导读 随着企业数字化转型的深入，采集和存储的业务数据量急剧增长，企业面临着如何将海量原始数据转化为业务价值的重要挑战。本文将通过对腾讯 WeData 平台的介绍，探讨从业务数据到业务价值的转化之路。
1. 背景介绍
2. 基于 WeData 三步实现数据资产化
3. 基于 WeData 实现资产服务化
4. 案例分享
分享嘉宾｜戚芳芳 腾讯云 资深产品经理
编辑整理｜雷雪
内容校对｜李瑶
出品社区｜DataFun
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企业数字化转型由来已久，各类 OA、CMR、ERP 等数字化系统鳞次栉比，各大企业沉淀了海量数据，并且数据仍在以惊人的速度暴涨。根据 IDC 等权威机构预测，2025 年全球数据量将增至 175ZB，中国的数据量将增至 48.6ZB。![]()
全球各国家、组织发布了各种围绕大数据、数字经济的相关战略规划，中国也已将大数据升级为国家战略，将其定位为现代社会的重要生产要素之一，挖掘数据价值、促进数据共享势在必行。然而，掌握大量数据并不是市场竞争中的“尚方宝剑”。海量的数据在业务应用中遇到了诸多挑战，难以发挥其价值。![]()
- 数据质量不高：由于重要数据缺失、数据异常、数据不一致、数据重复或错误等原因，导致数据可信度低，并且存在口径不统一、数据含义不清等问题。
- 数据安全如何保障：国家行业数据安全合规要求日益复杂，怎样保证数据使用和传输的合规性，保证敏感数据不泄露，是数据在应用过程中必须考虑的因素。
- 数据共享壁垒高：缺乏统一的共享平台和机制，数据消费者和提供者之间的沟通成本非常高，不同系统的数据格式和接口不兼容，整合难度大。
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为了应对这些挑战，让海量数据发挥业务价值，需要经历数据资产化、资产服务化两个阶段。通过数据资产化持续提升数据质量，保证安全，实现数据看得见、看得懂、管得了。再将资产化后的数据形成 API 服务包等形式，打通数据应用最后一公里，快速实现数据共享、增值和变现。![]()
腾讯云推出的一站式数据开发治理平台——WeData，提供了数据集成、开发、测试、运维等全链路 DataOps 能力以及数据资产管理能力，目前已持续服务数百家企业客户，帮助企业落地数据资产化、资产服务化，实现数据到价值的转化。下面将介绍如何基于 WeData，三步实现数据资产化。基于 WeData 三步实现数据资产化
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数字化转型催生出众多异构业务系统，这些多元异构的数据需经过数据同步、统一进入数据仓库，并经过清洗、转换等加工处理，形成明细数据、汇总数据、维度数据，再结合业务场景聚合为应用层的数据，从而消除数据异构性，打通数据孤岛，实现数据统一管理。统一管理后的数据需要以数据治理作为基石实现资产化，以数据质量提升和数据安全共享为目标，结合统一标准和资产评价运营机制，保障数据质量和安全，为数据资产流通、共享、经营、变现打下坚实的基础。2. 数据治理是基石
数据治理是实现数据资产化的重要基础，包含质量治理、安全治理、统一标准和资产评价 4 个方面。![]()
WeData 质量治理支持对数据流转全链路中的业务数据和元数据配置字段集和表级的质量规则，并通过质量任务周期执行生成质量报告。针对重要的质量问题，会生成多渠道的告警通知，如微信、企微、邮件、短信等等。可有效阻断脏数据向下游蔓延，从而保障数据的完整性、准确性、一致性和及时性。![]()
WeData 安全治理为数据流通全链路保驾护航。通过自定义分类分级规则以及内置的行业标准，可以准确地识别各类敏感数据，并通过哈希、遮盖、变换等多种脱敏策略对数据实现静态或动态的脱敏。同时，还对数据访问、开发、运维、共享等提供安全管控以及事后的安全审计，实现全链路企业级的安全防护。这样可以让数据使用更加安心，管理更加放心。![]()
统一的数据模型标准和数据指标标准为数据治理提供了规范依据。数据模型标准通过规范建模过程，建立数据标准录入、审核、发布管理流程以及标准稽核与落标检测，实现从源头规范数据。指标数据标准通过统一定义指标计算口径，以及指标创建、发布、下线的全生命周期管控，消除指标二异性，让指标真正实现一处定义、处处使用。![]()
除了上述措施外，还需建立资产评价体系和运营机制，以推动数据治理的常态化、流程化和规范化。首先，要定义统一的治理维度，如质量、安全、规范、成本、应用、热度等；然后采集各个治理维度的信息，进行统一的资产评分；根据评分情况发现问题；从而驱动对应的组织和人员采取具体的治理措施，推动治理的常态化、流程化和规范化。3. 盘点编目促流通
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经过治理后的数据，其质量、安全均得到有效保障，此时还需要甄别具有业务价值和经济价值的数据资产，并进行盘点和编目；再通过统一的数据检索平台，加速数据资产在组织内部的流动和共享。详细包含以下 4 个方面：- 统一采集各类元数据，帮助组织管理者看清数据大盘，使数据易于管理。
- 筛选出具有业务和经济价值的资产，通过盘点、编目和各类业务属性的维护，使数据易于理解和使用。
- 建立完善的资产 360 视图，提供数据资产血缘影响、热度与成本、质量与评分、权限审计等多维度信息，使数据消费者易于理解和使用。
- 建立资产目录和多条件检索功能，让有价值的数据能够在同一平台上被便捷地检索，让数据看得见，加速数据资产在组织内部和组织之间的流动和共享。
已经资产化的数据质量更高，价值更大，也更安全，然而要被各个业务系统、各个业务场景便捷地使用，还剩最后的关键一公里，即资产服务化。接下来将介绍如何基于 WeData 实现资产服务化，打通数据资产应用的最后一公里。基于 WeData 实现资产服务化
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资产服务化是通过将数据资产与企业的技术平台和服务相结合，对内部和外部提供更多样化和个性化的数据服务。WeData 支持将数据可视化发布为 API 形式供业务系统调用，涵盖了 API 的创建、测试、发布、下线、授权、监控等全流程的生命周期管理。同时，WeData
notebook 的探索能力支持数据科学家和数据分析师可视化地对数据实时探索、查看和下载，让数据随取随用。基于 API 服务和自助取数服务，可以更有效地赋能业务场景和管理决策场景，极大地促进了数据在部门内和部门间的共享。同时，标准的 API 服务也为数据资产的市场化变现奠定了坚实的基础。案例分享
腾讯云 WeData 已服务于腾讯内外部消费零售、医药金融等多个行业的客户。下面将介绍部分客户的最佳实践案例。![]()
某药企客户基于 WeData 建设数据中台，打破了内部数据孤岛，并通过统一数据标准、数据质量自动检测、统一权限管控等治理措施，大幅提升了数据质量。数据资产平台还为数据拥有方和消费方提供了统一的共享平台，让数据资产在部门之间流通更加顺畅。同时，资产服务让治理后的数据服务于各大业务场景，包括实体门店的销售情况、会员实时动态、库存有效期预警等场景，实现了各个业务实时动态监控、赋能管理和决策场景。![]()
某零售客户基于 WeData 将小程序、会员店、到家等业务数据统一汇聚，打通了数据孤岛，并通过数据加工、清洗和治理提升了数据质量，统一了数据语言，让数据变得易于理解。最终，通过资产服务赋能业务，实现了增长分析、商品个性化推荐、门店销售实况监控等场景。以上就是本次分享的所有内容。腾讯云 WeData 将继续在大数据领域持续深耕，打造更多精品。关注此公众号回复【241025】获取DA数智大会2024·深圳站PPT
