世界を見渡すと、データは新たな生産要素として世界の経済・貿易活動において重要な役割を果たし、デジタル経済の活発な台頭を推進しています。将来の予測によると、2025 年までに世界のデータ フローが経済全体の成長に寄与する額は、11 兆米ドルという驚異的な額に達すると予想されています。
近年、データ要素に対する国の注目が高まっています。 2023年12月31日、国家データ管理局を含む17部門が共同で「データ要素×」3か年行動計画（2024年～2026年）を発表し、データを主要な要素としてデジタル経済を構築することは、高水準のデータを推進するために避けられない要件であるとしている。 -品質の開発。
2024年には、新たな「データ×」時代が本格的に始まり、データの相乗効果が解放され、新たな生産性の発展が促進されることが予想されます。この目標を達成するための重要な道は、データ資産化のプロセスを促進し、データ要素を使用してビジネスの変化を推進し、データの価値を実現することです。
この記事では、データ要素とデータの資本化の定義と重要性を詳しく掘り下げ、ビッグデータのコンテキストにおけるそれらの重要な役割を明確にします。同時に、データ資産化を実現する道筋とデータの応用価値を実現する方法を整理し、新時代における企業の革新的な発展を後押しし、ビジネスのアップグレードと価値の転換を実現します。
データ要素とデータの大文字化
データ要素とは何ですか?
「データ要素白書（2022年）」によると、データ要素とは社会的な生産活動や事業活動に参加し、所有者や利用者に経済的利益をもたらすデータ資源を指します。したがって、「データ要素」という用語は、生産性と生産関係を議論する文脈での「データ」への言及は、生産を促進する際のデータの価値を強調しています。つまり、データ要素は、生産価値に基づいたものを指します。特定の生産ニーズに基づいて収集、分類、処理されたコンピューター データとその派生形式、元のデータ セット、標準化されたデータ セット、生産に投資されたさまざまなデータ製品、およびデータに基づいて生成されたシステム、情報、知識はすべて、データ要素のカテゴリについての説明。
データ要素の中核となるプロパティには、一意性、原子性、定義の明確さが含まれており、これらによりシステムによるデータ要素の正確な識別、処理、分析が可能になります。たとえば、携帯電話番号、電子メール アドレス、Web 閲覧記録など、これらはすべて、より良い意思決定やソリューションを行うために収集、保存、分析、利用できるデータ要素です。
データの大文字化の必要性
デジタル経済では、データを効率的かつ安全に使用することが極めて重要です。データ資産化の実装は、データ品質とセキュリティ保証システムを構築するための基礎です。データの資産化には、データの収集、保管、使用、共有に関するルールと基準が含まれます。さらに、データの資産化には、データの使用が個人の権利を侵害したり、法律や規制に違反したりしないようにするためのデータ プライバシーの保護とコンプライアンス要件も含まれます。
したがって、データ資産化は「データ要素× 」を実現するための基盤であると言え、データ資産の標準的な管理を通じてのみ、データが経済的価値を実現する条件を作り出すことができます。データの資産化を通じて、データ資産の取得、保管、処理、共有、使用をより適切に管理し、データの信頼性、正確性、セキュリティを向上させることができます。
データの資産化をどのように実現するか?
Kangaroo Cloud の「データ資産管理プラットフォーム」の助けを借りて、メタデータ収集、メタデータ管理、メタデータ分析の完全なリンクを通じて、標準化されたメタデータ情報が収集および維持され、データ関係ネットワークがオープンされるため、企業は次のことを実現できます。データの大文字化と標準化された管理。
さらに、企業は資産インベントリを通じてデータ資産全体を理解し、データセキュリティ管理および制御関連機能と組み合わせて、データ価値マイニングのための「完全で統合され、接続された」メタデータ基盤を提供し、データ要素の可能性を最大限に引き出すことができます。 、ビジネスの革新とアップグレードを推進します。
メタデータの収集
メタデータの収集は、データ資産化を実現するための基盤です。メタデータ情報を収集するには、まず社内調査を実施して、企業が統合メタデータ管理を行うために必要なビジネス データ、レイク ウェアハウス データ、またはアプリケーション データを整理する必要があります。各種データのデータソース接続情報を収集した後、各データ担当者にメタデータの読み取り専用権限を申請し、メタデータを収集します。
データ ソースへの接続に成功すると、 Kangaroo Cloud の「データ資産管理プラットフォーム」を通じて、特定のデータ ソースまたはデータベースに対する定期的な同期タスクと一時的な同期タスクを作成できます。収集および維持する必要のないデータベース テーブル情報がある場合、重要でないデータベース/テーブルがアセット プラットフォームに同期されないようにデータベース フィルタリング条件およびデータ テーブル フィルタリング条件を設定でき、メタデータの一時的な同期内容の構成をサポートします。同期タスクのスケジュール サイクル。
同期が完了すると、プラットフォームは、所属するデータベース、データ テーブルの作成時刻、DDL の最終変更時刻、ストレージなど、各種類のデータ ソースのデータ テーブルのメタデータ情報を自動的に収集します。場所、ストレージ サイズ、ストレージ形式、テーブル行数、テーブル タイプ、およびその他の技術的属性情報を確認し、データ資産化の予備保守作業を完了します。
メタデータ管理
メタデータの収集が完了すると、特定のビジネス ニーズに応じてメタデータの標準化された管理を実行し、データ資産化の品質を向上させることができます。まず、各データソースの担当者とオフラインでメタデータの不足について連絡し、メタデータモデルの設計仕様を協議し、データソースの種類ごとに維持する必要があるメタデータ項目をリストアップしてプラットフォームに入力します。 。
第 2 に、メタデータのメンテナンス方法を使用して各メタデータの責任者を割り当て、メタデータのメンテナンス作業をその責任者に確実に割り当てることができます。担当者は取り決めに従って不足しているメタデータ情報を完全に保守する必要があり、すべての保守担当者がデータ資産にカスタム タグを追加して、タグ分類に応じたデータ資産情報の迅速なクエリを容易にすることができます。管理者は、メタデータの整合性を定期的にカウントし、メタデータのメンテナンスの進捗状況を追跡できます。データ ソースや責任者などの複数の側面に基づいて定期的な統計を実行し、タイムリーに問題を発見し、責任者にメタデータ情報の改善を促すことができます。
同時に、プラットフォームが提供するデータ標準管理機能を通じて、データ資産のフィールドレベルの標準情報を標準化できます。ルート管理と標準管理を通じて、データ テーブル内のフィールドの標準情報 (フィールド名、フィールド中国語名、フィールド タイプ、フィールド長、その他の情報など) が定義されます。
メタデータ分析
メタデータ収集とメタデータ管理が完了すると、メタデータ情報に基づいて分析を実行でき、メタデータの完全性分析、品質分析、系統分析を提供し、企業内の資産情報を包括的に分析および統合して、企業を効率的に支援します。データ資産を管理します。
完全性分析：統計完全性パーセンテージを提供し、プラットフォームレベル、データソースタイプレベル、データソースレベル、データベースレベル、担当者レベル、特定属性レベルなど多次元での統計分析をサポートします。例えば、担当者の次元に応じた統計分析を行う場合、その統計結果をデータ開発者へのメタデータ情報のタイムリーかつ徹底した管理の促進・監督に活用することができます。
品質分析: このプラットフォームは品質検証機能を提供し、さまざまな品質監視シナリオを提供できます。単一テーブルの検証と複数テーブルの比較のための豊富な検証機能が組み込まれており、データの適時性、完全性、一貫性、有効性と正確性の多次元検証の要件。イベント前のルール設定、イベント中のルール検証、イベント後の分析レポートのプロセスを通じて、データの多次元評価が実行され、企業データの品質が保証されます。
血縁関係分析:血縁関係分析機能により、企業は、データ ウェアハウスや BI レポートなどの下流レベルにあるテーブルなど、血縁関係は確かにあるものの、血縁関係が欠落しているテーブルを迅速に発見できます。企業は、血縁関係を監視する必要があるデータベース情報を設定できます。このプラットフォームは、血縁関係 SQL 分析の結果とデータベース内の分離された血縁関係テーブルの統計を使用して、企業がデータ資産の品質を監視し、資産の保管スペースを最適化できるようにします。 。
資産の在庫と表示
このプラットフォームは、データベース テーブル、開発タスク、インジケーター、タグ、API、その他の種類のデータ資産を含むすべての企業資産データを要約するデータ マップ機能を提供し、統合された完全かつ便利なメタデータ クエリ ポータルをユーザーに提供します。さまざまな検索モードとフィルタリング条件をサポートし、メタデータを迅速に見つけることもできます。また、クエリ結果に基づいて欠落しているメタデータを継続的に検出し、メタデータのメンテナンスをサポートします。
同時に、このプラットフォームは資産ダッシュボードも提供します。これにより、企業は変化する傾向、分布、価値ランキング、ストレージの割合、その他の資産全体の情報を分析して、データ資産の全体的な状況を完全に理解できます。管理者に資産視覚化アクセスを提供し、管理者が建設の方向性を決定するのを支援します。
データセキュリティ管理
データ資産化の管理は、データ セキュリティ管理と切り離すことができません。Kangaroo Cloud の「データ資産管理プラットフォーム」は、データ非感作ルール管理、データ許可管理、およびデータ分類をサポートします。携帯電話番号、ID 番号、その他の個人情報などの一部の機密データについては、感度を下げたディスプレイの感度を下げるルールをカスタマイズできます。このプラットフォームは行レベルの権限構成をサポートしており、データ分類に基づいてユーザー権限の範囲を制御し、ユーザー レベルとリンクして、データ権限のきめ細かい制御を実現できます。
要約する
データの資産化により、企業のデータ管理効率が大幅に向上し、データのアプリケーション価値を十分に探索して実現できます。このプロセスを通じて、企業はデータを体系的に分類、保存、取得し、さまざまなシステムやファイルに散在するのではなく、統合されたデータの収集を実現できます。
同時に、データの資産化によってもたらされる統合管理モデルは、データ セキュリティの強化において重要な役割を果たします。企業は、データの感度を解除して暗号化し、許可された担当者のみがデータにアクセスして変更できるように機密レベルを制御することで、データのセキュリティとプライバシーを最大限に確保し、コンプライアンスを前提としてデータ資産を最大限に活用できるようになります。基礎。
データはすべての出発点です。企業はデータ資産化の推進を重視し、データ管理能力を強化し、データ資産を最大限に活用して企業の持続可能な発展を推進する必要があります。
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