数据资产目录_数据资产目录层级

什么是数据中台

ANGB 资产目录折旧范围

什么是数据中台呢？

数据资产目录_数据资产目录层级

数据资产目录_数据资产目录层级

数据资产目录_数据资产目录层级

数据是从业务系统中产生的，而业务系统也需要以数据分析为结果导向。

简单来说，数据中台就是通过技术手段连接大数据存储能力，用业务系统连接数据应用场景的一个平台。

对于数据中台而言，其精髓在于“连接能力”。毕竟作为一个处在中间层的平台，其根本任务就是上传下达—“连接”。与业务层面连接，就需要将各种数据源连接起来作为生产数据的资料；同时，由于数据生产场景的不断增多，线上线下渠道的覆盖面广，各类数据之间也需要互相连接，形成完整的全域数据池；而数据在数据中台上则需要按照标准的数据模型，规范化加工处理后，对不同的应用场景进行服务，同样需要提供标准的数据接口将数据与应用场景连接起来。因此，连接是数据中台的根本能力，也是其价值所在。

数据中台通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，并进行统一标准和口径。

数据中台将数据统一后，会形成标准的、规范的数据，然后将这些数据存储形成大数据资产层，方便为用户提供高效的服务。这些服务与企业的业务本身存在较强的关联性，是企业且能够复用的。

数据中台具备什么？

企业所需要具备的数据能力概括为以下六种，具备了这六种能力，企业才具备成为数据驱动的智能企业的基础，而这些能力的承载平台，就是数据中台：

数在与据资产的规划和治理

数据资产的获取和存储

业务价值的探索和分析

数据服务的构建和治理

数据服务的度量和运营

数字化转型的一般性框架

数据资产的共享和协作

数字化转型的一般性框架：

“四横一纵”的数字化转型框架作为指引，“四横”分别指业务应用该体系、应用支撑体系、数据资源体系及基础设施体系，“一纵”就是数字化保障体系。

1、业务应用体系在引入DCF2.0之前，一些相机厂商（例如Minolta和Konica Minolta）选择使用文件扩展名来表示记录的色彩空间，即“JPG”用于sRGB，而“JPE”用于Adobe RGB。

（1）在规划项目领域，推进规划工作从线下搜集信息、线下人工规划向基于系统数据、线上智能规划转型。

推动项目实施工作从简单的线上流程审批管理向各环节的自动化、智能化转型，比如项目物资的端到端管控、项目的远程智能、项目的AI智能验收、项目竣工资料的自动生成、项目的自动化报账等等。

（2）在供应链领域，推进物资主数据的优化管理，进一步拉通物资采购、工程领用、站点建设、工程转资、网络交维的全物资流，实现“物资、资产、资源”融通，落实物资“不在网、就在库”的管理目标。

推动仓储库存数字化，实现实时储位状态查询、储位占用率查询、储位利用率统计，为仓库资源整理、库存作业优化与盘点提供有力的保障。

（3）在财务领域，基于OCR、NLP等AI技术进一步普及报账的智能填报、智能稽核等应用，持续提升报账的效率；通过信息归集进一步提升转资的智能化、自动化水平。

（5）在综合办公领域，基于M域大数据，通过NLP、图计算，RPA等技术，进一步优化和普及面向公文审批人的智能辅助工具，降低审批的作步骤和时间；在合同、公文、审计等领域普及电子印章；在文书、审计、招投标等领域实现电子归档。

2、应用支撑体系

（1）数据中台在B域要加强对家庭、政企、变现等创新业务模型的支撑，在O域侧重对精准规划等价值模型的支持，在M域打造一套融合模型体系，支撑报表指标体系和画像体系的构建，为M域的数字化转型奠定基础。

（2）业务中台要推进M域系统的解耦，实现共性能力的沉淀，为后续管信域业务流的快速支撑奠定基础。

3、数据资源体系

（1）构建企业级数据资源目录，实现源端数据资产的统一纳管；制定数据入湖标准和流程，打造“一键标记、一键入湖、自动稽核”的高效数据汇聚能力，促进BOMS四域价值数据快速入湖。

（2）构建企业级数据服务目录，实现数据服务的统一收敛，打造企业级数据地图，实现公司数据资产的线上化、规范化、目录化管理，促进数据高效汇通开放。

4、基础设施体系

（1）在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。

（2）推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。

（1）围绕信息架构、数据汇聚、数据开放等方面制定公司统一的数据治理标准和规范，为数据产生、处理、消费的高质量运转提供保障。

（2）协同各部门建立常态化数据治理标准流程，统筹各领域开展信息架构梳理、数据入湖支持和数据质量保障等工作。

（3）实现数据的分层分级管理，通过数字化手段安全与效率之间的结构性矛盾。

目前主流的数据治理平台有那些。

ANLX 资产主记录段

睿治始终站在国内梯队，广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等技术。同时国内行业发展趋势：

DCIM解决方案可以提供自动搜寻IT资产的功能，收集重要数据，以便加快实施，并随时更新资产记录，从而帮助管理人员进行有效的管理。

1、数据质量自动探查，内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法；

2、数据关系智能构建，基于存储过程、sql、数据库定义，自动理解数据之间的关系；

3、资产目录主动感知，活化更新等先进技术，确保成为当之无愧的领头羊。

大数据发展趋势预测？

ANKAZ 资产分类：技术字段的扩展

九十年前，法国诗人保罗瓦列里写道：“未来不再像过去那样。”从00年代中期开始的大数据趋势也可以这么说。 面对崭新的2023年，Datanami(提供研究和企业数据密集型计算的和见解，涵盖大数据生态系统的门户网站)从未停止脚步，他们已经从大数据，分析和IT领域行业预测者开始，IT培训听听他们要说些什么?

数据分析及解决方案投入增长

服务公司Qubole的大数据创始人兼首席执行官AshishThusoo说“毫无疑问，商业智能和数据分析解决方案的投资将在2023年继续增长。随着企业试图利用实时信息在客户支持，营销，欺诈检测和追加销售客户等领域做出明智决策，我预计流媒体数据分析会有所增长。” 2023年大数据发展趋势预测

行为元数据年 Alation宣布2023年为“数据目录年”。这种趋势没有任何放松的迹象，因为各组织继续为了货化和监管合规而不断努力清点数据资产。2023年开始认真，在您的目录中为特定类型的数据保留空间：行为元数据。

lation的设计和战略副总裁兼联合创始人AaronKalb“对这些数据的分析可以通过挖掘来更好地突出显示所使用的和有用的东西，这与二十年前推动谷歌搜索的排名能力相同：网页的内容对其效用的预测性低于与其他网页建立的其他网页相关联的频率。随着ML/AI继续消失，我们将看到这种类型的影响驱动技术和组织间行为元数据的强烈兴趣。” LexalyticsCEO杰夫·卡特林写道“自动驾驶汽车越来越好，足以让原型在加利福尼亚，新加坡乃至西澳大利亚的道路上得到信任。但是，尽管人类在涉及自动驾驶汽车的绝大多数中都有过错，但自动驾驶汽车仍有一些问题需要解决。如从在雪地条件下“看到”车道标记到判断是否要保护行人或司机在路上检测袋鼠，该技术仍然没有完全弄清楚如何处理所需的所有决策“交通堵塞”。”

数据隐私法规颁布出台

WasingtonDC-区域公司，开发的软件旨在提高AI隐私。该公司告诉Datanami，“我们预计隐私在新的一年里将变得越来越重要，突显出当前在美国制定单一的隐私标准的努力。考虑到欧盟的GDPR对美国和全球公司运营的影响，这不会让所有公司措手不及，但它会增加隐私问题对企业利润的影响，并将继续产生影响。 QuestSoftware产品管理高级顾问AdrianMoir“无论是否受到GDPR的影响，公司应该将其视为一个框架，对于那些构建流程的人来说，这是一个很好的起点，为数据的保存和使用方式设置一些内容非常重要。如果我们想继续保护个人信息，我们需要有更多的监管。2023年，我相信我们会看到更多的监管建议和/或实施，比如俄勒冈州参议员RonWyden近推出的“消费者数据隐私法案”。”

企业收购拓在主数据管理方面，主数据作为企业的黄金数据，对于各系统之间的共享要求很高，只有标准化的主数据的共享才是有意义的，数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立，统一分类标准，支撑主数据的分发和共享。展商业版图

KARTHIK拉玛沙米的创始人Streamlio和创建者在开源Heron分析平台的微博：“在2023年末，我们目睹了开源软件供应商对云供应商的强烈反对。在2023年，双方之间的紧张关系将持续发酵。”

做好数据标准管理对企业来说有什么意义？

资产一旦清点完毕，DCIM解决方案就可将发现过程中收集的逻辑数据进行映射，并建立全部数据中心资产的虚拟模型。

数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此，一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此。所以做好数据标准管理对一个企业来说，方便了企业内部各个系统的数据进行整合，解决了各个系统间表字段命名随意、一个业务元素对应多种数据类型和长度、一个英文字段名对应多个中文名（反之亦存在中文名一对多英文名）等问题。不仅如此，企业进行好数据标准管理时，若参考了对应的行业规范，在行业进行信息统筹时则会减少极大的麻烦。针对以上问题，可以通过亿信华辰自主研发的数据治理平台进行解决，平台支持针对各种不同的需求打造个性化的数据标准管理办法。

数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型，在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节，亿信华辰数据标准管理平台在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型，主要体现在以下几个方面：

在数据质量管理方面，数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和主体，为企业的数据质量和数据安全在元数据管理方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，在元数据管理方面，数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准也能够明确各业务的数据含义和业务规则，业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。提供了一个基础的保障；通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可实现字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。

在数据资产管理方面，数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言，数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要，对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情，数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性，实现企业数据资产有效共享。

企业设计固定资产目录的必要性

识别敏感数据，首先得对数据进行分类，对数据敏感程度进行定级，这类产品有很多。但是数据在不断交换当中，其中还可能对数据进行修改，如何快速识别和跟踪敏感数据才是关键，而这类产品倒是比较少，个人比较熟悉的是数安行的数据运营安全平台，专门针对敏感数据的。

2、从企业资产利用的角度看：只有将企业的房屋建筑、设备资产、办公用品、无形资产、低值易耗品等各种资产完全整合，并建立充分地资产共享机制后，才能有效降低企业的综合管理成本，提高企业效益。特别是资产密集型企业，资产密集型企业具有基数大、种类多、使用周期长、使用地点分散和管理难度大等问题。实施固定资产管理系统有利于各种资产的综合调配。减少管理环节，降低管理成本；

4、从决策的角度看：固定资产管理系统的实施，各子项工作相互关联。录入资产数据及时准确，而且可以随时查询资产的实时信息，得到及时、准确的信息，也可以基于事实进行决策，不在上个月，威全新纯电轿车平台量产同程度地避免决策失误。

医疗数据一级类别是什么

Q：威马现在有危机感吗？下半年会有哪些动作？

分类是数据保护工作中的一个关键部分，是建立统一、准确、完善的数据架构的基础，是实现集中化、专业化、标准化数据管理的基础。医疗行业按照统一的数据分类方法，依据自身业务特点对产生、采集、加工、使用或管理的数据进行分类，可以全面清晰地厘清数据资产，对数据资产实现规范化管理，并有利于数据的维护和扩充。数据分类为数据分级管理奠定基础。

数据分级是以数据分类为基础，采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度异，并确定数据级别。数据分级有助于行业机构根据数据不同级别，确定数据在其生命周期的各个环节应采取的数据安全防护策略和管控措施，进而提高机构的数据管理和安全防护水平，确保数据的完整性、保密性和可用性。

从隐私安全与保护成本的角度出发，具体等级定义可分为以下几种：

敏感数据：通过该类数据可直接识别特定用户，是与用户生活紧密相关的数据。

重要数据：通过该类数据可以得知产品商业价值等，是需谨慎使用的用户相关数据、产品核心数据。

一般数据：支撑业务逻辑及运行的数据，通过统计、分级、加工不会对用户或公司利益产生影响。

一级定点医疗机构：是直接向一定人口的社区提供预防，医疗、保健、康截止到去年，智能复服务的基层医院、卫生院。（病床数在一百张以下）。二级定点医疗机构：是向多个社区提供综合医疗卫生服务和承担一定教学、科研任务的地区性医院。（病床数在101—500 张之间）。定点医疗机构：是向几个地区提供高水平专科性医疗卫生服务和执行高等教育、科研任务的区域性以上的医院。（病床数500张以上）。

法律依据：《中华保险法》

第二条 建立基本养老保险、基本医疗保险、工伤保险、失业保险、生育保险等保险制度,保障公民在年老、疾病、工伤、失业、生育等情况下依法从和获得物质帮助的权利。

第二十六条 职工基本医疗保险、新型农村合作医疗和城镇居民基本医疗保险的待遇标准按照规定执行。

第二十八条 符合基本医疗保险品目录、诊疗项目、医疗服务设施标准以及急诊、抢救的医疗费用，按照规定从基本医疗保险基金中支付。

dcim是什么文件夹

梅松林博士：让消费者接受新事物有一个步骤，个肯定是设计，好看的话就能吸引消费者走近你，在设计方面威马会有一些突破。

dcim是存储照片的文件夹（数码相机）。

数码相机中的文件系统包含一个DCIM（数码相机图像）目录，该目录可以包含多个子目录，其名称包括一个的目录号（范围为100…999）和五个字母数字字符，例如“123ABCDE”。可以自由选择，通常是指相机制造商。

这些目录包含名称如“ABCD1234。JPG”的文件，由四个字母数字字符（通常为“100_”、“DSC0”、“DSCF”、“IMG_”、“MOV_”或“P000”）组成，后跟一个数字。DCF2.0增加了对记录在可选色彩空间中的DCF可选文件的支持（即Adobe RGB而不是sRGB）。

此类文件必须由前导“_”指示（如“_DSC”而不是“DSC_”或“DSC0”）。Exif文件的文件扩展名为“JPG”，Exif文件的扩展名为“THM”，表示除“JPG”之外的其他文件的缩略图。其他文件格式使用不同的睿治数据治理平台是亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。扩展名。

共享一个数字的多个文件（即使文件扩展名或四个字母数字字符不同）被认为是相关的并形成一个DCF对象。

DCIM的基本功能：

1、数据监测

2、资产管理

3、建模预测

为了有效地管理资产，DCIM会提供数据中心建模的功能，建立复杂的设场景，以便在实际动作进行之前，了解移动、增添和变化方面的任何项目会如何影响数据中心的电力、制冷和场地。

4、流程控制

对虚拟的变化建模后，DCIM提供了定义和控制执行服务请求流程的功能，使用图形化的工作流和自动化执行机制，从而改进服务交付、缩短部署时间，执行ITIL和COBIT方面的实践。

5、管理报告

DCIM支持实时收集电力和环境衡量标准所需的数据，可以提供商业智能工具，将该信息交给管理人员审阅。

威马梅松林：今年或只有五家新造车势力能生存下来|汽车产经

未来，实现人工智能、数据驱动进行自动决策、企业的自动化运营将是威马汽车的梦想。威马是一名全能型的选手，在产品层面具有安全可靠、质量稳定、体验出色、成本合理的综合优势，满足消费者的需求。也许看似好像是没有让消费者尖叫的某一点，但其实往往尖子生是综合的，牛的学生需要每门功课都很好。

“对新能源汽车来说，压力的可能并不是。”

6月14日重庆期间，汽车产经网采访了威马汽车首席数据官梅松林博士。对于今年新能源汽车市场的剧烈下滑，梅松林认为主要原因并不是。他将场内玩家拆分成四方力量，分别是新造车势力（即特斯拉）、本土造车新势力、本土传统汽车厂商和的传统品牌。

从今年前五个月的上险数据来看，新要快速识别敏感数据，首先要确定什么是敏感的，各行各业的敏感数据是不一样的，所以需要先确定数据分类标准。其次是要支持多种数据格式。数安行零信任数据运营安全平台支持上万种格式的全类型数据识别，内置各行业商业数据、个人信息等结构化和非结构化数据的精细分类模型，你可以去了解了解。能源汽车整体下降40%。其中，造车新势力增长132%，本土造车新势力增长26%，本土传统汽车下降60%，的传统品牌下降了4%，泾渭分明。

谁该为这次

同处特殊时期，此起彼伏的距让这个借口不再成立。实际上，这代表了新老造车势力之间的博弈走向了个赛点。

虽然新造车势力看上去高歌猛进，但这亮眼的增速数据很大程度上也得益于其用户基数小。所以新造车企业销量增长好看，但并不耐看。

相比之下，家大业大的主流传统车企靠着丰富的原始积累，没那么容易被。而资本是弱项的新造车势力能够存活几家，各路预言都比较耸人听闻。

行业内曾经流传一个“不完全统计”的说法，目前国内有314家新造车企业。

目前排名靠前的三位是

威特点是什么？如何在消费者心中树立起人设？这大概是威马成为新造车势力“幸存者”所需要的个方。

威马有自己的特点吗？

Q：与其他新造车品牌相比，威标签似乎没有那么明显，您是怎么看待这一点？

梅松林博士： 威马还是有着它特有的标签的。

首先是体系能力。威马从产品研发、采购、供应链的建设，到

我们就想宁静致远，扎扎实实把产品的每一方面都做好。但是我们也有在思考，要以什么样的特质去感染消费者。

Q：有人觉得威马设计上中规中矩，下一款车Men是不是会有大的变化？

自主品牌后来的崛起也是靠设计，包括传祺和长安，他们早期的发力都是从设计开始，设计是永恒的生产力，这是毋庸置疑的。但是，设计的语言没法公式化和标准化。我们也在调整，以前借鉴了一些传统车的经验，将很多传统车的经验带到智能

如何看待竞争对手？

Q：有人认为2020年是造车新势力难的一年，很可能会倒下一批，只有少数几家可以存活下来，您怎么看？

梅松林博士：在一定程度上是认同的。在造车新势力中有上百家企业，从目前的数据来看，今年可能只有五家能生存下来。我个人认为是有一个临界点的，即销量需要达到一个月1000台左右，否则就会被边缘化。当然，明年的竞争也许会更加激烈。但从前面我们提到的销售数据来看，新能源品牌中有很多本土传统企业受以及市场的冲击更大。传统

Q：30万左右的价位对造车新势力来说是比较好的细分市场，毕竟传统自主品牌和合资品牌都还没完全进入。而威定价是稍微低一些的，这个细分市场会不会跟

梅松林博士：首先我们来回顾一下

我们是不同的产品类别，通常是从豪华细分市场开始突破的。另外，自动驾驶、OTA、智能座舱这些都需要成本支撑。一旦品牌建立起来后，产品线肯定会往下推，比如说

对于

Q：从

梅松林博士：看单个品牌竞争之前，要先往上走一层看品类。今天的市场是新老品类之间的竞争。一些品类的创新者，的挑战是教育消费者和市场。一个新的品类提出新的问题，比如智能电会更加智能、环保和安全等，这需要大家一起去努力，当中肯定会有“领头羊”。

在智能汽车领域，特斯拉肯定是领头羊，但它并不是在每一方面都是领先的。比如在智能座舱和车联网这方面，是需要本土化的。但

Q：如果

梅松林博士：

滴普科技的DataFacts有没有人介绍一下？

普元的企业元数据管理实践

DataFacts 是滴普提供的云中立的、一站式数据智能服务平台，为数据工程师提供数据集成、数据治理、数据开发、数据目录等开箱即用的服1、从企业发展的角度来看：资产信息化管理是企业生存发展的必经之路，信息化工作在现代化企业成为加强固定资产管理和提高经济效益的必要途径，而且也成为现代化企业竞争的必要条件；务能力，降低企业数字化转型实施门槛，提升数据智能平台构建效率，赋能企业数据资产持续沉淀，从而实现数据价值可持续释放。百度看看其他资料。