数据资产运营最佳实践

文摘   2024-11-23 15:00   江苏  

1.关注能力:数据资产盘点推动数据治理与资产运营的融合

某城商行在数字化建设历程中,由于数据经由人工输入,导致数据杂乱、口径混乱,造成部门间信息孤岛,数据安全无以维护。这成为掣肘其数字化建设的一大难题。

为解决上述问题,该城商行作出多种数据资产管理方案调整。其致力于引入数据资产盘点、整合模型设计、数据资产管控、数据服务建设,继而联通数据门户,以形成数据资产的统一管理及使用框架。

首先,在盘点过程中,该城商行引入模型态作为中间态,以促进数据资产质量提升;其次,在对数据资产类型进行分类后,该城商行结合各类型资产特点与各权限层级,针对性设计配套审批流程,以实现用管结合、以用促治的目标;随着数据门户上线,业务、数据、技术人员的盘点、用数成本进一步降低;另外,数据门户中可视化视图的引入也可帮助实现数据资产的长效运营。

这一由盘点驱动的数据治理与资产运营融合实践,以数据模型为抓手,系统性地解决了“数据在哪里?”、“数据怎么用?”、“数据怎么管?”的常见问题,实现行内数据“可见、可用、可管”。形成基础数据实体近千个,模型二百余个,属性近两万个。这一实践也成功串联起数据孤岛,有效保障数据安全,形成全行级的用数体系,为进一步发掘数据资产的价值提供良好的基础建设。

2.关注价值:数据产品运营促进数据价值的可持续释放

某国有行在数据管理过程中发现数据资产分布杂乱、数据资产同质化情况严重,用数人员找数难、用数难,数据资产应用不足,数据资产价值转化效率较低。为提高数据资产应用效率,该国有行以数据资产服务为核心,以数据产品持续运营为目的,开展数据资产运营工作。

一是构建数据资产管理平台,统一访问门户,实现数据资产集中展示和使用,便于用户快速访问和使用。

二是从业务需求和金融场景出发,创建数据产品与服务,形成集数据分析和数据应用为一体,覆盖风控、营销等核心业务的数据产品体系,支持实际业务开展。依托数据资产管理平台,进行数据产品集中管理和持续运营,提升数据产品使用效率。

三是组织建模竞赛,以实际业务场景为支撑,激励数据产品赋能业务开展,并且借以孵化新的数据产品,不断丰富数据产品体系,促进数据资产的沉淀和广泛使用。

该国有行打造了集分析产品、数据模型、统一应用等万余个数据资产的服务体系,支撑营销、风控业务开展,举办建模竞赛,激励数据资产应用,挖掘数据资产价值,形成了开放共享、良性竞争、分工协作的数据产品循环再生的数据生态。该国有行数据资产服务实现万级用户使用,相关数据产品在实际业务处理环节中发挥着举足轻重的作用。通过数据资产运营,该国有行构建了数据资产流量,风险识别和客户洞察等业务能力均得到提升。

3.关注体验:建立数据资产运营机制,形成数据管理的闭环

某股份制银行搭建了主要服务于科技人员的基于元数据管理、质量管理的数据资产管理平台。但该平台在实际使用过程中,缺少对业务人员的有效支撑,存在资产使用不便、复用困难以及数据质量问题解决缓慢等痛点。

为实现“管好数”与“用好数”相互促进,围绕数据资产管理与运营构建协同共赢的数据服务生态圈,该股份制银行启动数据资产运营体系的建设。“体系建设,办法先行”,在搭建数据资产运营体系的同时,该行亦同步发布了多项运营管理办法,为体系保驾护航。与此同时,该行亦实施了多项举措:

一是建立数据资产地图,以数据资产目录为支点,支撑数据资产统一管理;

二是提供一站式数据资产消费服务,面向数据资产的业务应用场景,对已有数据资产进行丰富和重组,通过规范化数据资产接口服务,面向用户需求提供服务接口共享与申请,减少重复建设,提高资产的复用率和开发效率;

三是打造数据治理管理闭环,深入分析数据资产消费全过程,持续对底层数据端到业务端的数据链路进行监控,早发现早治理,提升数据质量问题解决率;

四是搭建数据资产平台分析体系,深入运营平台、资产、用户、内容四大维度,对运营指标分析设立专人专岗,串联起数据服务生态圈,用运营分析反哺数据价值释放。

通过数据资产运营体系建设,该股份制银行不断拉近数据与业务的距离,有效解决了数据使用体验差、复用难、数据质量问题多的痛点。发布运营管理办法十余项,向全行用户提供数据资产异常监控服务。并积极推动数据资产在全行内广泛使用,持续激活并释放数据价值。






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