
盘活大数据时代的隐形财富
随着大数据的采集、存储、管理、分析在各行各业不断得到应用,关于大数据的著作也是越来越多。不过细心的读者也许发现,这类书籍大多出自国外的专家学者之手,国内在该领域多年来仍属空白。
但是随着《数据资产管理——盘活大数据时代的隐形财富》(以下简称《数据资产管理》)的发布,这种局面也得到了彻底的改观。该书不仅是国内第一本系统阐述数据资产管理概念和理论体系的著作,而且还得到了我国大数据领域的众多知名领袖、专家的联名推荐,对推动我国的数据标准化、数据管理流程化、数据资产化均大有裨益。
从生活习惯、商业模式到产业创新,大数据正在给整个世界带来前所未有的巨大变革,甚至是为企业重新塑造“以客户为中心”的内部价值链。然而长久以来,在大数据的行业应用中,网络之间的互联互通、业务之间的协同合作、数据之间的流通共享,一直都是摆在行业人士面前的三大难题。这也导致蕴藏在大数据中的巨大价值难以被充分挖掘。
为了打通不同行业、不同部门之间的联通障碍,实现业务协同与数据共享,以数据驱动经济增长,建立强而有力的数据资产管理势在必行。《数据资产管理》一书正是在这样的背景之下应运而生。
《数据资产管理》作者、亚信数据数据资产管理产品线总经理高伟
作为《数据资产管理》的作者,亚信数据数据资产管理产品线总经理高伟向笔者表示,亚信在数据标准化上有着多年的积累和沉淀,因而当大数据成为一个重要风口,大数据时代全面来临之时,亚信能够凭借自己在数据领域的深厚积淀与丰富经验,将数据作为资产建立起业界统一的数据管理和评价体系,并从国家层面建立健全相关的法律法规保障,快速把握住新的时代发展机遇。而“数据资产管理”这个新概念正是由此诞生,因此可以说《数据资产管理》是伴随时代发展与时俱进的产物。
那么正如《数据资产管理》一书的主题所说:如何盘活大数据的隐形财富?高伟给出了如下建议:
一、去伪存真:建立数据资产管理体系、剔除冗余与错误数据、整合真正可靠的数据;
二、供给侧改革:精细协作推升生产效率、分层复用做好知识沉淀、创新工具释放数据价值;
三、建立流通体系:建立数据交互的领域标准、构建数据开放运营平台、促进数据安全及社会认知。
高伟表示,在“万物皆数”的时代,很多事情都可以用数据来加以衡量,因此当整个世界都被数据化之后,其内在的规律就有可能通过数据的管理与分析来认知和洞察,因此大数据也就成为了人类认知和改变世界的一种手段,而数据也在不断地改变人们的生活方式、经济规律与商业模式,甚至于驱动整个经济的创新与变革。
而在这一过程中,数据资产管理将起到越来越重要的作用。随着大数据的蓬勃发展,数据资产管理还将催生大数据实践的纵深发展,包括促进行业细分、增加就业机会、助力产业升级、搭建信息桥梁等。
“如果说大数据是座金矿,那么数据资产管理就好比是挖矿的工具。”高伟表示,“为了充分挖掘出大数据时代的隐形财富,企业非常有必要用好数据资产管理这个工具。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29