数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。篇幅有限，仅展示部分
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
数据资产管理包括哪些核心内容？

交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既帮助企业合理评估、规范和治理企业信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，并符合大数据的跨行业合作趋势
数据资产云图：数据资产管理的专业管家
数据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户

为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？

不仅是技术工具，也是重要的运营管理手段！

在企业IT系统中的定位,定位于应用支撑层，在数据治理基础上，实现资产规划、加工、评估、运营等功能
功能架构

技术架构

集成架构以元模型驱动，连接数据管理，开发、运维和生产运行，形成一体化管理
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（1/5）
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（2/5）
通过对数据、应用、系统综合管理，构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系.确保数据架构合理，条理清晰，过程可控，知识积累传承。
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（3/5）
提供了完整全面数据治理与管控功能体系，可以帮助企业实现数据资源的条理化、脉络化，成为数据资产化管理的重要基础
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（4/5）
系统提供完整细致的血缘分析，对问题的节点进行回溯，分析其处理路径上可能存在的问题以及相关影响范围

关键特性介绍：高效的数据资产应用（1/4）
通过数据管理来提升开发效率，而加强开发管控反过来也促进了数据质量有效提升

关键特性介绍：高效的数据资产应用（2/4）

关键特性介绍：高效的数据资产应用（3/4）
体验良好、可靠高效的设计开发过程

关键特性介绍：高效的数据资产应用（4/4）

关键特性介绍：创新的数据资产运营（1/3）
根据多年的经验积累，总结了从数据到资产的评估体系，可以帮助企业全方位的诊断发现问题，并提供相应的策略来企业提高数据的健康度

关键特性介绍：创新的数据资产运营（2/3）
关键特性介绍：创新的数据资产运营（3/3）

技术特点：DACP拥有八项专有技术

典型案例1：助力数据治理、提升工作效率
客户现状：
1、BI系统经过12年以上建设，超过10万张数据表、1600个以上应用，容量超过100T
2、存在多厂家合作开发，数据质量管理主要依靠管理制度和事后稽核
典型案例2：高效建设大数据应用系统，管理海量数据
客户现状：
1、客户计划采取Hadoop+DB2 混搭式结构实现经分域系统重构、优化。
2、2040个接口、功能模块，1058个模块,2700多个指标,2306个数据表重构,180个一经上报，参与团队多、周期长。

典型案例3：基于应用平台，实现自主取数分析
客户现状：
1、业务部门需要开展营销活动或进行业务分析，则以工单形式要求IT部门临时统计或取数。
2、IT部门投入8个人负责对口，每个月完成临时统计300次以上，处理数据稽核90次以上。
篇幅有限，仅展示部分