数据中心资产管理的核心意义！

　　究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。
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，接下来就由深圳计通带您了解数据中心资产管理。
一、数据治理：治而不乱，让数据变成资产
　　现在IT部门较悲催的是，IT部门不是数据的owner，但当数据出现问题时却都来找IT部门：怪数据不准确、不可靠、不安全。
实际上，数据驱动的是企业的核心业务，因此数据治理不应该只是IT部门的职责。它还需要得到业务部门的广泛参与，通过部门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发**级等方面的支持。共同商讨出的这个标准不一定较优，但却是在目前的工作实践中较有效、较合适的。
　　二、数据资产管理架构：驱动企业架构成熟度
　　“数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢?
　　IT应该只负责HowtoDo的问题。改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据资产管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、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。
　　三、数据共享：大数据的基础
　　共享经济开启了新时代，数据共享是大数据的基础。所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题，没有信任作为基础，就没有共享的存在。
　　首先要在企业内部解决共享数据的问题。在大数据以前，企业都是用ESB，但人们逐渐发现，只有企业总线是无法解决问题的。因为服务的解决只是把复杂的问题用简单的方法封装起来，但看起来**的调用并没有解决数据的核心问题。
　　因此，在企业建立大数据中心之初，就要避**纯将数据整合到一起而不加以有效的管理。对于中小企业，大数据的敏捷化之道就是场景化驱动。一定要围绕企业较根本的业务需求，而不是为了大数据而大数据，中小企业需要更灵活、更快速、更高性价比的解决方案。
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