数据中台

根据大数据技术和行业特性，支持数据分类分级的安全管理落地，智能识别敏感数据，识别数据资产风险。基于敏感数据实现对组织级数据资产的安全管控。通过敏感数据分布、敏感数据管理等方面的可视化分布，助力组织全面掌握全域敏感数据资产分类、分级及分布情况，不断优化和提升数据资产管理规范、安全规范。

根据大数据技术和行业特性，支持数据分类分级的安全管理落地，智能识别敏感数据，识别数据资产风险。基于敏感数据实现对组织级数据资产的安全管控。通过敏感数据分布、敏感数据管理等方面的可视化分布，助力组织全面掌握全域敏感数据资产分类、分级及分布情况，不断优化和提升数据资产管理规范、安全规范。

依据相关的国家标准、行业标准和地方标准，建立科学、客观的数据质量评价体系，充分运用大数据相关技术和机器学习相关理论，实现海量信息的异常探查和智能修复，实时监控数据质量波动，以数据质量通报和考核为抓手，建立数据状态可感知、数据问题可追溯、质量责任可落实的数据质量管理和运营体系。

各行业积累了大量的结构化和非结构化数据，如何高效地处理和分析这些数据，进而从中挖掘有价值的信息，是当前面临的重大挑战。建立一个高效、可靠的大数据开发平台，能够为数据分析和应用提供强有力的支撑，是大数据时代的必然选择。面向具体的数据标签、数据指标、可视化报表等应用场景，提供简单易用的数据开发、处理和分析功能，有助于更好的释放数据价值。

龙石数据数据中台以DCMM、DAMA等数据管理理论为指导，采用“理采存管用”的建设思路，全面建设涵盖数据集成、元数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据资源目录等数据管理领域的全域数据管理体系，轻松落地数据标准，全面提升数据综合治理能力，激活数据核心价值，释放数据红利。

大数据时代，企业数据资产管理至关重要。数据资产化通过挖掘数据价值，实现数据资产最大化利用。本文探讨数据资产管理的概念、关键点、职能及实践，包括构建数据体系、建立数据标准体系、数据资源整合等，助力企业优化数据管理，提升数据价值，实现数字化转型战略。

全面解析数据治理体系，涵盖难点痛点、核心要素（理、聚、管、治、用），以及元数据、数据标准、数据建模、数据集成、数据生命周期等关键内容。构建完善的数据治理体系，解决数据脉络不清晰、汇聚能力不足等问题，提升数据管理效率和质量，实现数据资产的最大化价值。

大数据技术推动企业数据资源管理升级，但信息孤岛和部门壁垒成挑战。构建“业务-技术-组织”三维数据治理体系，促进业务协同，提高业务效率，解决数据治理中的困难，实现降本增效。通过数据治理打破信息孤岛，强化业务协同，提升企业数据治理水平。

文章探讨了数据治理与数据应用中的难点痛点，包括技术业务协同、用户部门参与度、规范性与灵活性平衡等。提出构建以数据应用为导向、业务价值为引领的数据资产管理体系，通过以“用”促“管”和乘治理之东风，兴数据之应用，实现数据的有效整合和应用，支持业务发展，提升数据资产价值。

本文详细介绍了数据资产目录的建设方法论，包括资产梳理、框架设计、标签设计、关联建立、资产标签化和平台管理六大步骤。通过解耦数据资产、目录和标签，实现灵活设计与管理。同时，文章还探讨了数据标签与资产的关系、目录管理及应用场景，并辅以金融公司案例，助力企业数字化转型。