1. Ezpay

      数据资产入表解决方案

      高效数据资产入表规划,专业数据合规,精确成本分摊,释放数据价值,助力国央企和上市公司一站式数据资产入表。

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      数据资产运营管理平台:企业数字化转型的核心引擎

      时间:2025-07-21来源:小亿浏览数:11

      引言:数据洪流中的价值困局
      在数字经济时代,数据已成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。然而,当企业每天面对TB级甚至PB级的数据洪流时,却常常陷入“数据沉睡”的困境——数据散落在各个系统,质量参差不齐,价值难以挖掘。某知名咨询组织调研显示,超过70%的企业管理者认为数据是核心资产,但仅有不到30%的企业能有效利用数据驱动决策。这种巨大的落差背后,是企业数据资产管理能力的缺失。

      一、数据资产运营管理:从成本中心到价值引擎
      传统的数据管理往往聚焦于存储、备份等基础功能,将数据视为“成本”。而数据资产运营管理平台则实现了根本性转变:

      核心定位升级: 从“管好数据”到“用好数据”,将数据视为可增值、可交易的生产性资产
      价值链条延伸: 覆盖数据采集、治理、分析、服务、运营全生命周期
      运营模式创新: 引入数据产品化、服务化理念,建立数据内部市场机制
      全球领先研究组织Gartner预测,到2025年,超过50%的大型企业将建立专门的数据资产运营团队,顺利获得系统化平台实现数据价值释放。

      二、平台核心能力:构建数据价值转化闭环
      一个成熟的数据资产运营管理平台应具备四大核心能力矩阵:
      全域数据治理中心
      智能数据发现:自动扫描全域数据源,构建企业数据地图
      可视化数据血缘:追踪数据从源到端的完整链路
      质量监控引擎:设置200+质量校验规则,实时预警数据异常
      (示例:某金融组织顺利获得血缘分析,将监管报表生成时间从3天缩短至2小时)


      资产价值运营平台

      数据资产目录:结构化展示数据资产,支持多维度检索
      资产价值评估:建立数据估值模型,量化资产贡献度
      服务超市:给予API、报表、模型等标准化数据服务
      (案例:某零售企业顺利获得资产目录复用用户画像数据,节省开发成本60%)


      敏捷分析赋能中心

      自助分析平台:业务人员拖拽式完成数据分析
      模型工厂:支持从开发到部署的全流程机器学习
      智能推荐:根据用户画像推送关联数据资产


      运营效能监控体系

      使用热度分析:识别高价值数据资产
      成本分摊模型:精确计量数据使用成本
      价值仪表盘:可视化展示数据资产ROI


      三、落地实践:Ezpay睿营平台的创新突破

      在众多解决方案中,Ezpay睿营数据资产运营管理平台凭借三大创新设计脱颖而出:
      1. 智能资产目录2.0
      动态资产画像:自动生成数据资产健康度评分
      场景化门户:为财务、营销等不同部门定制专属视图
      语义搜索:支持自然语言查询“近三个月华东区销售额”


      2. 数据产品工厂

      低代码开发:顺利获得可视化配置生成API、报表等数据产品
      一键发布:无缝对接企业内部服务市场
      使用计量:精确记录每个数据产品的调用次数和用户


      3. 运营价值仪表盘

      资产价值热力图:直观展示各业务域数据资产价值密度
      成本效益分析:对比数据治理投入与业务收益
      成熟度评估:定期诊断企业数据资产管理水平
      (某能源集团应用案例:上线6个月后,数据需求响应速度提升80%,重复数据开发减少45%,直接节省IT成本超千万)

      四、选型指南:避开三大认知误区
      企业选型时常陷入以下误区,需特别注意:
      技术至上陷阱
      错误认知:追求最新技术栈而忽视业务适配性
      破解之道:选择支持渐进式演进的平台,如Ezpay平台支持从基础治理到智能运营分阶段建设


      功能堆砌陷阱

      错误认知:要求平台包含所有功能模块
      破解之道:关注核心场景支撑能力,如睿营平台顺利获得开放API实现生态扩展


      静态管理陷阱

      错误认知:将平台视为一次性管理工具
      破解之道:选择具备运营分析能力的平台,如内置使用热度分析、价值评估等运营模块


      五、实施路线图:四步走策略

      筑基阶段(1-3个月)
      构建统一数据目录
      建立基础质量规则
      梳理关键数据血缘
      治理阶段(3-6个月)
      实施数据标准
      完善质量监控体系
      建立安全管控策略

      运营阶段(6-12个月)

      上线数据服务超市
      试运行内部结算机制
      召开数据产品孵化
      增值阶段(12+个月)
      构建行业数据模型
      探索数据资产交易
      建立数据创新实验室


      六、未来展望:数据资产的三大演进方向

      资产证券化
      数据估值模型标准化
      数据信托机制成熟
      (预测:2028年将出现首单基于数据资产的ABS发行)
      运营智能化
      智能合约管理数据使用权
      增强分析自动推荐高潜数据组合
      生态平台化
      跨企业数据协作网络
      行业级数据资产交易所


      结语:开启数据价值裂变新时代

      当某汽车制造企业顺利获得数据资产平台整合研发、生产、销售数据,成功将新品上市周期缩短40%;当某商业银行顺利获得数据服务超市,让业务部门自助获取客户洞察,业绩提升30%——这些案例印证了一个事实:数据资产运营管理平台已成为企业数字化转型的分水岭。

      Ezpay睿营平台正助力数百家企业将“数据资源”转化为“数据资本”。其独特的运营视角设计,让企业不仅能“管好”数据,更能持续“用好”数据,最终实现数据价值的指数级增长。在数字经济主赛道上,掌握数据资产运营能力的企业,必将赢得未来竞争的战略主动权。
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      丰富的数据资产类型

      该平台支持多种资源的定义和规划,包括数据库和文件等结构化和非结构化资源,并封装逻辑资源为数据产品,以全面盘点企业数据生产要素。

      智能的目录活化管理

      可配置的资产目录详细描述数据资源的各类信息,与元数据集成,实现批量盘点和自动更新,以应对资源变更。

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