隨著數據爆發井噴式的增長，越來越多的企業認識到數據的重要性，把數據當作數據資產。但數據不等于數據資產，數據必須以合理、易用、安全和易于理解的方式組織起來，能為業務注入有效的價值才能作為數據資產。所以數據變成數據資產的前提是有著完整的數據標準管理、數據質量管理、數據安全管理、易于使用的元數據管理和持續產生數據價值管理的從數據產生到銷毀的數據全生命周期管理體系。

數據全生命周期管理

簡單的來說，要想實現數據資產化，首先要做好數據數據全生命周期管理，其中主要的階段包括了從數據采集、處理到分析應用的全流程，從而形成數據生態閉環。

數據采集

在大數據時代，企業不僅要采集企業內部數據（財務系統、HR系統、CRM、ERP等企業系統數據），同樣也需要采集外部數據（行業Web數據、競爭對手的Web數據），在數據采集之前首先需要規劃好數據采集策略，從而挖掘出更多的數據價值。

數據采集策略比較

以業務需求為導向：當業務或管理提出數據需求時，再去進行數據采集并整合到數據平臺。這樣雖可用較小成本投入即可滿足業務需求，但也會限制數據分析的思維，往往無法從數據中發現"意外"的數據價值。

以數據驅動為導：任何與企業相關的數據，盡量采集并整合數據平臺中。此采集策略需要投入較多計算、整合、存儲的資源成本投入，而且需要強大的數據專家團隊能夠專業甄選數據，并從中挖掘出隱藏的數據價值，更好地服務于大眾、企業決策和企業戰略。

數據處理

數據處理的整個流程包括了數據存儲、數據標準、數據清洗、數據質量、元數據（版本管理、數據知識、字段級血緣關系和影響度分析等等）管理、ETL（抽取、加載、轉換）、數據模型設計等等過程的企業數據倉庫建設或數據湖建設。

在此過程中，探碼科技將采集到數據庫中的數據經過抽取、清洗、轉換，將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起創建標準統一的結構化數據；通過在分析數據庫中建模數據來提高查詢性能；合并來自多個來源的數據，構建復雜的連接和聚合，以創建數據的可視化圖標使用戶能更直觀獲得數據價值。為內部商業智能系統提供動力，為您的業務提供有價值的見解。

分析與應用????????

大數據建設的目的在于數據分析與應用,只有進行分析與應用，才能體現數據價值，企業應該從以下明確大數據的分析與應用的相關策略。數據分析與應用的方向：

• 業務驅動，以業務需求為導向的數據分析與應用。根據業務發展需要提出數據分析與應用的需求，業務人員明確數據分析目標，數據分析人員根據該目標，進行統計、分析、建模等工作，形成分析結果或數據模型，技術開發人員結合業務需要和數據分析結果開發應用接口。
• 數據驅動，以數據出發，發現數據價值，推廣到應用。數據分析人員對數據進行研究，發現數據間的關聯關系，提出新發現的業務分析方向和應用方向，并提供給業務部門。典型應用模型：數據分析部門定期為業務部分提供相應的數據分析報告，告知在數據分析過程中發現的一些數據與業務的相關性。

數據驅動應用這一階段，探碼科技在不同的行業已經積累了豐富的經驗，食品藥品大數據平臺，金融領域的大數據平臺，科技數據統計分析平臺，產業大數據平臺等等，讓數據真正的實現價值最大化，成為客戶的資產。

數據資產化的意義

數據資產化是企業長期穩步發展的有效途徑，數據資產化過程作為一項連續性的工作，需要企業結合業務需求與經營模式建立成熟的數據資產管理體系,通過界定數據資產權屬范圍,規范數據資產標準，改善數據資產質量，保證數據資產運營安全合規，實現數據資產能夠被量化評估和增值變現的最終目的。做好數據全生命周期管理，實現數據資產化，讓數據變成資產，提高數據價值，為企業的發展出謀劃策。

同時，數據資產化過程中還有很多問題，例如如何更全面地評估數據價值，如何實現數據大資產，實現數據融合后的價值放大效應等,這些都需要進一步探索更優的解決思路。Dyson 網絡數據采集系統適用于多源數據采集，定制化開發并私有化部署的大規模網絡數據采集系統，系統提供從數據采集，爬蟲撰寫，任務調度，數據清洗合并到數據存儲一站式服務，為數據驅動決策、數據驅動應用開發奠定基礎。