2019大数据产业峰会|东方金信张义水：海盒数据资产管理平台（SAMP）简介

1.持有的数据资产不是很清晰。在数据资产的产生、加工、管理、运营和应用过程中，企业和工作人员对自身拥有多少数据资产不清楚，数据资产与业务之间的关系不清楚等问题。在政务方面国务院非常重视这个，国家大数据局做了有关数据资源目录的梳理，这个可以很好地把我们的数据资产家底统计并展现出来，对数据资产做分析展现。

2.数据资产关联度差。数据资产缺少关联，导致数据资产的可用性非常差，数据资产无法进行交易、开放和合作，难以发挥数据资产应用的价值。我们经常碰到一个企业集成的数据系统有几十个，系统内部这些数据怎么很好的关联起来，这是非常难做的一件事。

3.数据质量不可控。我的体会是，发现数据质量问题在技术上实现很容易，但是真正要把数据质量问题解决掉是非常长期的过程。特别是金融企业在做数据治理时，都是从零开始，企业本身已经有了非常重要的核心业务系统在运行中，我们该怎么考虑它的数据治理？

4.数据价值评估体系不完善。我国大数据资产运营主要以数据交易为主，数据算法、数据模型等高层次交易尚未起步，数据价值得不到有效体现；同时，目前运营过程中缺乏对数据资产价值评估的统一标准，难以准确衡量数据实际价值。

5.数据安全和隐私保障体系不健全。无论制度如何制定，最终我们要实现数据安全和隐私保障。在目前政策法律尚未完善情况下，大数据的产生者、管理者、运营者和使用者在数据安全和隐私保护方面都必须遵守国家的法律和监管要求，并通过技术保障和道德自律等多种方式承担相应的责任，构建隐私保障体系。

数据资产管理的价值体现。在数据资产管理的价值方面，主流存在两种观念，这两种观念导致了我们对于数据平台或者对于数据资产的认识不一样。第一种观念是从数据角度看数据资产管理，这其实还是传统的思路，从数据角度出发，强调的是数据治理和管控，未将数据当做资产来管理，内涵不够丰富。第二种观念是从资产角度出发，充分挖掘数据资产的价值。强调从价值管理的角度出发管理数据资产，数据资产管理与数据资产运营共同构成数据资产管理运营体系，是中台+前台双核模式。

以上这些是我这些年在数据领域耕耘的个人理解，可能并不全面，在此与大家分享。

三、东方金信的海盒数据资产管理平台

接下来介绍一下东方金信，我们东方金信在2013年2月成立，一直把自己定为一家正在创业的小公司。但其实在大数据行业，我们认为自己还是走在行业前列的。可以用四个数字总结一下我们公司，就是“1”“2”“3”“4”。

“1”——我们就做1件事，就是基于大数据总体的解决方案，实现一站式服务。不论是底层用到的平台、还是外围用到的工具，在东方金信都可以实现，想做企业级的大数据平台，找我们就可以了。

“2”——我们公司的发展依托于两个支柱。其中一个是我们非常成熟、商业化的大数据平台，海盒大数据，另一个是海盒数据资产管理平台 SAMP。我们基于大数据平台提供更丰富的数据平台方面的集成、建模、分析、应用、服务。

“3”——我们连续三年企业营业额300%增长。这一增长速度在竞争激烈的数据行业，是非常难得的。

“4”——我们东方金信经过多年的布局发展，在四个行业取得了不错的成绩和信誉。例如在政务方面，北京市政府、海南省政府等大数据平台都是东方金信城建的。在金融行业，我们和招商银行、华夏银行等做了比较深入的关于数据平台的落地。在工业行业和能源行业上，我们平台的应用也较为广泛。

在具体实现当中，我们可以提供包括产品、实施和咨询等一站式的服务。今天我介绍的重点是基于落地实现的产品方面。东方金信有一个海盒大数据的生态圈，这里包含了数据的底层平台、数据处理平台、数据资产管理平台、数据分析平台，人工智能平台、数据中台，还有外围数据登录的统一系统和管控等。

针对数据资产管理方向给大家做一个重点的介绍。首先数据资源目录管理模块，是基于一套实时的分布式的管理模式，实现有关于企业资源目录的梳理和展现。产品优势是委办局、下属区县可以独立部署节点，灵活度高。另外用户、数据可以独立保存，安全性高。还可以配合分布式的数据传输平台，确保资源目录和共享场景一致。

在元数据管理方面，包括采集、解析、存储、管理、查询，以及服务的接口等功能。这里可以很好地支持基于数据表的所有数据模型的定义和查询，以及血缘分析和影响分析等等各个方面。

在数据质量方面，整个数据质量检查全流程的管理以及管理过程中流程化的管理都在这个平台里有集成。标准方面我们可以实现标准的全流程管理，还可以实现历史版本的管理，另外可以支持统计功能。在数据平台全生命周期管理中可以自动通过配置的策略进行数据的清理工作。除此之外还有一套比较标准的有关数据资产的管理咨询服务，可以针对一些企业的数据资产的状况进行评估。我们这里列了八个维度，进行成熟度的评估，之后给企业提供我们专业的建议和方向。

总结说，东方金信的数据资产管理平台的优势有以下几点：1.首先是企业级的数据资产管理解决方案；2.全面的数据资产管理产品支持；3.可以根据用户需求定制；4.可落地的咨询服务；5.各个行业都有大量成功参考案例。

我介绍的内容就这些，感谢大家的聆听！

（编辑：常州站长网）

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