阿里巴巴数据资产管理.pdf
这份文档主要介绍了阿里巴巴的数据资产管理。
**1. 概述:**
* 数据资产管理的目标是提升数据价值，解决数据管理中的问题，如低效率、资产黑盒等。
* 核心内容包括数据资产分析、治理和应用，旨在实现数据资产的全面管理。
**2. 资产分析:**
* **目标:** 如何盘点和评估数据资产。
* **方法:**
* 理解数据内容：基于数据知识图谱进行内容理解和推理。
* 构建资产类目：基于数据内容和业务理解，建立规范的类目体系。
* **流程:**
1. 资产盘点：分析分类和数据挂载。
2. 资产评估：包括活性评估和ROI评估。
* **体系:**
* 标签分类体系：通过化整为零，实现对数据的全局视角。
* 资产类目挂载：根据标签进行数据资产的归类。
**3. 资产治理:**
* **目标:** 降本增效。
* **方法:** 围绕数据存储、计算、治理和工具展开，通过赋能实现目标。
* **治理领域:** 计算、存储、质量、安全、模型、成本等。
* **治理策略:** 个人治理带动全局、逐层细分、多维度组合等。
* **治理工具:** 提供一站式数据治理服务，实现自动化和智能化。
* **效果和价值:**
* 规则统一：统一衡量标准，资产健康分。
* 智能优化：通过工具实现资产治理的自动化。
* 提效降本：节省成本，提升治理效率。
**4. 资产应用:**
* **目标:** 追踪溯源，提高数据应用价值。
* **解决问题:** 针对数据PD、管理者、研发者、BU财务等角色在数据应用中的问题，例如数据质量差、应用价值低、成本难评估等。
* **应用管理体系:**
* 全链路保障：事前预警、事后保障，确保数据流入和产出。
* 应用ROI评估：衡量业务价值和效率。
* 安全管控：实现全链路的数据监测，保障数据安全。
* **应用技术:** 统一注册、SDK、日志、模型，以及OneLog等技术。
**5. 产品及应用全链路管理:**
通过产品溯源和数据追踪，实现对数据应用的全景管理。
**6. 阿里巴巴数据资产管理产品架构:**
包括数据资产管理平台、资产概览、地图、治理、应用和运营等模块，构建了完整的数据资产管理体系。
**7. 最终目标:**
通过数据资产管理，实现数据资产化、管理自动化和商业智能化。
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