1.构建数据资产保鲜的机制，支撑数据价值可持续转化
数据资产的保鲜往往需要依靠一套敏捷、持续的运营机制。通过对数据资产的业务、管理和技术用户，数据资产从采集、更新、应用到评价的全生命周期，承载数据资产的平台和提供数据资产的渠道进行监控和分析，建立数据供给端、运营端、消费端对于数据资产效能的反馈交互闭环，持续推进数据资产的迭代完善和动态更新。
在运营过程中，理解用户需求并提供个性化的服务是至关重要的。通过深入了解用户的行为模式、兴趣偏好等信息，从而为用户量身定制产品和服务。关键指标包括用户增长率、用户留存率、用户活跃度、用户满意度等。这些指标可以帮助了解用户群体的使用习惯，持续优化用户查数、用数的体验，与用户保持互动提高数据资产建设的活跃度，持续增加用户满意度、留存率和忠诚度。
通过持续运营数据资产，扩大数据资产范围，提升数据资产完整度，形成数据资产全景视图并持续提升数据资产应用效率、确保数据资产在整个企业中得到充分利用。在资产分析方面，可对数据资产的规模进行统计分析，包括总量、增量、分布、质量、权属关系等概况，确保数据资产价值可见可量化，构建可视化的全局数据资产流动视图，帮助管理层掌握资产分布和流动情况。这一举措可快速捕捉资产活力动态，有的放矢地提升资产活跃度。关键指标包括数据质量、盘点覆盖率、收藏量等。构建一个“可见即可用”的数据资产运营平台对于数据资产的持续保鲜至关重要。通过构建统一的数据接口和标准，实现不同系统之间的数据互通和共享，对数据供给的全流程进行分析，了解平台供给数据资产的流程断点，以提高数据资产的流转效能及整体效益，进而不断优化整体数据资产服务能力。关键的分析指标包括数据共享率、数据吞吐量、平台稳定性等。这些指标可以保障平台的可持续发展，便于确保平台使用的流畅性、稳定性和可靠性，提高数据资产流转的效率。建立有效的数据资产监控运营体系，可以为资产保鲜进一步保驾护航。通过实时监测并设定数据资产异常基线、阈值，构建数据资产全链路的观测能力。对重要数据资产的变更影响和异常情况进行快速分析、预警、处理及追踪，以此保障数据资产的健康度、稳定性和运行的安全性。如使用的比例、申请授权后合规使用、异常访问触发预警拦截。溯源审计敏感数据泄露，查看流向操作痕迹。关键指标包括数据资产健康度、异常率、故障处理时间、安全事件等。
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