从数据到价值的转化之路--WeData数据资产管理

——WeData数据资产管理 戚芳芳主讲人： 01 数字化进程推进了业务数据化，积累了海量数据，大数据战略升级势在必行 大数据全球战略布局全面升级 中国 英国2013年《英国数据能力发展战略规划》 日本2012年《面向2020年的ICT综合战略》 ⚫数据增长趋势：根据IDC等权威机构测算，全球数据量年均增速30%，将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB；预计到2025年中国数据量将增至48.6ZB，占全球的27.8％，将成为数据量最大的区域。 ⚫看全球：各国发布各种战略措施，积极推动大数据发展，大数据发展已到达从概念推广到全面落地的重要转折期 ⚫在中国：大数据已升级为国家战略，挖掘数据价值，促进数据共享势在必行！ ⚫挑战和机遇：数据量以不可阻挡的趋势在爆发，如何整合好数据、管好数据、用好数据，势在必行！ 海量的数据在企业应用中遇到不少挑战，难以发挥价值、赋能业务 数据质量不高 是否可信：重要数据缺失、数据异常、数据不一致、数据重复或错误口径不统一：同一个指标，不同系统查看的结果不同，以哪个为准？数据含义不清：数据什么含义？什么场景下可使用？ 数据安全如何保障 是否合规：国家行业数据安全合规要求日益复杂，如何有效应对？高敏感数据：有哪些类型的敏感数据？传输/存储是否安全？是否会出现数据泄露？谁在用：谁在使用哪些数据？是否合规？是否有访问日志？ 数据共享壁垒高 缺少统一共享平台、共享机制，数据消费方不知有哪些数据？去哪查数？数据提供方不知把有价值的数据在哪共享？数据整合复杂，技术系统五花八门，系统间的数据格式和接口不兼容 数据资产化、资产服务化是企业数据持续释放价值、赋能业务的必经之路 数据资产化 通过制定规范、标准和监管措施，对数据进行汇聚加工、治理、盘点编目，持续提升数据质量、保障安全，实现数据看得见、看得懂、管得了 资产服务化 将资产化后的数据通过API、数据包等服务提供，打通数据应用最后一公里，快速实现数据共享、增值、变现。 WeData数据开发治理平台---为数据到价值转化提供新思路 WeData是腾讯云推出的一站式数据开发治理平台，包含数据集成、开发、测试、运维的全链路DataOps数据开发能力，以及数据建模、数据质量、数据安全、数据资产等一系列数据治理和数据运营能力，帮助企业在数据构建和应用的过程中实现降本增效，数据价值最大化。 基于WeData三步实现数据资产化 数据看得见、看得懂、管得了 基于WeData三步实现数据资产化 数据治理是基石数据可信、规范又安全 数据看得见、看得懂、管得了盘点编目促流通 数据汇聚是前提统一汇聚，打通数据孤岛 基于WeData三步实现数据资产化 01数据汇聚是前提 02数据治理是基石 数据治理 以数据质量提升和数据安全共享为目标，结合统一标准和资产评价运营机制，保障数据质量和安全。 基于WeData三步实现数据资产化 质量治理 安全治理 资产评价 基于WeData三步实现数据资产化 质量治理 安全治理 统一标准 资产评价 基于WeData三步实现数据资产化 01数据汇聚是前提 统一数据模型和指标标准为数据治理提供规范依据 质量治理 数据模型标准 指标数据标准 从源头规范数据：数据规范化建模设计、数据标准管理与落标检测 安全治理 统一标准 资产评价 基于WeData三步实现数据资产化 建立资产评价体系和运营机制，推动数据治理常态化、流程化、规范化 质量治理 安全治理 资产评价 基于WeData三步实现数据资产化 基于WeData实现资产服务化 打通数据资产应用最后一公里 资产服务化-打通企业数据资产应用最后一公里，赋能业务场景化应用 资产服务化 服务API可视化API管理，包含创建、测试、发布、下线、授权、监控全流程生命周期管理 自助取数WeData Notebook探索提供便捷的可视化即时数据探索、查看、下载能力 部分客户案例03 某药企客户基于WeData实现数据中台建设，业务动态实时监控 业务数据 会员CRM数据网店后台数据实体店销售数据药品分销系统数据眼视光系统数据MES系统数据WMS系统数据质检应用系统数据云七通系统数据金蝶K3系统数据 库存有效期预警分销占比商业进销存等 统一管控900张数据表 统一开发800+个数据任务 每日检测10000个质量实例 ⚫统一对接MySQL/Oracle/SQL SERVER/GP/文件等多种数据源⚫统一开发Hive/Shell/Python等多种任务⚫统一开发API接口数据抽取任务 ⚫数据资产平台展示完整字段级数据血缘⚫统一数据权限的申请、授权、审批等管控⚫精确到人到表的列权限与动态脱敏控制 ⚫数据标准平台建标700个标准项⚫数据质量检测模块制定400+个检测规则⚫每天运行10000数据质量检测实例，检验⚫30000列数据的质量是否符合标准 某零售客户基于WeData实现业务增长分析，商品个性化推荐 业务价值 ⚫打通数据孤岛：各业务数据通过大数据进行汇聚，加工，清洗，形成企业级据中台，解决了数据孤岛。 ⚫提升数据质量：通过数据开发流水线和数据质量保障体系，大大提高了企业数据问题的处理效率，提高了数据质量。 ⚫统一数据语言：通过数据资产盘点，丰富业务信息，完善管理元数据，提供全局数据门户，帮助业务人员可以获得准确的数据，企业内部实现统一数据语言 ⚫赋能业务增长：通过数据资产服务，赋能业务场景，实现实时增长分析、商品个性化推荐等。