来源：“鑫智奖”第四届金融数据智能优秀解决方案评选

获奖单位：北京宇信科技集团股份有限公司

荣获奖项：网络影响力TOP10优秀解决方案

一、解决方案简介

数据资产管理解决方案，是宇信科技为应对金融数据资产化管理的建设需求，通过工作流程、制度办法、工具平台等全体系化的建设，为金融机构提供全面的数据资产管理与服务。

本方案覆盖到数据资产管理的全生命周期，包括资产的采集盘点、资产应用、价值评估等。在数据资产采集盘点环节，整合多家银行的经验针对不同的资产种类设计不同的资产采集模板，为科技及业务团队开展资产盘点工作提供可落地的经验参考；在数据使用及服务环节，与数据开发服务体系联动，不仅仅覆盖资产端的管理，同时也覆盖到诸如数据资产使用热度能运行态的数据统计，为资产价值评估提供依据；在资产评估环节，提供完整的资产评估方法论，结合数据资产使用、数据资产成本及收益，进行资产价值的合理评估。

在银行业务发展及经营管理的需要、金融机构的数字化转型、精细化运营管理等一系列趋势下，本方案通过数据资产运营机制的建立，解决了金融机构经营管理工作上的数据支撑，同时也在探索数据要素市场化的价值评估前提。

二、应用场景痛点简介

金融机构在数据资产管理体系建设过程中，常常面临以下难题需要解决：

1.如何体系化的建设数据资产管理体系

数据资产管理体系，是在数据管理领域和数据治理领域的顶层建设的领域，对一个新兴事物如何全面的体系化的建设，是各个金融机构面临的挑战。这里面涉及到顶层的蓝图规划、组织架构、流程制度、岗位职责、关键建设内容、平台支撑等，进行全覆盖和贯通。

2.如何能将数据家底呈现出来，将数据资产浮出水面

金融机构建设多年，沉淀的数据资产多种多样且分散在各个系统的成果中，如何将数据家底摸清楚，将数据资产呈现出来，让有什么数据、有多少数据、有多少价值，都能浮出水面，将是数据资产管理工作开展的前提。

3.如何对数据资产分门别类的管理和维护

数据资产有什么种类，如何规划和设计数据资产目录，如何管理各类型的数据资产，不同的数据资产类型应该管理什么内容，是金融机构在建设数据资产体系的困惑和难点。

4.如何释放数据价值

数据价值如何管理，数据价值如何探索，数据价值如何评估，数据价值如何释放，数据价值如何主动的运营提升？业界都在进行探索，还形成不了标准化的方法体系，结合这各个金融机构的实际情况，设计数据价值评估体系和数据价值运营体系，是数据资产的价值化管理的关键。

三、解决方案亮点介绍

1.自动化数据资源采集

数据资产管理系统内置丰富的适配器，全面保障各类源头的元数据自动化采集，一键采集对接，同时可支持适配器快速扩展将最新的技术类、业务类的数据进行采集管理整合，实现多个数据源数据集合，采集完成按系统、按类型、按模板、按时间展示数据资源，并支持资源详情查看。

2.智能化数据资产盘点

全面智能化盘点数据资产，建立盘点任务，下发各个业务部门，由资产专员针对于业务信息管理信息和技术信息进行登记完善和补充，登记完成后发布到资产门户，真正做到资产的可见可查可检索可懂，对资产进行应用流通使用，提供对外的资产服务，将数据形成产品化的方式来运营和流通。

3.资产服务运营一体化

将资产盘点、数据服务、价值评估、运营分析、优化改进形成有机循环，一切服务以业务需求为前提，一切服务以数据资产为基础，采集与度量资产的使用情况，评估数据资产价值，分析用户使用反馈不断优化完善数据服务，主动推荐数据产品，形成面向发挥数据价值的数据运营体系。

4.丰富的数据资产服务模式

数据资产对外提供服务，按照所提供服务的内容，有两种服务模式：

一种是基于盘点完毕后的数据资产本身提供服务，主要包括数据资产检索、数据资产地图查看、数据资产详情查看、数据目录检索使用等。这类服务的信息都是基于数据资产管理平台内部存储的资产定义信息来提供，故此类服务的提供方也是数据资产管理平台。

另外一种服务模式，是结合其他平台实现资产定义的引用、以及资产的服务。典型的模式有基于统一数据服务平台，实现数据API服务、数据文件服务、数据可视化服务等。这类服务模式，服务的直接提供方不是数据资产管理平台，而是其他平台系统。这类服务模式，数据资产管理平台为统一服务平台提供数据资产的定义信息，用于服务的定义和发布过程；同时，统一服务平台在运营过程中，资产的使用信息也将收集汇总并返还给数据资产管理平台完成资产的后评价。

5.丰富的数据资产服务的实现形态

按照数据资产服务的技术形态，分为联机API服务、异步文件服务、数据计算服务、数据可视化服务、基于场景的聚合服务。

联机API服务：以同步交易的方式，通过网络协议和端口监听，供服务消费方系统进行对接访问，上送服务调用所需要的参数内容，执行服务的逻辑（一般是对数据源执行条件查询），并将查询后的结果以下行报文的方式返回给调用方系统。

异步文件服务：当所查询的数据量过大不适用联机接口方式返回数据，或者处理过程无法同步完成结果返回，需要异步的方式实现数据服务的交互。这类交互方式，往往以文件为载体，为服务消费方系统提供满足条件的返回数据。

数据计算服务：典型的数据服务以查询数据为主，当有的场景使用模型（如风控模型、专家评分卡、规则引擎）等方式，对现有数据进行逻辑计算并返回结果时，这类服务我们称之为数据计算服务。此类服务形态，对数据有计算处理逻辑。

数据可视化服务：主要围绕为人（业务人员、管理人员、数据分析人员等）提供数据服务，以可视化的方式，将数据以各类型的图表、指标卡、报表等可视化的展示形式，提供数据的服务。

基于场景的聚合服务：此类型的服务，是对多种服务形态，结合场景进行聚合和重组，将具体场景所需要的服务内容及功能在平台上固化下来。比如自助提数服务、敏捷取数服务等。

6.基于数据资产的多体系打通

作为数据资产管理的主线，数据资产管理平台在管理态上，对数据资产的结构定义、业务属性、管理属性、扩展属性进行管理和维护，同时也提供对资产定义本身提供对外服务（如数据资产目录服务、数据资产详情查询服务）。同时数据资产的管理线，也和数据服务、数据运营、数据治理、数据开发多个体系，打通并实现联动建设。

典型的联动模式有：

围绕着数据体系“管理+控制”的管理模式，实现数据资产与数据治理的联动，将数据治理过程中的成果，对数据资产复用。典型有元数据的管理成果，复用于数据资产的技术资产采集与管理；数据标准及数据质量规则作为资产分类的其中一部分内容，经数据资产对外发布和使用；数据资产盘点过程中，也同步对资产的数据质量同步进行检核和摸底等等。

“基于数据资产”的数据服务模式，实现数据资产和数据服务的联动建设。将数据资产的盘点成果，用于数据服务的对外发布；同时数据服务的过程也是对数据资产进行使用的过程，将数据服务过程中对数据资产的使用信息进行采集，反馈至数据资产管理平台，完成数据资产的价值后评估，从而实现数据资产的价值提升。

“敏捷式数据资产管理”的数据资产管理模式，需要将数据开发过程与数据资产管理环节进行联动，实现加工过程自动完成数据资产的盘点与认定，比如数据供给侧在数据加工的过程中，对数据资产直接进行引用和权限控制，在加工完毕后形成的数据资源，自动进行数据资产的认定与盘点，纳入到企业数据资产清单中，实现敏捷的数据资产管理模式，规避数据资产人工参与过高，效率低，准确性差的弊端。

多工具体系的集成整合，实现“一站式数据服务”的统一服务模式，集成行内已经建设的BI工具（如smartBI、即席查询工具）等，将数据可视化过程中，与数据资产的联动建设。BI工具形成的资产，直接自动采集入数据资产库，BI工具及查询工具，在数据访问权限上，与数据资产管理平台拉通，基于数据资产管理平台登记的安全分级及策略，对权限和脱敏等机制的实现，同步，将BI工具的跳转也可在统一登录权限控制的基础上，完成一站式、无缝的切换与联动。

7.社区化的运营管理

数据资产管理、数据资产服务、数据资产运营是数据资产管理运营体系的三步走，通过数据资产通过资产盘点和认定，实现数据资产的“可见”、“可懂”；通过数据资产服务，实现数据资产的“可用”、“可服务”；通过数据资产运营实现数据资产的“可评估”、“可运营”。其中，数据资产的运营，是数据资产体系的长效机制落地的保障。

数据运营社区的建设，本质还是以社区的机制，推动数据资产的持续运营，将数据的生产环节、数据的消费环节、数据生产与消费过程中的供需互动和数据资产使用的情况，进行积累，借助各类型的运营活动、评价反馈机制、需求提出、接单实现等等多种模式，建立本行的数据文化体系。

数据运营社区管理，可以借助以下几种方式展开：

互动广场

在原有基于产品进行留言、评价的基础上进行升级；基于产品、基于场景的讨论沟通渠道；逐步引导将线下沟通线上化，将讨论过程作为知识积累

赏金任务

以用户积分为基础，开启虚拟交易；有疑问，有定制化需求等，可以明码标价列出任务；任何人都可以回答或者解决问题，需求方确认后进行积分转让；提升活跃度，培养习惯。

分享推荐

在原有产品分享基础上升级；组件可分享、内容可分享、话题可分享、知识可分享，形成一套分享体系控制用户权限及数据权限，保障数据安全。

知识沉淀

搭建数据知识库WIKI；设计划分数据知识专题目录；知识采集（人工录入、其他系统导入、日常沉淀等）；知识检索、知识标签、知识更新（纠正）、知识分享、其他页面嵌入知识入口。

四、金融行业客户名单

江南农商银行、中国农业发展银行等8家金融机构。

五、客户评价

宇信科技数据资产管理解决方案，帮助我们以体系化专业化的模式，覆盖咨询规划、实施落地、平台建设、组织架构、制度流程的各个环节，能够帮助我们搭建数据探源、数据可见、数据可懂、数据资产标准化、数据资产服务化、数据资产价值运营的能力，不仅仅使得我们快速构建和补充数据资产的全方位管理能力，还让我们在这个领域上确保了同行业的先进性和部分方向的引领能力。也为我行的数字化转型打下了坚实的基础。

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