Weltweit gesehen spielen Daten als aufstrebender Produktionsfaktor eine entscheidende Rolle in den globalen Wirtschafts- und Handelsaktivitäten und treiben den rasanten Aufstieg der digitalen Wirtschaft voran. Vorausschauenden Prognosen zufolge wird der Beitrag der globalen Datenströme zum gesamtwirtschaftlichen Wachstum bis zum Jahr 2025 die unglaubliche Größenordnung von 11 Billionen US-Dollar erreichen.
In den letzten Jahren ist die Aufmerksamkeit des Landes für Datenelemente gestiegen. Am 31. Dezember 2023 haben 17 Abteilungen, darunter die National Data Administration, gemeinsam den Dreijahres-Aktionsplan „Data Elements ד (2024–2026) herausgegeben. Der Aufbau einer digitalen Wirtschaft mit Daten als Schlüsselelement ist eine unvermeidliche Voraussetzung für die Förderung -Qualitätsentwicklung.
Es ist absehbar, dass im Jahr 2024 eine neue „Dataד-Ära voll in Gang kommen wird, die den Datenmultiplikatoreffekt freisetzt und die Entwicklung neuer Produktivität katalysiert. Der Schlüssel zum Erreichen dieses Ziels besteht darin, den Prozess der Datenkapitalisierung zu fördern , Datenelemente zu nutzen, um geschäftliche Veränderungen voranzutreiben und Datenwerte zu realisieren.
Dieser Artikel befasst sich mit der Definition und Bedeutung von Datenelementen und der Datenkapitalisierung und erläutert ihre Schlüsselrollen im Kontext von Big Data. Gleichzeitig werden wir den Weg zur Verwirklichung der Daten-Assetisierung und zur Realisierung des Anwendungswerts von Daten klären, um die innovative Entwicklung von Unternehmen im neuen Zeitalter zu fördern und Geschäftsverbesserungen und Wertübergänge zu erreichen.
Datenelemente und Datenkapitalisierung
Was sind Datenelemente?
Laut „Data Elements White Paper (2022)“ beziehen sich Datenelemente auf Datenressourcen, die an gesellschaftlicher Produktion und Geschäftsaktivitäten teilnehmen und den Eigentümern oder Nutzern wirtschaftliche Vorteile bringen. Der Begriff „Datenelemente“ orientiert sich daher an der digitalen Wirtschaft. Der Bezug auf „Daten“ im Kontext der Diskussion von Produktivität und Produktionsbeziehungen betont den Wert von Daten bei der Förderung der Produktion Auf spezifischen Produktionsanforderungen können erfasste, sortierte und verarbeitete Computerdaten sowie deren abgeleitete Formen, Originaldatensätze, standardisierte Datensätze , verschiedene in die Produktion investierte Datenprodukte sowie auf Daten basierende Systeme, Informationen und Wissen einbezogen werden Diskussion der Datenelemente.
Zu den Kerneigenschaften von Datenelementen gehören Eindeutigkeit, Atomizität und Klarheit der Definition, die eine genaue Identifizierung, Verarbeitung und Analyse durch das System ermöglichen. Zum Beispiel unsere Mobiltelefonnummern, E-Mail-Adressen, Webbrowser-Aufzeichnungen usw. – das sind alles Datenelemente, die gesammelt, gespeichert, analysiert und genutzt werden können, um uns dabei zu helfen, bessere Entscheidungen und Lösungen zu treffen.
Die Notwendigkeit der Datenkapitalisierung
In der digitalen Wirtschaft ist die Gewährleistung einer effizienten und sicheren Nutzung von Daten von entscheidender Bedeutung. Die Implementierung der Datenassetisierung ist die Grundlage für den Aufbau eines Datenqualitäts- und -sicherheitssicherungssystems. Die Datenkapitalisierung umfasst Regeln und Standards für die Erhebung, Speicherung, Nutzung und Weitergabe von Daten. Darüber hinaus beinhaltet die Datenkapitalisierung auch Datenschutz- und Compliance-Anforderungen, um sicherzustellen, dass die Verwendung von Daten nicht gegen Persönlichkeitsrechte verstößt oder gegen Gesetze und Vorschriften verstößt.
Daher kann man sagen, dass die Datenkapitalisierung die Grundlage für die Realisierung von „ Datenelement x “ ist. Nur durch eine standardisierte Verwaltung von Datenbeständen können die Voraussetzungen dafür geschaffen werden, dass Daten einen wirtschaftlichen Wert realisieren. Durch die Datenkapitalisierung können die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Weitergabe und Nutzung von Datenbeständen besser verwaltet und die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Sicherheit der Daten verbessert werden.
Wie realisiert man die Datenkapitalisierung?
Mit Hilfe der „ Data Asset Management-Plattform “ von Kangaroo Cloud werden durch eine vollständige Verknüpfung von Metadatenerfassung, Metadatenverwaltung und Metadatenanalyse standardisierte Metadateninformationen gesammelt und verwaltet sowie das Datenbeziehungsnetzwerk geöffnet, sodass Unternehmen realisieren können die Kapitalisierung von Daten.
Darüber hinaus können Unternehmen die gesamten Datenbestände durch Asset-Inventur verstehen , kombiniert mit Datensicherheitsmanagement und kontrollbezogenen Funktionen, um eine „vollständige, einheitliche und verbundene“ Metadatengrundlage für das Datenwert-Mining bereitzustellen und das Potenzial von Datenelementen voll auszuschöpfen und treiben geschäftliche Innovationen und Upgrades voran.
Metadatensammlung
Die Metadatenerfassung ist die Grundlage für die Realisierung der Datenassetalisierung. Um Metadateninformationen zu sammeln, müssen Sie zunächst eine interne Recherche durchführen, um die Geschäftsdaten, Lake-Warehouse-Daten oder Anwendungsdaten zu ermitteln, die das Unternehmen für die Durchführung einer einheitlichen Metadatenverwaltung benötigt. Nachdem Sie die Datenquellenverbindungsinformationen verschiedener Datentypen gesammelt haben, beantragen Sie bei jeder Datenperson, die für die Sammlung von Metadaten verantwortlich ist, schreibgeschützte Metadatenberechtigungen.
Nach erfolgreicher Verbindung mit der Datenquelle können über die Kangaroo Cloud „ Data Asset Management Platform “ periodische Synchronisierungsaufgaben und temporäre Synchronisierungsaufgaben für bestimmte Datenquellen oder Datenbanken erstellt werden . Wenn Datenbanktabelleninformationen vorhanden sind, die nicht erfasst und verwaltet werden müssen, können Sie Datenbankfilterbedingungen und Datentabellenfilterbedingungen festlegen, um zu verhindern, dass unwichtige Datenbanken/Tabellen mit der Asset-Plattform synchronisiert werden, und die Konfiguration des temporären Synchronisierungsinhalts von Metadaten unterstützen und der Planungszyklus von Synchronisationsaufgaben.
Nach Abschluss der Synchronisierung erfasst die Plattform automatisch die Metadateninformationen der Datentabellen unter jedem Datenquellentyp, z. B. die Datenbank, zu der sie gehört, den Erstellungszeitpunkt der Datentabelle, den Zeitpunkt der letzten DDL-Änderung und die Speicherung Speicherort, Speichergröße, Speicherformat, Anzahl der Tabellenzeilen und Tabellentyp sowie andere technische Attributinformationen und schließen Sie die vorläufigen Wartungsarbeiten der Datenanlage ab.
Metadatenverwaltung
Nach Abschluss der Metadatenerfassung kann eine standardisierte Verwaltung der Metadaten gemäß den spezifischen Geschäftsanforderungen durchgeführt werden , um die Qualität der Datenbewirtschaftung zu verbessern. Erstens können Sie offline mit der Person, die für jede Datenquelle verantwortlich ist, über den Mangel an Metadaten kommunizieren, die Designspezifikationen des Metadatenmodells besprechen, die Metadatenelemente auflisten, die für jeden Datenquellentyp gepflegt werden müssen, und sie in die Plattform eingeben .
Zweitens können Metadatenpflegemethoden verwendet werden, um für jedes Metadatenelement eine verantwortliche Person zuzuweisen, um sicherzustellen, dass die Metadatenpflegearbeiten der verantwortlichen Person zugewiesen werden können. Die verantwortliche Person muss die fehlenden Metadateninformationen gemäß der Vereinbarung vollständig pflegen, und das gesamte Wartungspersonal kann benutzerdefinierte Tags zu den Datenbeständen hinzufügen, um eine schnelle Abfrage von Datenbeständeinformationen gemäß der Tag-Klassifizierung zu ermöglichen. Manager können die Metadatenintegrität regelmäßig zählen und den Fortschritt der Metadatenpflege verfolgen. Sie können regelmäßige Statistiken auf der Grundlage mehrerer Dimensionen wie Datenquellen und verantwortlicher Personen erstellen, Probleme rechtzeitig erkennen und verantwortliche Personen zur Verbesserung der Metadateninformationen auffordern.
Gleichzeitig können durch die von der Plattform bereitgestellten Datenstandardverwaltungsfunktionen die Standardinformationen von Datenbeständen auf Feldebene standardisiert werden. Durch Stammverwaltung und Standardverwaltung werden die Standardinformationen der Felder in der Datentabelle definiert, z. B. Feldname, chinesischer Feldname, Feldtyp, Feldlänge und andere Informationen.
Metadatenanalyse
Nach Abschluss der Metadatenerfassung und Metadatenverwaltung kann eine Analyse auf der Grundlage der Metadateninformationen durchgeführt werden. Die Plattform bietet Vollständigkeitsanalyse, Qualitätsanalyse und Herkunftsanalyse von Metadaten und analysiert und integriert die Asset-Informationen umfassend im Unternehmen, um Unternehmen effektiv zu unterstützen Datenbestände verwalten.
Vollständigkeitsanalyse: Statistischer Vollständigkeitsprozentsatz, der statistische Analysen aus mehreren Dimensionen unterstützt, einschließlich Plattformebene, Datenquellentypebene , Datenquellenebene, Datenbankebene, Ebene der verantwortlichen Person und spezifischer Attributebene. Wenn beispielsweise eine statistische Analyse entsprechend der Dimension der verantwortlichen Person durchgeführt wird, können die statistischen Ergebnisse vollständig genutzt werden, um Datenentwickler zu fördern und zu überwachen, damit Metadateninformationen zeitnah und vollständig verwaltet werden.
Qualitätsanalyse: Die Plattform bietet Funktionen zur Qualitätsüberprüfung und kann eine Vielzahl von Qualitätsüberwachungsszenarien bereitstellen . Sie verfügt über integrierte umfassende Überprüfungsfunktionen für die Überprüfung einzelner Tabellen und den Vergleich mehrerer Tabellen, um den Anforderungen von Unternehmen an Aktualität, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten gerecht zu werden. und Anforderungen an die mehrdimensionale Überprüfung der Gültigkeit und Genauigkeit. Durch den Prozess der Regelkonfiguration vor dem Ereignis, der Regelüberprüfung im Ereignis und des Analyseberichts nach dem Ereignis wird eine mehrdimensionale Auswertung der Daten durchgeführt, um die Qualität der Unternehmensdaten sicherzustellen.
Blutsverwandtschaftsanalyse: Durch die Funktion zur Blutsverwandtschaftsanalyse können Unternehmen umgehend einige Tabellen entdecken, die definitiv Blutsverwandtschaften aufweisen, die Blutsverwandtschaften jedoch fehlen, wie z. B. Tabellen auf den nachgelagerten Ebenen von Data Warehouses, BI-Berichten usw. Unternehmen können Datenbankinformationen einrichten, die zur Überwachung von Blutsverwandtschaftsverhältnissen erforderlich sind. Die Plattform nutzt die Ergebnisse der Blutsverwandtschafts-SQL-Analyse und die Statistiken einzelner Blutsverwandtschaftstabellen in der Datenbank , um Unternehmen bei der Überwachung der Qualität von Datenbeständen und der Optimierung des Asset-Speicherplatzes zu unterstützen .
Bestandsaufnahme und Anzeige von Vermögenswerten
Die Plattform bietet eine Datenkartenfunktion , die alle Asset-Daten des Unternehmens zusammenfasst, einschließlich Datenbanktabellen, Entwicklungsaufgaben, Indikatoren, Tags, APIs und anderen Arten von Datenbeständen, und Benutzern ein einheitliches, vollständiges und praktisches Metadaten-Abfrageportal bietet . Es unterstützt eine Vielzahl von Suchmodi und Filterbedingungen, um Metadaten schnell zu finden. Es kann auch kontinuierlich fehlende Metadaten basierend auf Abfrageergebnissen erkennen und die Pflege von Metadaten unterstützen.
Gleichzeitig bietet die Plattform auch ein Asset-Dashboard , über das Unternehmen die sich ändernden Trends, Verteilungen, Wertrankings, Speicheranteile und andere Informationen der gesamten Assets analysieren können, um die Gesamtsituation der Datenressourcen vollständig zu verstehen. Bieten Sie dem Management Zugang zur Anlagenvisualisierung , um das Management bei Entscheidungen über Baurichtungen zu unterstützen.
Datensicherheitskontrolle
Die Verwaltung der Datenbewirtschaftung ist untrennbar mit der Datensicherheitskontrolle verbunden. Die „ Data Asset Management-Plattform “ von Kangaroo Cloud unterstützt die Verwaltung von Datendesensibilisierungsregeln , die Verwaltung von Datenberechtigungen und die Datenklassifizierung. Für einige sensible Daten wie Mobiltelefonnummern, Ausweisnummern und andere private Informationen können Sie die Desensibilisierungsregeln für die desensibilisierte Anzeige anpassen. Die Plattform unterstützt die Berechtigungskonfiguration auf Zeilenebene und kann den Umfang der Benutzerberechtigungen basierend auf der Datenklassifizierung und der Verknüpfung mit Benutzerebenen steuern, um eine differenzierte Steuerung der Datenberechtigungen zu erreichen.
Zusammenfassen
Durch die Datenkapitalisierung kann die Datenverwaltungseffizienz von Unternehmen erheblich verbessert und der Anwendungswert von Daten vollständig erforscht und realisiert werden. Durch diesen Prozess können Unternehmen Daten systematisch klassifizieren, speichern und abrufen, um eine einheitliche Datenerfassung zu erreichen, anstatt sie in verschiedenen Systemen und Dateien zu verstreuen.
Gleichzeitig spielt das durch die Datenkapitalisierung geschaffene einheitliche Verwaltungsmodell eine Schlüsselrolle bei der Stärkung der Datensicherheit. Unternehmen können Daten desensibilisieren und verschlüsseln und die Vertraulichkeitsstufen kontrollieren, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf die Daten zugreifen und diese ändern kann. Dadurch wird die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten im größtmöglichen Umfang gewährleistet und es Unternehmen ermöglicht, Datenbestände unter der Prämisse der Compliance vollständig zu nutzen die Grundlage.
Daten sind der Ausgangspunkt von allem. Unternehmen sollten der Förderung der Datenbewirtschaftung große Bedeutung beimessen, die Datenverwaltungsfähigkeiten stärken und die Datenbestände voll ausschöpfen, um die nachhaltige Entwicklung von Unternehmen zu fördern.
Benutzer mit Bedarf an Datenbeständen können auf den untenstehenden Link klicken, um die [Data Asset Platform] auszuprobieren.
Daten-Asset-Plattform: https://www.dtstack.com/dtinsight/dataassets?src=szsm
Downloadadresse „Industry Indicator System White Paper“: https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szsm
Download-Adresse „Dutstack Product White Paper“: https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
Downloadadresse „Data Governance Industry Practice White Paper“: https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm
Wenn Sie mehr über Big-Data-Produkte, Branchenlösungen und Kundenbeispiele erfahren oder sich beraten lassen möchten, besuchen Sie die offizielle Website von Kangaroo Cloud: https://www.dtstack.com/?src=szkyzg
Linus hat es sich zur Aufgabe gemacht, zu verhindern, dass Kernel-Entwickler Tabulatoren durch Leerzeichen ersetzen. Sein Vater ist einer der wenigen Führungskräfte, die Code schreiben können, sein zweiter Sohn ist Direktor der Open-Source-Technologieabteilung und sein jüngster Sohn ist ein Open-Source-Core Mitwirkender : Natürliche Sprache wird immer weiter hinter Huawei zurückfallen: Es wird 1 Jahr dauern, bis 5.000 häufig verwendete mobile Anwendungen vollständig auf Hongmeng migriert sind Der Rich - Text-Editor Quill 2.0 wurde mit einer deutlich verbesserten Erfahrung von Ma Huateng und „ Meta Llama 3 “ veröffentlicht Quelle von Laoxiangji ist nicht der Code, die Gründe dafür sind sehr herzerwärmend. Google hat eine groß angelegte Umstrukturierung angekündigt