8个IDC大数据基础定义解析丨IDC

数据治理和数据管理

简单来说治理就是管理的管理。

管理你得遵循一定的标准规范体系，一定的流程，一定的组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督的职责。管理执行的依据是治理规范体系。

如下图：

数据中台和数据湖

片区条件

数据湖一般是公有云服务商提出的一个概念，即企业的结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到这里来。数据湖就是一个大的存储站，这个存储是分布式可无限扩展的，存储过来的数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。

在存过来后，数据湖再提供一些标准的开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口的目的也很简单，就是能够方便得使用你存储过来的数据。

数据湖的存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来的数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。

数据中台简单来说就是企业共享数据能力下沉并对外开放。数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。企业在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。

两者的对比映射如下：

数据中心

对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。

但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

数据资产

数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

数据资产的属性：数据资产具有无形资产的属性，从这个角度出发，我们可以发现数据资产主要有以下特性：

数据资产管理和数据管理

数据资产管理（Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。

数据资产管理（Data Asset Management）一般来说包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个主要阶段，贯穿数据采集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。企业管理数据资产就是对数据进行全生命周期的资产化管理，促进数据在“内增值，外增效”两方面的价值变现，同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。

数据资产管理过程

在数据资产化的大背景下，数据资产管理是在数据管理基础上的进一步发展，可以视作数据管理的升级版，主要区别在以下三个方面：

数据资产管理、数据资源管理

和数据管理的关系

数据资产管理（Data Asset Management）包括两个重要方面，一是数据资产管理的核心管理职能；二是确保这些管理职能落地实施的保障措施，包括战略规划、组织架构、制度体系等。

数据管理、数据资源管理与数据资产管理有着密切关系和关联，但随着现代数字技术的高速发展，三者在内涵、侧重、延伸等方面存在差异。

数据管理、数据资源管理与数据资产管理的关系

三者的关系：

数据管理指利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。数据管理目标：在于充分有效地发挥数据的作用。

数据资源管理致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构、策略、实践和程序。数据资源目标：去寻找手段，以有效的控制数据资源，并提升数据资源的利用率。

数据资产管理的核心思路是把数据对象作为一种全新的资产形态，并且以资产管理的标准和要求来加强相关体制和手段。从经济角度，满足对资产运营的各类管理要求。