、数据标准、数据清洗、数据质量、元数据（版本管理、数据知识、字段级血缘关系和影响度分析等等）管理、ETL（抽取、加载、转换）、数据模型设计等等过程的企业数据仓库建设或数据湖建设。

在此过程中，探码科技将采集到数据库中的数据经过抽取、清洗、转换，将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起创建标准统一的结构化数据；通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能；合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。

分析与应用

大数据建设的目的在于数据分析与应用,只有进行分析与应用，才能体现数据价值，企业应该从以下明确大数据的分析与应用的相关策略。数据分析与应用的方向：

业务驱动，以业务需求为导向的数据分析与应用。根据业务发展需要提出数据分析与应用的需求，业务人员明确数据分析目标，数据分析人员根据该目标，进行统计、分析、建模等工作，形成分析结果或数据模型，技术开发人员结合业务需要和数据分析结果开发应用接口。
数据驱动，以数据出发，发现数据价值，推广到应用。数据分析人员对数据进行研究，发现数据间的关联关系，提出新发现的业务分析方向和应用方向，并提供给业务部门。典型应用模型：数据分析部门定期为业务部分提供相应的数据分析报告，告知在数据分析过程中发现的一些数据与业务的相关性。

数据驱动应用这一阶段，探码科技在不同的行业已经积累了丰富的经验，食品药品大数据平台，金融领域的大数据平台，科技数据统计分析平台，产业大数据平台等等，让数据真正的实现价值最大化，成为客户的资产。

数据资产化的意义

数据资产化是企业长期稳步发展的有效途径，数据资产化过程作为一项连续性的工作，需要企业结合业务需求与经营模式建立成熟的数据资产管理体系,通过界定数据资产权属范围,规范数据资产标准，改善数据资产质量，保证数据资产运营安全合规，实现数据资产能够被量化评估和增值变现的最终目的。做好数据全生命周期管理，实现数据资产化，让数据变成资产，提高数据价值，为企业的发展出谋划策。

同时，数据资产化过程中还有很多问题，例如如何更全面地评估数据价值，如何实现数据大资产，实现数据融合后的价值放大效应等,这些都需要进一步探索更优的解决思路。Dyson 网络数据采集系统适用于多源数据采集，定制化开发并私有化部署的大规模网络数据采集系统，系统提供从数据采集，爬虫撰写，任务调度，数据清洗合并到数据存储一站式服务，为数据驱动决策、数据驱动应用开发奠定基础。