数据资产管理：多行业实施落地方法论

其实从数据治理到数据资产化，不仅仅是概念的延伸，更是体系化的提升，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。更包括了元数据、数据质量管理、数据标准管理、数据模型管理、数据共享管理、数据安全管理等数据管理域的智能协同。02不同行业的数据资产实施路径和工具选择那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢？体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢？不同行业的最佳实践，作为建设路径的参照以下不同行业的数据资产实施实践，分别从建设策略、实施难点、实施优点、适用对象等4个维度出发，对应整体规划模式、业务分析集市模式、数据平台模式(DW/大数据平台数据中台)、大型生产系统开发建设模式、老旧系统升级改造模式、主数据建设模式、数据资源目录模式等不同模式的实施需求进行分析，作为建设路径的参照参考。