数据资产管理 盘活大数据时代的隐形财富

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高伟 著
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出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111528807
版次:1
商品编码:11891777
品牌:机工出版
包装:平装
丛书名: 大数据科学丛书
开本:16开
出版时间:2016-03-01
用纸:胶版纸
页数:287

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群 :从事大数据研究的IT专业人员、对大数据感兴趣并打算使用大数据来改善企业经营的运营管
  

  人类历史上,财富形式持续演变,从石头、贝壳、牛羊、金银等有形资产,发展到股票、债券、发明、专利、品牌、商标等无形资产,每一次财富形式的变迁,都带来了全新创富机会,成就着大批广为传颂的富豪名字。大数据时代,数据资产放在是所有人面前的全新机遇,如何定义,怎样把握?
  工欲善其事必先利其器,数据资产管理能力将是企业、组织、个人,甚至是国家,借助数据资产决胜未来之关键。面对纷繁复杂的商业观点、技术创新,唯有从整体上去把握数据资产管理的全局概貌,明确目标及定位,方能不为谬误所惑,始终在做正确的事情。
  

内容简介

  

  人类社会,进入大数据时代。数据成为企业宝贵的财富资产,数据资产管理能力将决定企业竞争的胜败。如何应对挑战、占尽先机,本书将给您一个通盘说明,帮您做好准备,打赢这一场没有硝烟的战争!本书从建立数据资产管理的基础概念开始,介绍了一个以治理、应用和运营为内容的三层管理框架,分别阐述了每一层所需要具备的能力结构,辅以实际案例剖析,更为详尽易懂。接下来,通过对数据资产管理战略设计的探讨,以及内外部可能的影响因素分析,从而逐次展开数据资产产业链条下波澜壮阔的商业机会和潜在挑战。本书读者主要面向大数据相关从业人员,包括经营决策者,运营管理人员,技术架构人员以及各类科研单位学术人员、大专院校相关专业学生等,同时,考虑到数据资产可能影响范围,也适用于所有关心数据资产,希望了解如何建立、保护、开发、配置和变现数据资产的社会各界同好。
  

精彩书评

  数据资产管理是大数据的新兴分支领域,本书能够在这个领域率先展开深入研究,并关注研究成果的商业传播,说明国内大数据发展已经走上了创新发展之路,站在这个时代的风口,推荐大家都来阅读这本书。
  ——宽带资本董事长 田溯宁
  
  本书写法不属学术理论流派,但源于实践,力图针对真实问题。本书作为来自企业界的努力,值得“点赞”!
  ——中国科学院院士、上海交通大学副校长 梅宏
  
  围绕“数据资产管理”这一全新概念,作者并没有过多使用晦涩难懂的IT语言,而是站在更高的经济视角,做出一系列积极有效的思考,并深入浅出地进行阐释。
  ——浙江日报社长、浙报传媒集团董事长 高海浩
  
  数据是资产这个提法在业界已有多年,而将数据资产管理作为专题成书探讨,则标志着此领域发展进入了新的阶段。我们相信此书将促进数据资产管理的方法快速成熟,帮助数据拥有者和应用者获得数据资产的更大价值。
  ——DAMA China副会长 清华大数据产业联合会副秘书长 御数坊创始人 刘晨
  
  大数据无疑是当前的热门话题,对学术界、IT界和金融界都在产生着巨大的影响,《数据资产管理》的一大特色就是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻,从资产以及资产管理方法论的角度对大数据进行了阐释,这标识着数据资产化进入了一个新的发展阶段,如果你想阅读关于数据资产管理和应用创新等方面的内容,这本书会是一个很好的选择。
  ——中国人民财产保险股份有限公司大数据部资深专家 帅玉廷
  
  这是一部既让入门者看得懂、学得会,也让从业者不觉得肤浅的大数据读本,在梳理出一个全面准确、完整科学的数据资产理论研究体系同时,完整总结了数据资产管理工作中的工作要点、实现路径和经典案例,能帮助更多人做好数据资产的规划、管理与运营。
  ——科技杂谈创始人,新华社瞭望智库特约研究员 王云辉
  
  当下,人类正在由信息技术时代快速迈向数据时代,数据日益成为 核心资产。如何充分认识并利用好数据资产,是企业未来能否生存的关键。此书紧紧围绕数据资产这一主题,通过丰富、翔实的中外大数据案例揭示了如何利用数据实现新的商业机遇,观点令人耳目一新,对大数据从业者具有极强的指导意义
  ——TMForum高级技术协作总监 徐俊杰
  
  曾几何时,“什么是大数据”还是专业人士的热门话题。不知不觉间,大数据时代已经悄悄到来,开始实实在在的影响并改变我们的生活,给政府管理、企业经营、民众生活方面带来全新的模式。我们惊喜的看到,本书作者不仅从理论方面对大数据做了独特的阐释,更从实践的方面给出了具体明确具体的方法和工具,让我们深刻的意识到,大数据离我们并不遥远,大数据的落地有迹可循。本书作者高伟先生是国内大数据领域的青年才俊,相信对不同层次的读者都会裨益匪浅。
  ——中国旅行社协会常务理事、金棕榈企业机构董事长 潘皓波
  
  “互联网+”的本质是融合与创新,“互联网+”的增长要素是数据资源。当前。互联网经济正在倒逼一个个产业的互联网化、在线化、数据化。而海量数据资源的整合和运用,正是其魅力所在,数据正在服务于社会各个领域,数据资产正在成为企业核心竞争力。数据资产管理这本书,为企业如何把数据管理起来并有效的变为资产,构画了一幅实现的蓝图,非常值得一读。
  ——中国市场学会常务理事、北京邮电大学经济管理学院院长、教授 金永生 博士
  
  数据开放是大数据时代发展的必要实践,汇集各行业数据、让真正数据流通起来,是未来发展的趋势和方向。作者的这一观点,我很认同,相信随着行业技术的不断进步,以及国家大数据相关技术规范的完善,数据,作为这个时代的一种新型战略资产,将如同当年互联网的发展一样,带给全球、全人类一个全新的视野和高度
  ——腾讯数据平台部总经理 蒋杰
  
  我在12年提出“数据成为资产”的论断,今天终于欣喜的看到论及数据资产的专著。高伟先生及其团队,不但真刀真枪的实践,而且也走在了理论的前沿,15年更成立了联盟框架下的数据资产管理专委会,聚集名士、共图发展!在此衷心祝贺,并期盼数据资产管理在中国大数据的土壤里开出更美更绚丽的花朵!
  ——中关村大数据产业联盟秘书长 赵国栋
  
  近些年来,随着大数据的热潮,数据已成为重要的资产已深入人心。本书深入浅出地对数据资产、数据资产管理的概念和应用等方面进行了阐述,并做了大量实际案例分析,是一本优秀的、兼具科普和实战研究的数据资产管理专业书籍,值得一读!
  ——中央“千人计划”信息科学与技术专业委员会秘书长、智汇邦柠檬VC创始人 周宇煜
  
  高伟先生的数据资产管理理念从另一个角度来审视大数据,提出了许多好的理念和方向。我们需要现在就开始对数据这一生产要素的管理建立起制度和机制,包括对后续数据资产所需要的法律环境做好准备。数据时代已经到来,数据毫无疑问的将成为重要而且有巨大价值的资产!
  ——宇鸿网络科技股份有限公司董事长,国家“千人计划”特聘专家 邱健

目录

推荐序一 数据革命
推荐序二 实践出真知
推荐序三 数据资产启蒙
自序 写在“数据资产”编入财务报表的前夜 / 1
第一章 数据资产:财富的新定义 / 4
第1节 大数据带来的造富神话 / 5
基于数据积累,提供精准营销服务 / 5
盘活数据资产,升级全新商业模式 / 6
利用数据集成,创造估值神话故事 / 7
面向个人数据,提供二次交易平台 / 8
第2节 都说数据是资产,到底什么是数据资产? / 9
为什么说数据是资产 / 9
如何定义数据资产 / 11
会计实践中的困难与挑战 / 13
第3节 新圈地运动:为什么阿里巴巴在上市前收购这些公司? / 16
收购?收购! / 16
新时代的圈地运动 / 19
对于“局外人”的影响 / 21
破局的另一种思路 / 22
第4节 传统企业应对互联网挑战的最后筹码 / 23
数据是传统企业的宝贵资产 / 23
盘活数据资产的几种可选路径 / 25
第5节 下一个没有硝烟的战场 / 27
第二章 数据资产管理的全局概貌 / 29
第1节 数据资产管理,技术还是商业? / 30
谁应该关心数据资产管理 / 30
数据资产管理解决什么问题? / 32
技术的商业,还是商业的技术 / 33
第2章 数据资产管理与数据管理的异同比较 / 34
数据管理的主要思路及内容 / 34
数据资产管理带来哪些新的要求 / 36
数据资产管理具体包括哪些内容? / 39
第3节 跳离误区,把握数据资产管理价值 / 42
拥有数据≠掌握数据资产 / 42
最快的数据处理能力可能让你破产 / 43
最精确的数据分析也会“错误” / 45
最牢固的锁也挡不住数据神偷 / 46
第4节 新常态,数据资产管理方兴未艾 / 49
第三章 治理管控:数据资产管理的基础所在 / 51
第1节 核心理念:从“两张皮”到“一张皮” / 52
为什么数据治理知易行难? / 52
什么是“一张皮”式治理? / 55
数据资产治理的“三全主义” / 58
第2节 管理,从正确定义开始 / 59
治理管控的前提条件 / 59
如何正确定义数据资产 / 62
第3节 发现数据资产! / 65
数据资产在哪里? / 65
如何梳理数据资产? / 68
怎样记录和跟踪数据资产? / 70
建立数据资产体系 / 71
第4节 “血缘”分析带来的意外收获 / 73
什么是“血缘”分析? / 73
如何建立“血缘”分析? / 75
“血缘”分析能带来哪些创新价值? / 78
第5节 多管齐下,提升数据资产质量 / 81
数据资产的质量定义 / 81
事前进行的质量检查 / 82
事中运行的质量监控 / 83
事后开展的质量评估 / 84
数据质量问题的处理 / 85
第6节 建立数据地图,盘活数据资产 / 85
数据地图的潜在价值 / 85
将数据装入地图 / 87
“数据O2O”的地图畅想 / 88
数据地图在创新中前行 / 90
第7节 别忘了定期要做的数据体检 / 90
数据体检的意义 / 90
体检项目1:系统资源的盘点 / 91
体检项目2:资产状态的评估 / 92
体检项目3:管控能力的检视 / 94
第8节 新技术的挑战与应对 / 96
第9节 案例分析:某大型国有航空公司数据治理 / 99
案例背景:数据质量阻碍民航腾飞 / 99
建设目标:构建多层次数据治理体系 / 100
整体思路:主动管控、全方位、端到端 / 101
实施内容:从规范到落地的四个举措 / 101
展现效果:降本增效,立竿见影 / 103
第四章 应用创新:数据资产管理的价值体现 / 104
第1节 核心理念:没有难用的数据 / 105
数据资产应用现状 / 105
破局,数据应用发展方向 / 106
面向未来的智慧众筹 / 108
第2节 可视化,让你的数据开满鲜花 / 109
什么是数据可视化? / 109
数据可视化案例及探讨 / 111
如何实现数据可视化? / 115
未来的创新发展方向 / 116
第3节 当数据分析成为一种搜索…… / 118
传统数据分析的能力和短板 / 118
为什么要用搜索来代替分析? / 118








































精彩书摘

  《数据资产管理 盘活大数据时代的隐形财富》:
  Acxiom之所以能够做到精准的营销推荐,是因为经过将近40年的数据积累,它已经拥有美国1.9亿人,以及1.26亿个家庭的数据资料。在全球,Acxiom公司更拥有5亿活跃消费者的资料,每名消费者都拥有1500个数据点,其一年处理超过50兆条数据。基于这些数据,Acxiom就可以更好地分析顾客的消费行为和需求,甚至比FBI更无孔不入,比Google更无所不知,比Facebook更无处不在……例如,“9·11”事件过后,Acxiom利用自身数据及分析能力协助美国政府提供了19个劫机者中11个人的资料,并因此而名声大噪。目前,财富100强的公司中,有47个是Acxiom的客户。
  Acxiom的大数据业务模式在于,长期持续积累人们在购物和生活方面的相关数据,并且深入研究,形成“使用数据对人们进行追踪、监控以及刻画”的新方法,并从中获利。经过四十多年发展,Acxiom在2013年实现了27.7亿美元的年收入,估值接近30亿美元。
  盘活数据资产,升级全新商业模式
  对于传统行业来说,应用大数据的过程中最缺的可能不是工具或数据,而是理念和经验。在这一方面,传统企业的领袖级公司通用电气(GE)给出了一份精彩的答卷。
  面对技术发展带来的挑战,GE拟定了一个投资千亿美元的宏大的工业互联网蓝图。其中,GE将大数据分析作为核心引擎,通过物联网和大数据,将物理资源上的优势,转化为数据资源上的优势,不仅保持了其工业企业的领导地位,而且希望能够推动工业流程的根本转变。
  ……

前言/序言

  自序写在“数据资产”编入财务报表的前夜
  什么是资产?
  在会计活动最初出现时,人们理解的资产是指谷物、牲畜、房子、工具等有形资源,那时候拥有的实物越多,就越富有。
  然而,随着技术发展、商业变革,这种观念逐渐受到挑战,乃至不堪一击。“苹果”公司在2014年全球企业品牌价值排行榜上,品牌估值高达1188。63亿美元而雄踞榜首,它当年的年报资产负债表里的全部“资产”却不过261。9亿美元。同时,年报里没有体现的还有“苹果”公司通过各种数字终端、AppStore和iTunes等所构建起的数字分发体系的商业价值,当然,也没有包含“苹果”员工所代表的创新精神和能力的内在价值,以及“苹果”粉丝所代表的客户网络的巨大价值。
  近年来,无形资产的概念逐渐获得接受,它包括了专利权、版权、秘密制作法和配方、商誉、专营权以及其他类似的财产。2004年,《经济学人》杂志对高级经理人进行了一次针对无形资产的调查,有超过1/3的人将无形资产列为3个最重要的管理问题之一;几乎有一半的被调查者认为无形资产是公司长期股东财富创造最主要的资源。
  回顾资产概念的发展,似乎可以得出两个结论:第一,资产的形态随着时代发展而不断改变,从实物工具,到技术专利、客户网络,甚至是品牌商誉,只有认清自己拥有的资产所在,才有可能更好地运用它去创造财富。第二,资产的管理能力至关重要,甚至超过拥有资产本身的价值。时代发展带来的挑战,还包括如何去管理更为潜在的高价值的无形资产,并借此获得市场竞争的制胜法宝。
  随着大数据时代的悄然来临,对数据的重视提到了前所未有的高度,“数据是资产”已经被广泛认可,但到底什么是数据资产?如何管理数据资产?数据资产中又蕴含着哪些创业方向、财富机会?这些问题尚没有得到令人满意的回答。从某种意义上说,数据资产仍然是一种隐藏的财富。
  可是市场的激烈竞争,不容许我们回避这个问题。
  我们看到,仅仅是因为拥有稀缺数据,很多创业公司就获得了惊人的溢价估值;而个人通过出售自身的数据信息,也可以收获一定的金钱补偿;甚至,BAT等互联网巨头在大肆并购传统行业的过程中,隐约浮现的却是对数据资产全面控制的战略规划。与此同时,传统企业在这一方面的战略设计和战术反应,却显得非常缓慢,鲜有新意。
  资本永不眠,一场没有硝烟的战争正在开展……
  另一方面,数据资产本身的界定、评估、质量管理、应用方式等却还停留在技术工程的认识层面,这就如同对金钱的看法还只是造一个牢固的箱子把它装起来的阶段,而距离利息增值、理财配置、对冲套利、信用展期等高端的金融手段,显然还差着好几个世纪的积累。
  从更广的视角来看,数据资产的出现,也将对整个社会经济、文化、法律、政策等带来深远影响和变革冲击。例如,如何保护个人隐私?怎样界定围绕数据资产而进行的交易过程?财税政策(包括会计准则)是否需要有所设定?整个社会及国家政策层面,又该建立怎样的配套体系,从而利用好由技术发展而带来的高速增长的驱动源?
  这是一个极速发展的时代,统计表明,人类文明至今获得的全部数据,90%在过去2年内产生,而电子商务、社交网络、传感器等还在源源不断地产生数据,预计到2020年,全球数据规模将会是现在的44倍!时不我待,数据资产对理论研究、管理实践、商业规范等方面带来的挑战无可回避。
  但很幸运,这也是一个观点、思路百花齐放的时代,因此,尽管理论体系的推敲可能跟不上实践的脚步,也不妨让我们用尚未构建完整的观点和假设,来探讨一下数据资产以及相应的管理问题,初步构建一个可用于深入研究和指导实践的概念架构。对于有心的读者,或许能产生意想不到的参考价值,同时,也可以为整个社会对数据资产的认识和管理体系的构建提供一个有益参考。
  本书的读者对象可以包括各类人群,因为,这是一个时代背景下产生的全新概念方向,它的影响将会极为深远,值得所有人逐步了解、共同讨论。但就专业方向来说,可能对本书感兴趣的有代表性的读者包括:
  1.从事大数据研究的IT专业人员。
  2.对大数据感兴趣并打算使用大数据来改善企业经营的运营管理人员。
  3.认为数据是资产并打算加强所在企业数据资产管理的企业经营者。
  4.对数据资产概念感兴趣的科研人员、学生、专业爱好者。
  5.希望在数据资产管理领域里面寻找创业或创新机会的各行业人员。
  本书的形成有赖于我在亚信数据的多年工作实践,特别是过去两年左右时间,与13个行业的80多个标杆企业进行商务交流、合作研究所产生的积累,相应地,本书内容也来自众多企业里从首席运营官到数据部门主管、从数据科学家到一线技术工程师给予的丰富的问题挑战以及智慧应答,这里一并表示感谢!同时,本书内容在很大程度上参考了亚信数据在业界首倡的数据资产管理平台软件产品——DACP(数据资产云图)的设计理念和功能结构,为此,也向首席架构师王全胜以及各位产品同仁致以最大的敬意!特别要感谢的还有广州大学的吴爱华老师,他作为一名活跃在教学研究一线的学者,以深厚的学术素养,帮助我完善了对数据资产管理理论框架的构建,使得各种观点论证更为完整。最后,还要感谢我的同事胡宁、华超杰、刘洁丽,他们利用业余时间协助我进行了大量细致而烦琐的校稿工作,并从文字到观点内容提出了诸多有价值的建议,从而使得本书更具可读性和知识性!
  本书并不是严格意义上的学术专著,相关概念定义、理论推导、实例论证或许还有较大的改进空间,欢迎各位专家学者批评指正。
  正如《大数据时代》作者舍恩伯格所说,“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题”,相信随着本书的出版,也将会推动数据资产被编入财务报表的进程,但数据资产如何真正为企业、组织创造价值,如何推动整个社会在大数据的发展方向下走得更远、更好,则有赖于广大读者的深思践行,这也是本书编写的初衷。
  高伟





《数据资产管理:释放大数据时代的隐形财富》 在信息爆炸、数据量呈指数级增长的今天,企业正面临前所未有的机遇与挑战。那些曾经被视为“副产品”或“噪音”的海量数据,如今正以前所未有的力量,重塑商业格局,驱动创新发展。然而,要真正从这片浩瀚的数字海洋中挖掘出价值,企业必须掌握一套系统而有效的管理方法。《数据资产管理:释放大数据时代的隐形财富》正是一本为企业量身打造的行动指南,它深入浅出地剖析了数据资产化的核心理念、方法论和实践路径,旨在帮助企业将零散、被动的数据转化为主动、增值的核心资产。 本书的独特价值在于,它并非停留在理论层面,而是强调“盘活”——将抽象的数据资产概念转化为企业触手可及的实际效益。 许多企业在拥抱大数据时,往往陷入了技术陷阱,投入巨资购买昂贵的硬件设备和分析工具,却发现数据依然孤岛林立,价值难以显现。本书则将目光聚焦于“管理”,指出数据本身并非价值的全部,其真正的潜力在于如何被有效地组织、治理、利用和变现。它强调,数据资产化不是一蹴而就的工程,而是需要战略规划、组织协同、技术支撑和文化变革的系统性工程。 第一部分:数据资产的价值重塑与战略认知 本书的开篇,将带领读者重新审视数据的本质及其在现代商业中的地位。数据不再仅仅是记录业务的工具,而是构成企业核心竞争力的关键要素,与人力、资本、技术并驾齐驱,甚至在某些领域成为更重要的驱动力。 数据:新时代的石油与钻石。 深入分析数据为何被誉为“新时代的石油”,其流动性、可再生产性以及在驱动决策、优化流程、洞察客户、创新产品等方面的价值。同时,也探讨数据如同“钻石”般,其价值的实现需要精心的切割、打磨与包装。 从信息到资产的跃迁。 详细阐述数据资产化的概念,即通过一系列规范化的管理流程,将原始数据转化为具有可识别性、可计量性、可获取性、可交易性等特征的资产。这需要打破传统信息管理的思维定式,建立以资产价值为导向的管理体系。 大数据时代的战略机遇与挑战。 分析全球大数据发展趋势,以及企业在数字化转型过程中所面临的机遇(如精准营销、个性化服务、预测性维护、智能制造等)和挑战(如数据孤岛、数据质量不高、数据安全与隐私泄露、人才短缺等)。 数据资产化的战略驱动力。 探讨为何企业必须进行数据资产管理,包括提升决策效率与准确性、降低运营成本、创造新的商业模式、增强客户体验、满足合规性要求以及构建竞争壁垒等。 第二部分:数据资产管理的基石——治理与质量 没有良好的治理和高质量的数据,数据资产化就如同空中楼阁。本部分将详细介绍构建稳健数据治理体系的关键要素,以及如何确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。 数据治理的框架与原则。 引入国际通用的数据治理框架(如DAMA-DMBoK),并结合中国企业的实际情况,提出可操作的治理原则,包括数据所有权、数据责任、数据标准、数据生命周期管理、数据安全与隐私保护等。 构建数据治理组织架构。 探讨如何设立专门的数据治理委员会、数据治理办公室,明确各部门在数据治理中的职责,建立跨部门协同机制。 数据标准化的重要性与实践。 详细阐述建立统一的数据编码、命名、格式、元数据等标准的重要性,并提供如何在企业内部推行数据标准化、实现数据互联互通的实用方法。 数据质量管理体系的构建。 从数据采集、存储、处理、应用等全生命周期入手,识别潜在的数据质量问题,建立数据质量评估、监控、清洗与改进机制。包括数据验证规则的制定、数据质量报告的生成、数据质量问题的根源分析与解决。 元数据管理:数据资产的“身份证”。 深入讲解元数据管理在数据资产管理中的核心作用,如何收集、存储、管理业务元数据、技术元数据和操作元数据,以及如何构建企业级元数据目录,实现数据的可发现性与可理解性。 第三部分:数据资产的生命周期管理与价值实现 本书将引导读者全面理解数据资产从诞生到消亡的全生命周期,并重点探讨如何在每个阶段最大化其价值。 数据采集与整合:源头活水。 探讨如何设计高效、合规的数据采集方案,打通内外部数据源,实现数据的多维度整合,构建统一的数据视图。 数据存储与计算:基石稳固。 分析不同类型数据存储技术(如数据仓库、数据湖、NoSQL数据库等)的优劣,以及如何根据业务需求选择合适的存储方案。介绍大数据计算框架(如Hadoop, Spark)在数据处理中的应用。 数据安全与隐私保护:不可逾越的红线。 深入探讨数据安全策略,包括访问控制、加密、脱敏、审计等,以及如何遵守GDPR、CCPA等国内外数据隐私法规,确保合规性。 数据分析与挖掘:洞察潜能。 介绍常用的数据分析方法(如描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析)和数据挖掘技术,帮助企业从数据中发现规律、预测趋势、优化决策。 数据服务化与可视化:价值的呈现。 讲解如何将数据封装成可被业务部门调用的数据服务,以及如何通过各类可视化工具(如Tableau, Power BI)将复杂的数据信息以直观、易懂的方式呈现给决策者。 数据资产的交易与变现:价值的流通。 探讨企业内部数据资产的流转与共享,以及在合规前提下,如何探索外部数据交易、数据产品化等变现模式,将数据资产转化为直接的经济效益。 第四部分:赋能数据资产管理——技术、人才与文化 技术是实现数据资产管理的基础,而人才和文化则是推动其成功的关键。 核心技术支撑:赋能数据资产管理。 详细介绍与数据资产管理相关的关键技术,包括数据虚拟化、数据血缘、数据目录、主数据管理(MDM)、数据治理平台等,以及它们如何在实际工作中发挥作用。 数据人才的培养与引进。 分析数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据治理专家等各类数据人才的角色定位与能力要求,探讨企业在人才培养和引进方面的策略。 构建数据驱动的组织文化。 强调数据素养的普及,以及如何通过培训、激励机制、领导力支持,将数据思维融入到企业日常运营的方方面面,形成全员参与的数据文化。 成功实践案例分析。 分享不同行业(如金融、零售、制造、医疗等)的企业在进行数据资产管理方面的成功案例,深入剖析其面临的挑战、采取的措施以及最终实现的成效,为读者提供可借鉴的实操经验。 第五部分:数据资产管理的未来展望 本书的最后一章,将带领读者展望数据资产管理的未来发展趋势,以及人工智能、区块链等新兴技术将如何进一步赋能数据资产的价值挖掘。 AI驱动的数据资产管理。 探讨人工智能在自动化数据治理、智能数据质量检测、个性化数据推荐、预测性数据价值评估等方面的应用。 区块链与数据资产的信任构建。 分析区块链技术在保障数据安全、追溯数据来源、构建可信数据交易平台方面的潜力。 构建企业级数据资产生态。 展望企业如何通过构建开放、合作的数据资产生态系统,实现数据价值的最大化。 《数据资产管理:释放大数据时代的隐形财富》不仅仅是一本理论书籍,更是一本实践手册。它将帮助企业管理者、IT从业者、数据分析师等各类专业人士,系统地理解数据资产管理的核心价值,掌握切实可行的管理方法,并最终将企业内沉睡的海量数据,转化为驱动业务增长、实现可持续竞争优势的强大引擎。阅读本书,将是企业在大数据时代赢得未来的关键一步。

用户评价

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不得不说,这本书在方法论的阐述上,是真正做到了“授人以渔”。我之前参加过一些关于数据资产管理的培训,听到的多半是“要重视数据”、“要建立数据平台”之类的大方向,但具体怎么做,往往含糊不清。而《数据资产管理:盘活大数据时代的隐形财富》这本书,就好像一位经验丰富的老兵,手把手教你如何实操。它不像那些理论书籍,只是堆砌术语,而是非常有条理地梳理了从数据资产的识别、采集、存储、清洗、加工,到最终的应用和价值实现的全过程。我尤其喜欢它关于数据资产生命周期的描述,从原始数据到可被利用的洞察,每一步都充满了挑战,也充满了机会。书里详细讲解了如何建立统一的数据标准,如何进行数据血缘追踪,如何构建数据目录,这些看似基础的工作,实则构成了数据资产管理的地基。没有坚实的地基,一切关于“盘活”的设想都将是空中楼阁。我特别对书中关于“数据资产运营”的章节印象深刻,它不仅仅是停留在技术层面,而是将数据资产的运营融入到业务场景中,探讨如何通过数据产品、数据服务来驱动业务增长。这种将技术与业务深度融合的视角,是我在其他书籍中很少看到的。看完这本书,我感觉自己对数据资产的理解不再是雾里看花,而是有了一套清晰的行动指南,知道从哪里入手,如何逐步推进。

评分

这本《数据资产管理:盘活大数据时代的隐形财富》真的让我眼前一亮,它不像市面上很多同类书籍那样,只是泛泛地讲些概念,而是非常扎实地切入了“盘活”二字,讲了很多落地实践的方法论。我最欣赏的是作者对于“隐形财富”这个说法的精准描绘。过去我们总觉得数据是技术部门的事情,是个“负担”,需要花钱去存储、去维护。但这本书却以全新的视角,教我们如何将这些沉睡的数据转化为实实在在的商业价值。比如,书中提到的数据价值评估模型,就给了我很大的启发。以往我们评估一个资产,总是看它能直接产生多少收入,但数据资产的价值很多时候是间接的,是赋能其他业务、提升效率、优化决策的能力。这本书就详细地拆解了如何从多个维度去量化这种潜在价值,包括通过提升客户体验带来的复购率增加、通过优化运营流程降低成本、通过精准营销提升转化率等等。而且,作者在举例时,用了好几个我所熟悉的行业案例,让我更容易理解抽象的概念。特别是关于数据治理和数据安全的部分,讲得非常细致,涉及到元数据管理、数据质量保障、合规性审查等等,这些细节的把控,恰恰是许多企业在数据资产化过程中容易忽略的,也是决定数据能否真正“盘活”的关键。这本书让我开始重新审视公司的数据,不再仅仅把它看作IT的资产,而是真正把它当作企业核心竞争力的一部分去对待。

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从一个对大数据应用充满好奇,但又常常被技术细节困扰的普通读者的角度来看,《数据资产管理:盘活大数据时代的隐形财富》这本书,简直是为我量身定做的。它没有用过于晦涩难懂的专业术语,而是用一种非常平易近人的语言,讲述了一个关于如何挖掘数据宝藏的精彩故事。我尤其喜欢作者在书中反复强调的“价值导向”,它让我明白,数据资产管理不是为了管理而管理,而是为了最终实现商业价值。书里给我印象最深的是关于“数据资产化”的实践路径。它不是一味地鼓吹技术,而是结合了实际的业务场景,比如如何利用用户行为数据来优化营销策略,如何通过供应链数据来提升运营效率。作者还特别提到了数据资产的“赋能”作用,即数据资产可以帮助企业在竞争中获得优势,比如更精准的客户画像、更快速的市场响应能力等等。我曾经觉得数据就是一堆冰冷的代码和数字,但读完这本书,我才意识到,这些数据背后蕴含着巨大的能量,可以帮助企业做出更明智的决策,甚至重塑业务模式。书中关于如何构建数据资产的“生态系统”,也让我受益匪浅,它不再是孤立的技术项目,而是需要跨部门协作,将数据真正融入到企业的血液中。

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对于我这样一个在金融行业工作多年的人来说,数据的重要性不言而喻,但如何更有效地管理和利用这些庞杂的数据,却一直是个挑战。《数据资产管理:盘活大数据时代的隐形财富》这本书,给我带来了很多耳目一新的想法。我尤其欣赏书中关于“数据资产化”的系统性论述,它不再是零散的工具介绍,而是从战略层面,为企业提供了一个清晰的转型路径。作者在书中详细阐述了如何构建一个成熟的数据资产管理体系,从顶层设计到具体实施,都给出了具体的建议。我特别对书中关于“数据资产价值评估”的内容感兴趣,它提供了多种评估维度和方法,帮助企业更准确地衡量数据的实际价值,从而指导资源投入和业务决策。此外,书中关于“数据安全与合规性”的强调,也让我觉得非常到位。在当前日益严格的监管环境下,如何确保数据的安全和合规,是数据资产化过程中不可回避的难题。这本书在这一方面给出了非常实用的指导,让我能够更放心地推进数据资产的开发和应用。总而言之,这本书为我理解和实践数据资产管理提供了一个全面的框架,它不仅仅是技术的堆砌,更是对企业战略、组织架构和业务模式的深刻洞察。

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这本书给我最大的震撼,是它对于“隐形财富”的具象化表达。我们都知道数据量在爆炸式增长,但如何将其转化为可量化的、可变现的价值,一直是许多企业面临的难题。而《数据资产管理:盘活大数据时代的隐形财富》这本书,恰恰提供了解决这个难题的钥匙。我最喜欢的是书中关于数据资产“价值链”的剖析,它清晰地展现了数据如何从原始的收集,到加工提炼,再到最终的应用,每一步都可能产生不同的价值。书中关于“数据资产确权”和“数据资产交易”的讨论,更是让我眼前一亮。这不仅仅是技术层面的操作,更是涉及到法律、合规、商业模式的创新。作者通过生动的案例,展示了企业如何通过数据资产的合规交易,创造新的收入来源。我之前一直认为,数据资产的价值体现在内部的运营效率提升,但这本书拓展了我的视野,让我看到数据资产在外部市场上的巨大潜力。它不仅仅是一本关于数据管理的技术手册,更是一本关于商业战略和创新思维的指南。它让我明白,真正的数据资产管理,是将数据视为一种战略性资源,并通过精细化的运营,释放其最大的价值。

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商品与实际相符,内容不错!!!!!!!!

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书不错,性价比很高

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不属于学术理论流派,但源于实践。

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这是亚信大神写的,还不错

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包装很严实,是正品

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