データ資産管理（データ資産運用の4つの目標）

データ資産運用の4つの目標

企業データ資産とは、企業の業務運営や内部管理によって生成され、企業が所有または管理し、企業に価値と利益をもたらすデータ リソースを指します。データ資産の特徴は、より優れた組織形態を持っていることであり、この組織形態を通じて、データ資産の閲覧、選択、利用、管理、評価の連携が実現されます。

したがって、データ資産運用の目標は、データ資産を読みやすく、理解しやすく、使いやすく、価値のあるものにすることです。最終的な目標は、秩序ある好循環を通じてデータ資産の価値を継続的に探求し、高め、企業の中核となる付加価値資産にすることです。

資産運用の4つの目標

データ情報は単純にデータベースに保存することはできません。データ テーブル、データ フィールドなどの形式で提示することの欠点は、一定のデータベースの基礎知識を持つ人だけがライブラリ テーブル操作を通じてデータ フィールド情報を読み取ることができる一方で、ビジネス担当者にはこの技術的能力がない場合が多く、データ フィールドを直接読み取る能力と関心が失われ、ビジネス担当者によるデータの使用が著しく制限されることです。長期的には、次のようなデメリットが発生します。

1. 情報は、複数回渡されると、元の意図から簡単に逸脱する可能性があり、技術スタッフからのフィードバックはビジネススタッフが望んでいるものではない可能性があります。
2. 情報の伝達には長いフィードバックサイクルがあります。場合によっては、ビジネス担当者は、データを要求してからフィードバックを受け取るまで数日または数週間待たなければならないことがあります。
3. 技術的なリソースが不足しています。データに対するビジネス需要が増大すると、柔軟で変化するデータ情報クエリのニーズが際限なく発生し、このデータ主導の需要に対応できるリソースが不足することになります。

そのため、業務担当者が直接操作し、簡単な検索、分類検索、インテリジェントな推奨などを通じてデータ資産情報を簡単に取得できる資産情報閲覧ポータルまたは資産マップが必要であり、資産情報は技術担当者向けの組織的な方法ではなく、業務担当者の読書習慣に沿って提示される必要があります。

データ資産ポータルの問題点と価値

資産情報は読みやすいだけでなく、理解しやすいものでなければならないため、データ資産にはラベルを付ける必要もあります。ラベルは、ビジネス担当者がデータを整理するための方法です。

まず、オブジェクトはビジネス担当者が物事を理解する方法によって識別されます。すべてのラベルは、特定のオブジェクトの属性を中心に記述されます。したがって、データ資産はまずオブジェクトに基づいて拡張されます。

たとえば、ユーザーの「年齢」フィールドの場合、従来のデータ情報には、フィールド名「age」と保存テーブル「user_info」などの簡単なフレーズ注釈のみが含まれていました。ビジネス担当者にとって、これらのフィールドの生産および処理ロジック、データのトレーサビリティ、有効値の範囲、使用履歴などの情報を入手することは困難であり、データがこのビジネスで使用可能かどうかを判断することもできませんでした。情報が整理されていないデータは、データ資産と呼ぶには不十分であると考えられます。ビジネス指向の形式でラベル付けされ整理されたデータのみをデータ資産と呼ぶことができます。

その場合、「age」タグには「age」というタグ名が必要です。 「IDカード情報を登録することで取得した年齢情報」のタグ記述。 「IDカードの7桁目から10桁目までから生年情報を抽出して年齢を計算する」というタグロジック。 「数値」の値の型。 「0、1、2、...」の値辞書とその他の基本的なメタタグ情報。同時に、「年齢」タグのソース テーブル フィールド情報、「年齢」タグのユーザー カバレッジ、「年齢」タグの過去の通話量と発信者、「年齢」タグの価値スコアと品質スコアなども表示されます。これらは、ビジネス担当者がデータ資産を真に理解するために必要な情報です。

データ資産が企業に理解された後、企業はそれをいかに便利かつ効果的に使用するかという問題に直面します。必要な情報を完全に理解した後、ビジネス担当者が次に尋ねる質問は、「これらのデータ資産をどのように使用すればよいですか?」です。

従来の使用方法では、ビジネス担当者が開発者に使用すべきデータ フィールドを伝え、開発者がビジネス システムまたはデータ アプリケーション システムに接続するためのデータ サービス インターフェイスを記述して、ビジネス担当者がデータを表示、クエリ、分析、および使用できるようにします。

データ資産 - ラベルをよりわかりやすくする方法

データ サービス システムは、データ資産を効果的に使用する方法です。データ サービス システムにより、データの使用方法を抽象化できるため、業務部門がデータを理解し、直接設定して使用できるようになり、業務担当者がニーズを正確に説明することが難しいという問題が解決されます。同時に、データ サービス構成の生成プロセスはシンプルかつ高速であるため、最初からプログラミングするプロセスが大幅に短縮されます。使用するデータ資産、データ資産の計算ロジック、パフォーマンス要件を変更する必要がある場合、パラメータ設定を変更することですぐに変更できるため、データ使用の試行錯誤コストを大幅に削減できます。

データ資産運用の最終的な目標はデータの価値を高めることであるため、データ資産運用は常に資産価値を中心に展開する必要があります。データ資産の使用中は、通話情報、効果情報、フィードバック情報、ビジネス情報など、資産の価値を評価するために使用できるすべての情報を記録する必要があります。

資産の経済的価値を測定することが難しい場合は、データ資産のコール情報を通じて測定することを検討できます。たとえば、タグの過去の総通話量、1 日の平均通話量、継続的な通話量の傾向、月間および年間の変化、通話対象者数、通話ビジネス量などのディメンションに基づいて、タグの重要性を間接的に評価できます。

さらに、データ資産の価値は、データ資産サービスの利用前後のビジネス指標の差によっても測定できます。例えば、A/B テストやグレースケール テストを通じて、データ資産サービスがサポートされているビジネスとサポートされていないビジネスの間で、ユーザーの定着率、コンバージョン率、回転率、訪問回数、訪問深度、賞賛率、再訪率、忠誠度などのコアビジネス指標の違いを比較し、データ資産の価値を測定できます。

データ資産価値評価の次元

より伝統的な企業ビジネスの場合、情報技術を通じて業務上の通話や変更を自動的に記録することは不可能ですが、最も独創的な顧客インタビュー、意見記入、その他のフィードバック方法を使用してデータ資産価値を収集することもできます。

しかし、データ価値の直接的な現れを探求する必要はまだ残っています。いくつかの効果的な調査では、インターネット企業の事業部門は、蓄積された大量の情報データを通じて特定のデータ サービスが事業にもたらす収益成長の割合を計算および分析し、この成長の一部をデータ サービスによってもたらされる価値に帰属させることができます。たとえば、多数の継続的な A/B テストを通じて、特定のデータ サービスが元のビジネスに N% の成長をもたらすことができることが判明しました。この場合、その後の事業収益のN/(100+N)がデータサービスによってもたらされる直接的な利益であると考えられます。

--「データセンター」より抜粋