数据管理,数据治理,数据中心,数据中台,数据湖这下就分清楚了!

人民数据
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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我这里来。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。

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。

管理你得遵循一定得标准规范体系,一定得流程,一定得组织角色分工,而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督的职责。管理执行的依据是治理规范体系。

如下图:

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数据中台和数据湖

这个要解释清楚不太容易,因此我尽量做简化。

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我这里来。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。

在存过来后,数据湖再提供一些标准的开放接口给你使用数据,这些接口包括了查询SQL类接口,计算引擎接口,流处理接口等。提供接口的目的也很简单,就是能够方便得使用你存储过来的数据。

数据湖的存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储,即使你是结构化数据库采集过来的数据,仍然会转成统一的存储方法,方便扩展。

数据中台简单来说就是企业共享数据能力下沉并对外开放。

数据中台包括了底层数据技术平台(可以是我们熟悉的大数据平台能力),中间的数据资产层,上层的数据对外能力开放。

核心的资产层本身也分层,从最底层的贴源数据,到分域应用数据,再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。

企业实际在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。

两者的对比映射如下:

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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。

但是现在数据中心一般特指IT基础设施,大的公有云数据机房等,在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

比如下图,一般指硬件和网络基础设施架构了。

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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。

数据资产的属性:数据资产具有无形资产的属性,从这个角度出发,我们可以发现数据资产主要有以下特性:

无消耗性:数据资产的每次使用只需要花费很低的成本,不会因为使用频率的增加而磨损、消耗,与其他传统无形资产有相似性。

增值性:企业通过稳定发展,会促使数据资产在原有的基础上,数据规模和数据维度的不断积累,整体价值进一步提升。

依附性:与其他无形资产类似,数据资产不能独立发挥作用,其发挥作用和效应往往依附于相应的软件、硬件。

价值易变性:数据资产时刻受到数据容量、数据时效程度、应用场景等因素的影响,与其他无形资产相比,其价值更易发生变化。

战略性:一切数据业务化,一切业务数据化,具有战略性。

数据资产管理

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(Data Asset Management)一般来说包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个主要阶段,贯穿数据采集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。企业管理数据资产就是对数据进行全生命周期的资产化管理,促进数据在“内增值,外增效”两方面的价值变现,同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。

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数据资产管理过程

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有着密切关系和关联,但随着现代数字技术的高速发展,三者在内涵、侧重、延伸等方面存在差异。

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数据管理、数据资源管理与数据资产管理的关系

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