来源：《数据资产管理实践白皮书（4.0）》《大数据时代数据资产管理“五星模型”》

党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。

数据资产管理面临诸多挑战

数据资产化的概念已经成为行业赖以发展的共识。然而现实中，由于数据资产管理的不成熟，数据资产化的应用还停留在摸索阶段。

• 缺乏统一数据画像：企业的数据资源散落在多个业务系统中，管理人员无法及时感知到数据的分布与更新情况，无法快速找到并识别有价值的数据并纳入数据资产。
• 数据孤岛普遍存在：据统计，98%的企业都存在数据孤岛问題，这阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享，降低了资源利用率 和数据的可得性。
• 数据质量低下：根据数据质量专家Larry English的统计，不良的数据质量使企业额外花费15%到25%的成本。
• 缺乏安全的数据环境：根据数据泄露水平指数(Breach Level Index)监测，自2013年以来全球数据泄露高达130亿条。
• 缺乏数据价值管理体系：大部分企业还没有建立起一个有效管理和应用数据的模式没有找到一条释放数据价值 的“更优路径”。

数据资产管理五星模型

数据资产管理是现阶段推动大数据与实体经济深度融合、新旧动能转换、经济转向高质量发展阶段的重要工作。数据资产管理贯穿数据釆集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。

对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。

探码科技结合“数据资产管理五星模型”实现数据全生命周期管理

探码科技是成都本土知名大数据服务商，是一家应用云计算、大数据和人工智能技术实现数据资产化运营的高新技术企业。业务覆盖多个行业，致力于大数据产业生态链的构建，采用先进的技术，实现数据从采集，处理到应用的全生命周期管理。

结合“数据资产管理五星模型”解读探码大数据

数据架构

探码科技使数据成为核心资产，拥有专业负责数据架构和数据管理团队，全权负责数据采集、处理、分析到数据应用开发的全过程。提供专业的服务器部署和运营维护业务，不断完善数据架构，提升用户在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。

数据治理

通过探码智能数据采集系统，可以及时发现、定位和解决数据仓库建设过程中各环节的数据质量问题，并完成问题数据的流转和处理，同时对数据质量进行评估和监控，有助于不断改进数据质量管理水平，大大提高数据仓库建设效率及展现层的数据可靠性。

数据共享

探码大数据平台，建立数据共享制度，完善数据登记、数据申请、数据审批、 数据传输、数据使用等数据共享相关流程规范，打破数据孤岛，实现内部数据高效共享。同时搭建数据流通开放平台，增强数据的可得性，促进数据的交换流通，提升数据的服务应用能力。

数据增值与变现

数据资产增值:对内强化能力。探码科技基于大数据帮助企业形成用户数据画像，根据企业大数据分析如何在企业内部重构产品、重构用户定义，重新审视主营业务的用户是否更佳，挖掘高价值用户，拓展潜在业务价值。

数据资产变现：对外呈现价值。主动拓展到企业外部，进行数据跨界合作,补全客户信息及产品流通信息,完善客户数据画像，实现数据增值，最终驱动主营业务成长。

场景变现

探码科技根据行业背景、用户体验、客户需求生成具有巨大价值的数据应用。数据应用集成用户数据，打破信息孤岛现状。通过数据应用企业可以实现跨界合作，数据的价值不断扩大，通过业务合作实现数据场景变现。

总结

探码科技基于数据全生命周期管理，结合人工智能技术，进行数据画像、生成模型算法、实现智能检索，已成功为北交金科、西南自动化研究所等企业机构开发企评家、塔米狗、工业APP等数据应用。将来，探码科技还会继续深度钻研大数据和人工智能技术，开发律师评价平台与求职保险系统，并不断的深耕行业数据，为各行业提供大数据智能服务。

文章来源：探码科技