㈠ 數據資產化
我們來看一下資產的概念： 「資產是指由企業過去的交易或事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。」
在資產的釋義中，我們可以看出「擁有或者控制」和「帶來經濟利益」是資產最核心的內涵。由資產的概念引申到數據資產，我們可以得到，數據資產是由企業擁有或控制，能夠為企業帶來經濟利益的數據資源。
石油在未得到利用之前，只是一種黑色的液體。數據得不到利用也只是一堆毫無價值的信息，那麼什麼樣的數據資源可以轉換為數據資產呢？
可明確作為「資產」的數據資源，表現為以下兩種形式：可幫助現有產品實現收益的增長；數據本身可產生價值。
數據為業務賦能
數據助力現金流，即數據本身不產生價值，但通過數據作用於現有產品 ，使其在創造收益、降低成本上有更好的表現。企業通過這種數據「內消」的方式，將生產經營中產生的數據進行收集、整理、分析，用於服務自身經營決策、業務流程，從而提高產品收益。
例如：各運營商都擁有豐富的客戶數據，基於客戶終端信息、位置信息、通話行為、手機上網行為軌跡等豐富的數據，為每個客戶打上人口統計學特徵、消費行為、上網行為和興趣愛好標簽，並藉助數據挖掘技術進行客戶分群，完善客戶的360度畫像，幫助運營商深入了解客戶行為偏好和需求特徵。
數據本身產生價值
通過利用數據優化業務的方式，是數據間接產生收益的方式，這種情況下，數據能夠產生的價值是難以評估的。在合法合規的前提下，讓數據以各種形式進行交易，這是數據產生價值的直接方式。
例如：各金融機構的「失信人」數據，對於貸款平台來說是非常重要的信息，可以有效提昇平台對「失信人」的辨別能力，准確評估借款人信用狀況，從而優化消費金融貸款產品的風控效率，對於金融機構和貸款平台等來說意味著直接的收益，很容易通過共享的方式將數據直接變現。
能夠直接產生價值的數據，數據變現的過程就是數據交易的過程，此過程的成本在於數據收集、處理、存儲的成本，屬於比較容易的數據變現；而利用數據為業務賦能擁有更復雜、專業的資產化流程。我們通過一個案例來解析數據資產化的過程：
某金融機構在投融資交易的過程中，一直苦惱於沒有固定的標准來界定企業的可投資性，難以找到符合其投資標準的融資企業和項目，導致出現「有錢找不到投資項目,有投資項目的企業融不到錢」的現象。這時候此機構急需解決信息不完整、不對稱、不透明、缺乏客觀分析與評價的問題，所以找到探碼，希望通過大數據來解決這個事情。
探碼了解了該機構的訴求後，得出了數據資產化解決方案：通過機器學習、人工智慧等方式對企業大數據進行分析，以得到解決辦法。具體步驟為：
至此，該金融機構的問題就全部解決。我們也最終得出對數據的採集、處理到利用並產生價值的過程就是數據資產化。
隨著數據資源越來越豐富，數據資產化將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。打破數據之間信息孤島狀態，應用雲計算、大數據和人工智慧技術幫助企業實現數據資產化運營。
㈡ 數據資產管理
在當今時代，離開數據，很難有企業可以正常運行，各個企業都依賴於數據資產做出的數據分析來進行更加明智和有效的決策，市場領導者正在利用數據資產，通過豐富客戶資料、信息創新使用和高效運營來取得競爭優勢。企業通過數據資產，提供更好的產品和服務，降低成本，控制風險。隨著企業對數據需求的不斷增長以及對數據依賴性的不斷增強，人們可以越來越清楚數據資產的商業價值。
什麼是數據資產?
數據資產是指具有無形資產的資源形態、以數據形式存在的企業戰略資源。數據資產的關鍵核心是資產，其應具備資產的特徵，又因其是以數據為載體的資產，又兼顧有數據的特性，因此數據資產屬於一種信息化資產。數據資產應具有以下特徵：
1、可以廣泛使用。數據資產的最主要特徵即可以提供給各類型的用戶進行使用，其使用范圍要比實物及無形的資產更為廣泛，企業可以對數據信息進行出售或出租，以此來獲得收益。買方可以對數據進行挖掘分析，再進行獲益。同樣的數據也可以提供給不同種類的用戶。
2、收益高於成本。數據資產和其他資產的共同特性即購買需要支付一定的金額，並且收益應該大於成本。同時，從數據的產生、到存儲、到維護使用都需要一定的成本，只有當收益價值大於支出的價值時，這些數據資產才會有價值。而海量數據中，一大部分數據其實是沒有價值的，這對數據資產的管理造成了一定的困難。
3、壽命周期性。數據資產具有一定的使用年限，隨著信息的不斷更新，數據也會在一段時間後變得不可用，也需要進行更新和更換。因此，對數據資產來說，存儲數量多，壽命周期長未必是優勢，因為數據是具有時效性的。
什麼是數據資產管理？
數據資產管理概念最早是在2012年的達沃斯經濟論壇上被提出的,其藉助了傳統的資產管理理念,將數據看做貨幣或者黃金作為新型的經濟資產進行管理,主要指的就是對於一個企業進行數據資產化,形成一個完善統一的管控架構,從而對企業不斷的創造價值，和應對大數據發展過程中帶來的機遇與挑戰。
數據資產管理（Data asset management 簡稱DAM）是規劃、控制和提供數據及信息資產的一組業務職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而起到控制、保護、監督、交付和提高數據資產價值的相關管理工作。數據資產管理也將成為企業的「實物資產」、「無形資產」、「人力資產」以外的第四大資產管理，並且其在未來的價值不可估量。
數據資產管理的目標是實現對數據資源進行全面採集、統一存儲、有效管理、深度挖掘和創新應用。主要包括以下三個方面的工作內容：
一、數據資產管理
數據資產的管理貫穿數據的全生命周期，讓數據更加准確、一致、完整、安全，降低開發成本，主要內容包括數據資產的生產（數據採集和集成）、數據資產的評估及數據資產的質量保證（數據質量管理）。
二、數據資產應用
提升數據服務能力，使得數據的使用過程更加方便、快捷、智能，從而提升管理決策水平。
三、數據資產運營
支持數據資產的分發、開發、交易等數據價值的實現。
㈢ 大數據存儲的三種方式
不斷加密，倉庫存儲，備份服務-雲端。
不斷加密，隨著企業為保護資產全面開展工作，加密技術成為打擊網路威脅的可行途徑。將所有內容轉換為代碼，使用加密信息，只有收件人可以解碼。如果沒有其他的要求，則加密保護數據傳輸，增強在數字傳輸中有效地到達正確人群的機會。
倉庫儲存，大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。
備份服務-雲端，雲存儲服務推動了數字化轉型，雲計算的應用越來越繁榮。數據在一個位置不再受到風險控制，並隨時隨地可以訪問，大型雲計算公司將會更多地訪問基本統計信息。數據可以在這些服務上進行備份，這意味著一次網路攻擊不會消除多年的業務增長和發展。最終，如果出現網路攻擊，雲端將以A遷移到B的方式提供獨一無二的服務。
㈣ 華為發布六大數據存儲新品
華為數據存儲與機器視覺產品線總裁周躍峰表示，到2030年，全球每年新增數據量將突破1YB量級。有數據的地方要用存儲，有存儲的地方一定要用專業存儲。企業數字化轉型、雲、大數據正在深刻改變著全球數據產業，華為將和全球的客戶、生態合作夥伴、科研工作者一起持續創新，打造世界領先的數據存儲產品和解決方案。
專業存儲設備承載的是千行百業的數據資產，數據不能丟、訪問不能停、訪問不能等是各行業對專業存儲的關鍵訴求。面向不同數據場景，華為發布了六大數據存儲新品。
其中，全新的OceanStorDorado全快閃記憶體存儲，發力網路連接存儲市場，能實現文件跨部門安全共享，性能領先業界30%，保障業務持續在線，為半導體EDA、企業研發、金融數據交換平台、運營商話單等場景提供高效、可靠的萬億級海量小文件基礎設施；新一代OceanStor混合快閃記憶體存儲，全新定義了五大融合，即存算融合、多協議融合、溫熱數據融合，跨代融合以及多雲融合，實現高性能、多功能的兼容並舉，為普惠多樣化場景提供更簡潔、更具性價比的數據基座；OceanProtect專用備份存儲，能實現業界3倍備份帶寬、5倍恢復帶寬、72:1數據縮減率，以及全方位防勒索病毒方案，幫助用戶實現高效備份恢復，構築保護數據的最後一道防線；全新OceanStorPacific系列分布式存儲，是業界唯一支持混合負載，實現一套存儲即可支持HPDA、大數據、視頻、備份歸檔等多樣化應用。同時在大數據場景支持近實時處理，輔助千億數據集分析時間從幾天縮短至幾分鍾，大大縮短創新應用開發周期；FusionCube超融合+系列產品，通過算力融合、存算網融合、業務融合，實現從傳統超融合到以效率+、節能+、應用+為特徵的超融合+能力升級，實現虛擬機/容器密度提升20%以及節能效率提升15%，為新型數據中心的發展構築基石；面向數據中心的DCS數據中心虛擬化解決方案，以虛擬化、容器、災備套件為核心，南向兼容預驗證的推薦硬體，同時通過全棧統一管理平台實現智能管理。
據了解，從2019年起，華為針對數據存儲業界難題發布「奧林帕斯懸紅」，旨在牽引基礎理論研究方向，激勵全球科研工作者突破存儲關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。在本次論壇上，2021奧林帕斯獲獎團隊正式揭曉。會上，華為同時發布「2022年奧林帕斯懸紅」兩大數據存儲難題方向，一是極致能效比的超融合數據基礎設施，二是每bit極致性價比的下一代存儲。華為表示，希望與學術界持續合作，共同攻堅，構築更好的數據存儲未來。
㈤ 攀登比珠穆朗瑪更高的山峰，數據存儲技術的突破之路
文： 科技 商業 於洪濤
在物理世界，山峰是自然力量的象徵；而在數字世界裡，數據則是智慧力量的來源。
或許正是因為如此，華為將其聚焦在數據基礎技術的科研大獎命名為Olympus Mons，即奧林帕斯大獎，專門用於重獎那些在數據存儲領域實現技術突破的科研工作者。
設立獎項只是一種形式。在奧林帕斯大獎的背後，是華為通過匯聚產學研各方能力，來推動數據技術實現突破性發展的雄心，從而為數字經濟發展提供更好的數據基礎設施。
隨著數字化時代的到來，數據的價值越來越突出，正在日益成為國家、企業、甚至個人的核心資產。
與傳統經濟相比，數字經濟的本質就是數據的流通，數據也成為智能 社會 的主要生產要素。IDC的調研顯示，2020年全球共創造了59ZB的數據，到2025年則將達到163ZB。
如此巨量的數據資產，需要經過數據採集、數據存儲、數據分析等流程才能產生價值，其中數據存儲無疑是基礎。在數據中心裡，存儲也與計算和網路一道，成為關鍵基礎設施，為整個數字化進程提供支持。
在數據量高速成長的同時，數據的形態也日益多樣化，視頻、圖片、音頻等非結構化數據已經成為數據的主體。這些復雜的數據要想充分發揮價值，就需要更加高效的數據存儲和數據管理。
有統計顯示，如今只有2%的數據被保存，保存下來的數據也只有10%得到分析利用。華為數據存儲與機器視覺產品線總裁周躍峰介紹說，數據在企業數字化轉型中扮演著越來越重要的角色，然而企業卻面臨海量數據存不下、流不動、管不好的問題。
為了滿足客戶日益增長的數據存儲需求， 華為主張構建端到端的數據能力，包括計算、存儲、利用和AI等能力，讓數據在全生命周期內實現每比特價值最大，每比特成本最優。
華為的努力，已經收到了成效，如今越來越多的政企使用華為的數據存儲解決方案，來實現對數據資產的管理。
甘肅敦煌研究院，正在利用華為的海量存儲解決方案，通過 計算機技術和數字圖像技術，實現敦煌石窟文物的永久保存、永續利用。
然而，整個敦煌莫高窟擁有735個洞窟、4.5萬平方米壁畫、2415尊泥質彩塑，要把這么多文物數字化，達成構建數字敦煌博物館的目標，意味著需要大量的投資和海量的存儲設備。 顯然，要想解決這一問題，僅靠華為自身的努力還不夠，而需要各個方面的共同參與，通過打造產業技術生態，來實現存儲技術的新突破。這也正是華為設立「奧林帕斯獎」的初衷。
據了解，華為「奧林帕斯獎」，每年都聚焦於數據領域的兩個主要技術難題來尋求解決方案。在去年底的全球數據存儲教授論壇上，第二屆的「2021年奧林帕斯懸紅」兩大難題已經確定：一是構建每比特極致性價比的數據存儲，二是實現下一代存儲產業根技術突破。對於每個難題，華為都給出了高達100萬元的懸紅，
華為希望通過「奧林帕斯獎」的設立，與學術界在 Cloud-Oriented多雲存儲服務、Data-Centric新型數據應用存儲系統、AI-Driven存儲軟體架構、創新體系架構等技術方向共同攻堅，構築更好的數據存儲系統。
我們都知道，妨礙電動 汽車 推廣普及的主要制約因素是電池的能量密度，其決定了電動 汽車 的可用性。在數據中心裡，數據的存儲密度則將成為未來的核心挑戰，決定著我們智能 社會 的成色。
科學家們已經明確了下一步的發展目標：在有限的資源下實現100x性能密度和100x容量密度的數據存儲。要實現存儲能力的提升，壓縮演算法是核心技術之一，可以降低 數據的存儲成本，幫助用戶緩解數據規模爆炸性增長帶來的成本壓力。
然而，作為存儲技術中的重磅難題，壓縮演算法多年來未有突出成果。
為了突破壓縮演算法面臨的瓶頸，激發數據壓縮領域的活力，自2020年起，華為與莫斯科國立大學合作，舉辦全球數據壓縮大賽，以促進數據壓縮根技術的研究。
今年的第二屆全球數據壓縮大賽，邀請了壓縮領域享有盛譽的技術專家擔任評委；使用電子顯微鏡、遙感等高性能計算數據，更貼近前沿、更貼近實際場景。大賽設計了五種類型的數據集（賽事項目）：定量數據壓縮、定性數據壓縮、混合數據壓縮、小塊數據壓縮和熵編碼優化。
同時，大賽還增設了面向高校學生、難度相對較小的編碼演算法優化項目，以吸引更多校園演算法高手參與比賽。在獎項設置方面，進一步體現多維激勵，增設領先獎、特等獎和學生參與獎。
本屆數據壓縮大賽，已於6月15日正式開賽，接收參賽作品截止到11月底，將於12月底公布獲獎結果。截至7月中旬，開賽僅1個月大賽組委會就已經收到了來自全球近80個報名申請。
伴隨著奧林帕斯大獎和全球數據壓縮大賽相繼進入第二屆，「奧林帕斯」已經成為華為數據存儲正在著力打造的新品牌，專門用來加強產學研合作，聯合學界一起推動數據存儲產業的進步。
從第一屆奧林帕斯大獎得主那裡，我們已經看到科研界在數據技術創新領域的突破。
獲得 百萬懸紅大獎的清華大學舒繼武老師團隊的「持久性內存存儲系統構建與關鍵技術」， 創新地提出了持久性內存文件系統與鍵值存儲的設計方法和分布式持久性共享內存框架，攻克了其數據結構、內存管理、一致性與安全等方面的一系列難題，解決了基於新型內存介質的高效數據存儲問題。
此外，上海交通大學的陳榕團隊的 「基於新型異構硬體的高效數據處理系統」， 華中 科技 大學的馮丹團隊的 「NVM（新型非易失存儲）高效可靠技術」，也具有較高的創新性和先進性， 具備產業價值和應用前景。
同樣，在第一屆 全球數據壓縮大賽上，也涌現出了很多令人矚目的成果。
比如獲獎選手Peter Thamm設計的pglz演算法在壓縮率和性能上，打破了快速壓縮演算法的一般認知，指引了壓縮演算法優化方向；Konstantinos Agiannis的參賽演算法，在文本場景測試中的壓縮率和壓縮性能，均超過業界公認的標桿演算法；Andreas Debski的快速圖像壓縮演算法，達到了業界公認標桿演算法120%的壓縮率，展現了深厚的圖像壓縮演算法功底。
過去一年的成功，也讓我們對今年的 「奧林帕斯」有了更高的期待。對這個太陽系最高峰的攀登，意味著整個數據存儲技術領域的參與者，首次能夠團結一致，共同牽引基礎理論研究方向，突破關鍵技術難題，加速科研成果產業化，實現產學研合作共贏。
在此進程中，華為一方面發揮了產業引領者的角色，大力推動產學研的合作進程；另一方面也積極投身其中，通過 Data Fabric、智能存儲、內存型存儲、數據縮減、視頻存儲等五大創新實驗室，通過4000多名研發工程師的協同努力，圍繞下一代存儲的介質、網路、架構和管理等進行系統化創新。
我們也有理由相信，通過全球、全領域的協同創新，我們一定能夠迎來數據存儲技術的突破，通過技術重構實現更好的數據存儲效能，讓全世界共享數字技術紅利，進而推動千行百業的智能化升級。
㈥ 用天陽科技的數據資產管理體系對銀行有哪些好處啊
天陽科技的數據資產管理體系，對銀行的話，應該有也可以數據化的，而且管理系統的的話 應該是比較使用起來是流暢的，更好的管理銀行的數據，防止系統被倒起防止黑客進入。
數字資產管理體系的核心在於有效解決對數據資產進行管理的實踐性問題，既能夠幫助銀行合理評估、規范和治理銀行信息資產，又可以挖掘和發揮數據資產價值並促進持續增值，而且還要符合大數據的跨行業合作趨勢。
拓展資料：
所謂的數據資產管理到底應該怎麼做？
根據目前的實踐情況來講，數據資產管理的方法應包括以下三步：
第一步，做好數據治理，以數據架構驅動企業架構治理成熟度；
第二步，構建企業級數據共享中心，實現數據採集、共享和應用的松耦合，通過數據共享層實現快速數據建模、分析、共享和應用及可視化管理；
第三步，通過跨界合作打通數據，實現數據資產戰略驅動主營業務增長。
數據資產管理內容與特點
結構化數據
從服務台、金融計劃、系統管理等多個來源聚合數據，提供有關資產背景和責任的單一視圖。
按部門或成本中心組織數據，以用於研究與規劃
維護每項資產的服務歷史記錄，有助於收集一段時間內的成本和維護數據
同時執行自動化工作流程與資產變更，以保持相關工具和資料庫的新鮮度並將重要變更告知利害干係人
簡化工作流程
支持直接從存儲庫獲取最新數據的資產請求，以確保基於事實的決策的制定與審批
根據用戶的角色和許可權范圍控制每位用戶界面中的信息，以確保數據安全並最大限度地減少意外變更
將硬體、軟體、許可證、發現和許可權數據聯系在一起，這樣，可根據真正合規性管理的發現來協調軟體許可權
訪問跟蹤所有狀態變更、操作、時間、人員和日期的完整審核歷史記錄，以實現責任管理並為資產和變更審 核提供支持
掌控全局獲取回報
發現、驗證、協調數據以及將數據從多個來源聚合到一個中央資產存儲庫，從而進行成本控制與問責
管理軟體許可證的合規性，以及法規、安全、隱私和稅收要求
查看硬體、軟體、合同、用戶和組織單位之間的關系，實現綜合資產報告
跟蹤每項託管資產的生命周期狀態，使用狀態變更觸發自動化工作流以確保一致地執行關鍵業務流程
維護資產整個生命周期中的變更歷史記錄—包括連接到服務台以生成事件和服務歷史記錄
堅持嚴格控制投資與成本數據聚合
使業務管理、財務和IT員工隨時訪問當前精確的資產數據，進而提供更有效的服務
通過定期從多個資源同步數據並在關鍵數據發生變化時自動通知利害干係人來保持數據新鮮度。
㈦ 大數據的數據的存儲方式是什麼
大數據有效存儲和管理大數據的三種方式：
1.
不斷加密
任何類型的數據對於任何一個企業來說都是至關重要的，而且通常被認為是私有的，並且在他們自己掌控的范圍內是安全的。然而，黑客攻擊經常被覆蓋在業務故障中，最新的網路攻擊活動在新聞報道不斷充斥。因此，許多公司感到很難感到安全，尤其是當一些行業巨頭經常成為攻擊目標時。
隨著企業為保護資產全面開展工作，加密技術成為打擊網路威脅的可行途徑。將所有內容轉換為代碼，使用加密信息，只有收件人可以解碼。如果沒有其他的要求，則加密保護數據傳輸，增強在數字傳輸中有效地到達正確人群的機會。
2.
倉庫存儲
大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。然而，有些報告指出了反對這種方法的論據，指出即使是最大的存儲中心，大數據的指數增長也不再能維持。
然而，在某些情況下，企業可能會租用一個倉庫來存儲大量數據，在大數據超出的情況下，這是一個臨時的解決方案，而LCP屬性提供了一些很好的機會。畢竟，企業不會立即被大量的數據所淹沒，因此，為物理機器租用倉庫至少在短期內是可行的。這是一個簡單有效的解決方案，但並不是永久的成本承諾。
3.
備份服務
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雲端
當然，不可否認的是，大數據管理和存儲正在迅速脫離物理機器的范疇，並迅速進入數字領域。除了所有技術的發展，大數據增長得更快，以這樣的速度，世界上所有的機器和倉庫都無法完全容納它。
因此，由於雲存儲服務推動了數字化轉型，雲計算的應用越來越繁榮。數據在一個位置不再受到風險控制，並隨時隨地可以訪問，大型雲計算公司(如谷歌雲)將會更多地訪問基本統計信息。數據可以在這些服務上進行備份，這意味著一次網路攻擊不會消除多年的業務增長和發展。最終，如果出現網路攻擊，雲端將以A遷移到B的方式提供獨一無二的服務。