データ資産の管理方法（企業はどのようにしてデータ資産を適切に管理できるか）

企業はどのようにしてデータ資産を適切に管理できるでしょうか?

ビッグデータはコンピューティングとストレージから切り離すことができないため、ビッグデータの構築はコストと密接に関連しています。ビッグデータには大量のコンピューティングおよびストレージ リソースが必要です。適切な資産管理がなければ、ビッグデータが大きな役割を果たす前に、ビジネスによってもたらされる利益が消費されてしまう可能性があります。実際、ビッグデータは企業にとって簡単にコストセンターになる可能性があります。

したがって、企業がデータミドルプラットフォームを構築する場合、ビッグデータが資産センターとしてもたらす利益を享受できるだけでなく、ビッグデータがコストセンターになることによってもたらされる痛みも経験することになります。この痛みは、資本投資と密接に関係しているだけでなく、ビッグデータ構築の品質と効率にも直接影響を及ぼし、決定づけることさえあります。

データの血縁関係を整理したり、コストをコントロールしたりすることは不可欠ですが、それは目的ではなく、ましてや原動力としては不向きです。これらを原動力として利用すれば、ビッグデータは簡単にコストセンターになる可能性があります。私たちは考え方を変える必要があります。ビッグデータは、既存のコストセンターから資産センターへと変革する必要があります。すると、資産としての本質を持つビッグデータは、コストセンターから利益センターへと変貌することになります。

データ資産管理の目標

データ ガバナンス アクションを通じて、データ資産管理プラットフォーム上でデータ資産の標準化された管理が完了し、データの意味の統一、データ品質の向上、データ セキュリティの確保、企業開発のための信頼性が高く簡単にアクセスできるデータ情報の提供、データ資産の価値の最大化が実現されます。現在のデータ資産管理に存在する問題を解決します。

1. 一貫性のない指標データ標準: 同じ名前のビジネスデータまたは指標は、異なるビジネス部門やビジネスシステム間で意味が一貫しておらず、データ標準は構造化された管理が欠けています。

2. データ モデル管理の欠如: データ モデルが混沌としており、統一された管理が行われておらず、一時的なデータ モデルが多数存在します。データの統合、分析、オープン性（移行とメンテナンス）などの分野での連携には困難があります。

3. データ関係とデータ品質の監視と監査の欠如: データ ソース インターフェイスが変更されると、どのモデルと操作を変更する必要があるかを分析するために多くの人手が必要になります。データ品質などの問題を効果的に監視し、迅速に発見し、速やかに解決する方法。

データ資産の管理方法

データ資産管理とは、データの取得、処理、保存、使用のプロセス中にすべての関係者間でデータの理解のセキュリティ、適時性、正確性、一貫性を確保し、必要な IT 手段を使用してデータ管理作業を完了するために企業が開発した一連の標準とプロセスです。組織、標準、IT 手段は、データ資産管理の 3 つの要素です。データ資産の管理には、次の 3 つの側面からの関連作業が必要です。

Esin Huachen のメタデータ管理プラットフォームである EsPowerMeta は、あらゆる分野のユーザーがより多くのデータ洞察を得て、リソースに隠された価値を活用できるように支援します。メタデータ管理プラットフォーム (EsPowerMeta) は、データの理解を深め、企業内のビジネス部門と IT 部門の間に橋渡しをします。

企業の業務部門であっても、IT 部門であっても、さまざまな企業データのビジネス上の意味、品質、技術基準、分布などを完全に説明することはまれです。メタデータ管理プラットフォームを使用すると、企業全体のデータのビジネス上の意味を自動的に取得し、データの理解を促進し、分析の俊敏性を高めることができます。メタデータ製品を使用すると、内部管理、監査、外部監視のためのレポートのビジネス指標、データ ソース、処理プロセスの追跡可能性が容易になり、データのソースを追跡できます。同時に、企業の内部および外部のデータニーズに基づいてビジネスとテクノロジーの接続を迅速に確立し、企業管理に重要な保証を提供します。