数据管理、数据治理、数据中心、数据中台、数据湖、数据资产等的关系与区别
随着信息技术的不断涌现和普及,业务发展加快了数据膨胀的速度,行业内衍生了较多的新名词,如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多,概念容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据相关的概念有全面的认识。
数据治理和数据管理
简单来说治理就是管理的管理。
数据中台和数据湖
数据湖一般是公有云服务商提出的一个概念,即企业的结构化,非结构化数据都可以全部采集和存储到这里来。数据湖就是一个大的存储站,这个存储是分布式可无限扩展的,存储过来的数据也不会去清洗和加工,尽量保持原样。
数据中心
对于数据中心这个词,原来在BI系统应用里面也经常出现。
数据资产
数据资产(Data Asset)是指由企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源,如文件资料、电子数据等。在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
数据资产管理和数据管理
数据资产管理(Data Asset Management)是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理,以确保数据资产保值增值。
数据资产管理过程
在数据资产化的大背景下,数据资产管理是在数据管理基础上的进一步发展,可以视作数据管理的升级版,主要区别在以下三个方面:
一是数据管理的视角不同,数据资产管理强调数据是一种资产,基于数据资产的价值、成本、收益开展全生命周期的管理。
二是管理职能有所不同,数据资产管理包含数据模型、元数据、数据质量、参考数据和主数据、数据安全等传统数据管理职能,同时整合数据架构、数据存储与操作等内容,将数据标准管理纳入管理职能,并针对当下应用场景、平台建设情况,增加了数据价值管理职能。
三是管理要求有所升级,在“数据资源管理转向数据资产管理”的理念影响下,相应的组织架构和管理制度也有所变化,需要有更专业的管理队伍和更细致的管理制度来确保数据资产管理的流程性、安全性和有效性。
数据资产管理、数据资源管理和数据管理的关系
数据资产管理(Data Asset Management)包括两个重要方面,一是数据资产管理的核心管理职能;二是确保这些管理职能落地实施的保障措施,包括战略规划、组织架构、制度体系等。
数据管理、数据资源管理与数据资产管理的关系
三者的关系:
数据管理指利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。数据管理目标:在于充分有效地发挥数据的作用。
数据资源管理致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构、策略、实践和程序。数据资源目标:去寻找手段,以有效的控制数据资源,并提升数据资源的利用率。
数据资产管理的核心思路是把数据对象作为一种全新的资产形态,并且以资产管理的标准和要求来加强相关体制和手段。从经济角度,满足对资产运营的各类管理要求。
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