崔浩 郑岩 河北省电力勘测设计研究院有限公司

1 企业运营数据资产全生命周期管理的三个保障

企业运营数据资产全生命周期有三个重要保障，分别为数据运营流程、数据运营制度、数据运营组织。

1.1 数据运营组织

这项保障为管理体系提供了重要的组织基础，包含组织中各岗位职责、架构、层次。对企业运营数据的管理使企业的信息需求得到了有效的满足，将管理与技术融为了一体，有效的提升了信息服务水平。组织架构能够使数据管理更加的具备整体性，未相关人员提供更加准确、及时的服务。其贯穿于数据管理的整个过程，对各层面的工作者进行了有效的协调。

1.2 数据运营制度

这项制度为相关组织人员制定出了严格的规章制度，包括数据运营考核机制、管控办法、相关条例等。从而使数据的管理与处理工作能够有效的融合，通过相关的系统对质量管理、安全管理、运维管理、数据加工、数据采集进行严格的审核，使其达到相应的标准，直接拒绝不符合标准的行为。

1.3 数据运营流程

这项保障能够使数据运营管理工作更加的明确，其包含了运营、开放、模型、质量等管理流程以及数据标准化流程。从而使数据的维护、管理、规范、使用得到有效的整合，进而实现全生命周期对企业数据资产的有效管控，使执行和规范紧密相连。

2 企业运营数据资产全生命周期管理的五种能力

在企业运营数据资产管理过程中具备五种能力，分别为数据的运营、安全、治理、体检、治理这五项。

2.1 数据治理

该项能力为数据工作过程中的重要基础，对数据所进行的一切操作都是以数据治理的生命周期管理、数据质量、元数据、标准化而进行的。不同数据在归档、分离、应用的过程中具备不同的变化。比如，一个指标具备全局标准蒂尼，其余新增指标会具备重复的可能性。而且一个新指标也可以由多个指标所构成，为业务运营决策提供一定的依据。

2.2 数据处理

该项能力能够有效的落实数据治理工作，主要包括对数据的分发与开发，对程序与接口的运行监控，对任务的统一调度。完善数据开发管理平台，对流程、用户、资源、权限、团队、数据等的管控提供有效的工具。并且，不能使开发团队特立独行，而应当具备跨系统、跨平台、多团队能力。

2.3 数据体检

该项能力能够有效的展示数据的现状与治理成果，包括对数据的健康评估与监测。持续性的分析跟踪作业，及时发现其中的不足，根据作业时长的变化来判断其健康状况，对健康状况出现恶化的作业进行有效的分析，对作业系统资源、同时段作业影响、数据操作方式进行深入的分析，从而使数据的生产能力得到有效的提升。

2.4 数据安全

该项能力能够促进数据开放运营的提升，主要包括数据安全审计、安全过程控制、数据安全设定。通过对组织的恰当控制，从而满足相关标准。比如，一控制客体能够对用户权限与评审DBA按月进行读取，并且与用户权限请求的管理系统进行比对，使分配权限得到验证。另外，还应当对每个请求进行归档与记录，可以运用文件签署与工作流审批的形式来进行。此外，该项能力能够杜绝不安全的数据访问，能够使数据读取更加的合理。需要仔细的对管理工作的账户使用情况进行评估，不能对这些账户进行默认使用与频繁使用。使用密级分类模式具有五个等级，包括注册机密、受限机密、机密、内部使用、公众级，能够有效的对信息产品与企业数据进行分类。

2.5 数据运营

数据开发运营是企业数据运营管理过程中的重要内容，其功能主要有数据资产评估、数据交换、数据开放、数据分享。从结构上来讲，价值变现与数据运营包括数据运营层、数据提供层、数据生产层。其一，数据生产层。平台中的数据目录具有可申请与开放的特征，数据表中具备敏感级别与敏感字段，数据开发人员能够在通过审批之后获得数据资源。并且，能够为开发工具与开发过程的管理提供数据支持，数据开发工作者能够在可视化界面之中，对相关组件进行参数设置与拉拽操作，从而提升数据开发工作的能力。其二，数据提供层。能够为数据传输管控能力与数据传输提供数据支持。其三，数据运营层。对产品的实施综合全面的全生命周期管理，用户运用商品搜索、商品专区、首页推荐来订购商品。能够统计页面的访问情况、收入状况、接口服务状况以及用户状况，为企业运营能力提供运营报表。

[1]专著——DAMA International.DAMA[M].北京：清华大学出版

社，2017.

[2]专著——高伟.数据资产管理[M].北京：机械工业出版社，

2016.

[3]专著——麦吉利夫雷.数据质量工程实践[M].北京：电子工业出版社，2017.