㈠ 数据资产化
我们来看一下资产的概念： “资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”
在资产的释义中，我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产，我们可以得到，数据资产是由企业拥有或控制，能够为企业带来经济利益的数据资源。
石油在未得到利用之前，只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息，那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？
可明确作为“资产”的数据资源，表现为以下两种形式：可帮助现有产品实现收益的增长；数据本身可产生价值。
数据为业务赋能
数据助力现金流，即数据本身不产生价值，但通过数据作用于现有产品 ，使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种数据“内消”的方式，将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策、业务流程，从而提高产品收益。
例如：各运营商都拥有丰富的客户数据，基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。
数据本身产生价值
通过利用数据优化业务的方式，是数据间接产生收益的方式，这种情况下，数据能够产生的价值是难以评估的。在合法合规的前提下，让数据以各种形式进行交易，这是数据产生价值的直接方式。
例如：各金融机构的“失信人”数据，对于贷款平台来说是非常重要的信息，可以有效提升平台对“失信人”的辨别能力，准确评估借款人信用状况，从而优化消费金融贷款产品的风控效率，对于金融机构和贷款平台等来说意味着直接的收益，很容易通过共享的方式将数据直接变现。
能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程。我们通过一个案例来解析数据资产化的过程：
某金融机构在投融资交易的过程中，一直苦恼于没有固定的标准来界定企业的可投资性，难以找到符合其投资标准的融资企业和项目，导致出现“有钱找不到投资项目,有投资项目的企业融不到钱”的现象。这时候此机构急需解决信息不完整、不对称、不透明、缺乏客观分析与评价的问题，所以找到探码，希望通过大数据来解决这个事情。
探码了解了该机构的诉求后，得出了数据资产化解决方案：通过机器学习、人工智能等方式对企业大数据进行分析，以得到解决办法。具体步骤为：
至此，该金融机构的问题就全部解决。我们也最终得出对数据的采集、处理到利用并产生价值的过程就是数据资产化。
随着数据资源越来越丰富，数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。打破数据之间信息孤岛状态，应用云计算、大数据和人工智能技术帮助企业实现数据资产化运营。
㈡ 数据资产管理
在当今时代，离开数据，很难有企业可以正常运行，各个企业都依赖于数据资产做出的数据分析来进行更加明智和有效的决策，市场领导者正在利用数据资产，通过丰富客户资料、信息创新使用和高效运营来取得竞争优势。企业通过数据资产，提供更好的产品和服务，降低成本，控制风险。随着企业对数据需求的不断增长以及对数据依赖性的不断增强，人们可以越来越清楚数据资产的商业价值。
什么是数据资产?
数据资产是指具有无形资产的资源形态、以数据形式存在的企业战略资源。数据资产的关键核心是资产，其应具备资产的特征，又因其是以数据为载体的资产，又兼顾有数据的特性，因此数据资产属于一种信息化资产。数据资产应具有以下特征：
1、可以广泛使用。数据资产的最主要特征即可以提供给各类型的用户进行使用，其使用范围要比实物及无形的资产更为广泛，企业可以对数据信息进行出售或出租，以此来获得收益。买方可以对数据进行挖掘分析，再进行获益。同样的数据也可以提供给不同种类的用户。
2、收益高于成本。数据资产和其他资产的共同特性即购买需要支付一定的金额，并且收益应该大于成本。同时，从数据的产生、到存储、到维护使用都需要一定的成本，只有当收益价值大于支出的价值时，这些数据资产才会有价值。而海量数据中，一大部分数据其实是没有价值的，这对数据资产的管理造成了一定的困难。
3、寿命周期性。数据资产具有一定的使用年限，随着信息的不断更新，数据也会在一段时间后变得不可用，也需要进行更新和更换。因此，对数据资产来说，存储数量多，寿命周期长未必是优势，因为数据是具有时效性的。
什么是数据资产管理？
数据资产管理概念最早是在2012年的达沃斯经济论坛上被提出的,其借助了传统的资产管理理念,将数据看做货币或者黄金作为新型的经济资产进行管理,主要指的就是对于一个企业进行数据资产化,形成一个完善统一的管控架构,从而对企业不断的创造价值，和应对大数据发展过程中带来的机遇与挑战。
数据资产管理（Data asset management 简称DAM）是规划、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，从而起到控制、保护、监督、交付和提高数据资产价值的相关管理工作。数据资产管理也将成为企业的“实物资产”、“无形资产”、“人力资产”以外的第四大资产管理，并且其在未来的价值不可估量。
数据资产管理的目标是实现对数据资源进行全面采集、统一存储、有效管理、深度挖掘和创新应用。主要包括以下三个方面的工作内容：
一、数据资产管理
数据资产的管理贯穿数据的全生命周期，让数据更加准确、一致、完整、安全，降低开发成本，主要内容包括数据资产的生产（数据采集和集成）、数据资产的评估及数据资产的质量保证（数据质量管理）。
二、数据资产应用
提升数据服务能力，使得数据的使用过程更加方便、快捷、智能，从而提升管理决策水平。
三、数据资产运营
支持数据资产的分发、开发、交易等数据价值的实现。
㈢ 大数据存储的三种方式
不断加密，仓库存储，备份服务-云端。
不断加密，随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
仓库储存，大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。
备份服务-云端，云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终，如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。
㈣ 华为发布六大数据存储新品
华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰表示，到2030年，全球每年新增数据量将突破1YB量级。有数据的地方要用存储，有存储的地方一定要用专业存储。企业数字化转型、云、大数据正在深刻改变着全球数据产业，华为将和全球的客户、生态合作伙伴、科研工作者一起持续创新，打造世界领先的数据存储产品和解决方案。
专业存储设备承载的是千行百业的数据资产，数据不能丢、访问不能停、访问不能等是各行业对专业存储的关键诉求。面向不同数据场景，华为发布了六大数据存储新品。
其中，全新的OceanStorDorado全闪存存储，发力网络连接存储市场，能实现文件跨部门安全共享，性能领先业界30%，保障业务持续在线，为半导体EDA、企业研发、金融数据交换平台、运营商话单等场景提供高效、可靠的万亿级海量小文件基础设施；新一代OceanStor混合闪存存储，全新定义了五大融合，即存算融合、多协议融合、温热数据融合，跨代融合以及多云融合，实现高性能、多功能的兼容并举，为普惠多样化场景提供更简洁、更具性价比的数据基座；OceanProtect专用备份存储，能实现业界3倍备份带宽、5倍恢复带宽、72:1数据缩减率，以及全方位防勒索病毒方案，帮助用户实现高效备份恢复，构筑保护数据的最后一道防线；全新OceanStorPacific系列分布式存储，是业界唯一支持混合负载，实现一套存储即可支持HPDA、大数据、视频、备份归档等多样化应用。同时在大数据场景支持近实时处理，辅助千亿数据集分析时间从几天缩短至几分钟，大大缩短创新应用开发周期；FusionCube超融合+系列产品，通过算力融合、存算网融合、业务融合，实现从传统超融合到以效率+、节能+、应用+为特征的超融合+能力升级，实现虚拟机/容器密度提升20%以及节能效率提升15%，为新型数据中心的发展构筑基石；面向数据中心的DCS数据中心虚拟化解决方案，以虚拟化、容器、灾备套件为核心，南向兼容预验证的推荐硬件，同时通过全栈统一管理平台实现智能管理。
据了解，从2019年起，华为针对数据存储业界难题发布“奥林帕斯悬红”，旨在牵引基础理论研究方向，激励全球科研工作者突破存储关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。在本次论坛上，2021奥林帕斯获奖团队正式揭晓。会上，华为同时发布“2022年奥林帕斯悬红”两大数据存储难题方向，一是极致能效比的超融合数据基础设施，二是每bit极致性价比的下一代存储。华为表示，希望与学术界持续合作，共同攻坚，构筑更好的数据存储未来。
㈤ 攀登比珠穆朗玛更高的山峰，数据存储技术的突破之路
文： 科技 商业 于洪涛
在物理世界，山峰是自然力量的象征；而在数字世界里，数据则是智慧力量的来源。
或许正是因为如此，华为将其聚焦在数据基础技术的科研大奖命名为Olympus Mons，即奥林帕斯大奖，专门用于重奖那些在数据存储领域实现技术突破的科研工作者。
设立奖项只是一种形式。在奥林帕斯大奖的背后，是华为通过汇聚产学研各方能力，来推动数据技术实现突破性发展的雄心，从而为数字经济发展提供更好的数据基础设施。
随着数字化时代的到来，数据的价值越来越突出，正在日益成为国家、企业、甚至个人的核心资产。
与传统经济相比，数字经济的本质就是数据的流通，数据也成为智能 社会 的主要生产要素。IDC的调研显示，2020年全球共创造了59ZB的数据，到2025年则将达到163ZB。
如此巨量的数据资产，需要经过数据采集、数据存储、数据分析等流程才能产生价值，其中数据存储无疑是基础。在数据中心里，存储也与计算和网络一道，成为关键基础设施，为整个数字化进程提供支持。
在数据量高速成长的同时，数据的形态也日益多样化，视频、图片、音频等非结构化数据已经成为数据的主体。这些复杂的数据要想充分发挥价值，就需要更加高效的数据存储和数据管理。
有统计显示，如今只有2%的数据被保存，保存下来的数据也只有10%得到分析利用。华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰介绍说，数据在企业数字化转型中扮演着越来越重要的角色，然而企业却面临海量数据存不下、流不动、管不好的问题。
为了满足客户日益增长的数据存储需求， 华为主张构建端到端的数据能力，包括计算、存储、利用和AI等能力，让数据在全生命周期内实现每比特价值最大，每比特成本最优。
华为的努力，已经收到了成效，如今越来越多的政企使用华为的数据存储解决方案，来实现对数据资产的管理。
甘肃敦煌研究院，正在利用华为的海量存储解决方案，通过 计算机技术和数字图像技术，实现敦煌石窟文物的永久保存、永续利用。
然而，整个敦煌莫高窟拥有735个洞窟、4.5万平方米壁画、2415尊泥质彩塑，要把这么多文物数字化，达成构建数字敦煌博物馆的目标，意味着需要大量的投资和海量的存储设备。 显然，要想解决这一问题，仅靠华为自身的努力还不够，而需要各个方面的共同参与，通过打造产业技术生态，来实现存储技术的新突破。这也正是华为设立“奥林帕斯奖”的初衷。
据了解，华为“奥林帕斯奖”，每年都聚焦于数据领域的两个主要技术难题来寻求解决方案。在去年底的全球数据存储教授论坛上，第二届的“2021年奥林帕斯悬红”两大难题已经确定：一是构建每比特极致性价比的数据存储，二是实现下一代存储产业根技术突破。对于每个难题，华为都给出了高达100万元的悬红，
华为希望通过“奥林帕斯奖”的设立，与学术界在 Cloud-Oriented多云存储服务、Data-Centric新型数据应用存储系统、AI-Driven存储软件架构、创新体系架构等技术方向共同攻坚，构筑更好的数据存储系统。
我们都知道，妨碍电动 汽车 推广普及的主要制约因素是电池的能量密度，其决定了电动 汽车 的可用性。在数据中心里，数据的存储密度则将成为未来的核心挑战，决定着我们智能 社会 的成色。
科学家们已经明确了下一步的发展目标：在有限的资源下实现100x性能密度和100x容量密度的数据存储。要实现存储能力的提升，压缩算法是核心技术之一，可以降低 数据的存储成本，帮助用户缓解数据规模爆炸性增长带来的成本压力。
然而，作为存储技术中的重磅难题，压缩算法多年来未有突出成果。
为了突破压缩算法面临的瓶颈，激发数据压缩领域的活力，自2020年起，华为与莫斯科国立大学合作，举办全球数据压缩大赛，以促进数据压缩根技术的研究。
今年的第二届全球数据压缩大赛，邀请了压缩领域享有盛誉的技术专家担任评委；使用电子显微镜、遥感等高性能计算数据，更贴近前沿、更贴近实际场景。大赛设计了五种类型的数据集（赛事项目）：定量数据压缩、定性数据压缩、混合数据压缩、小块数据压缩和熵编码优化。
同时，大赛还增设了面向高校学生、难度相对较小的编码算法优化项目，以吸引更多校园算法高手参与比赛。在奖项设置方面，进一步体现多维激励，增设领先奖、特等奖和学生参与奖。
本届数据压缩大赛，已于6月15日正式开赛，接收参赛作品截止到11月底，将于12月底公布获奖结果。截至7月中旬，开赛仅1个月大赛组委会就已经收到了来自全球近80个报名申请。
伴随着奥林帕斯大奖和全球数据压缩大赛相继进入第二届，“奥林帕斯”已经成为华为数据存储正在着力打造的新品牌，专门用来加强产学研合作，联合学界一起推动数据存储产业的进步。
从第一届奥林帕斯大奖得主那里，我们已经看到科研界在数据技术创新领域的突破。
获得 百万悬红大奖的清华大学舒继武老师团队的“持久性内存存储系统构建与关键技术”， 创新地提出了持久性内存文件系统与键值存储的设计方法和分布式持久性共享内存框架，攻克了其数据结构、内存管理、一致性与安全等方面的一系列难题，解决了基于新型内存介质的高效数据存储问题。
此外，上海交通大学的陈榕团队的 “基于新型异构硬件的高效数据处理系统”， 华中 科技 大学的冯丹团队的 “NVM（新型非易失存储）高效可靠技术”，也具有较高的创新性和先进性， 具备产业价值和应用前景。
同样，在第一届 全球数据压缩大赛上，也涌现出了很多令人瞩目的成果。
比如获奖选手Peter Thamm设计的pglz算法在压缩率和性能上，打破了快速压缩算法的一般认知，指引了压缩算法优化方向；Konstantinos Agiannis的参赛算法，在文本场景测试中的压缩率和压缩性能，均超过业界公认的标杆算法；Andreas Debski的快速图像压缩算法，达到了业界公认标杆算法120%的压缩率，展现了深厚的图像压缩算法功底。
过去一年的成功，也让我们对今年的 “奥林帕斯”有了更高的期待。对这个太阳系最高峰的攀登，意味着整个数据存储技术领域的参与者，首次能够团结一致，共同牵引基础理论研究方向，突破关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。
在此进程中，华为一方面发挥了产业引领者的角色，大力推动产学研的合作进程；另一方面也积极投身其中，通过 Data Fabric、智能存储、内存型存储、数据缩减、视频存储等五大创新实验室，通过4000多名研发工程师的协同努力，围绕下一代存储的介质、网络、架构和管理等进行系统化创新。
我们也有理由相信，通过全球、全领域的协同创新，我们一定能够迎来数据存储技术的突破，通过技术重构实现更好的数据存储效能，让全世界共享数字技术红利，进而推动千行百业的智能化升级。
㈥ 用天阳科技的数据资产管理体系对银行有哪些好处啊
天阳科技的数据资产管理体系，对银行的话，应该有也可以数据化的，而且管理系统的的话 应该是比较使用起来是流畅的，更好的管理银行的数据，防止系统被倒起防止黑客进入。
数字资产管理体系的核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既能够帮助银行合理评估、规范和治理银行信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，而且还要符合大数据的跨行业合作趋势。
拓展资料：
所谓的数据资产管理到底应该怎么做？
根据目前的实践情况来讲，数据资产管理的方法应包括以下三步：
第一步，做好数据治理，以数据架构驱动企业架构治理成熟度；
第二步，构建企业级数据共享中心，实现数据采集、共享和应用的松耦合，通过数据共享层实现快速数据建模、分析、共享和应用及可视化管理；
第三步，通过跨界合作打通数据，实现数据资产战略驱动主营业务增长。
数据资产管理内容与特点
结构化数据
从服务台、金融计划、系统管理等多个来源聚合数据，提供有关资产背景和责任的单一视图。
按部门或成本中心组织数据，以用于研究与规划
维护每项资产的服务历史记录，有助于收集一段时间内的成本和维护数据
同时执行自动化工作流程与资产变更，以保持相关工具和数据库的新鲜度并将重要变更告知利害干系人
简化工作流程
支持直接从存储库获取最新数据的资产请求，以确保基于事实的决策的制定与审批
根据用户的角色和权限范围控制每位用户界面中的信息，以确保数据安全并最大限度地减少意外变更
将硬件、软件、许可证、发现和权限数据联系在一起，这样，可根据真正合规性管理的发现来协调软件权限
访问跟踪所有状态变更、操作、时间、人员和日期的完整审核历史记录，以实现责任管理并为资产和变更审 核提供支持
掌控全局获取回报
发现、验证、协调数据以及将数据从多个来源聚合到一个中央资产存储库，从而进行成本控制与问责
管理软件许可证的合规性，以及法规、安全、隐私和税收要求
查看硬件、软件、合同、用户和组织单位之间的关系，实现综合资产报告
跟踪每项托管资产的生命周期状态，使用状态变更触发自动化工作流以确保一致地执行关键业务流程
维护资产整个生命周期中的变更历史记录—包括连接到服务台以生成事件和服务历史记录
坚持严格控制投资与成本数据聚合
使业务管理、财务和IT员工随时访问当前精确的资产数据，进而提供更有效的服务
通过定期从多个资源同步数据并在关键数据发生变化时自动通知利害干系人来保持数据新鲜度。
㈦ 大数据的数据的存储方式是什么
大数据有效存储和管理大数据的三种方式：
1.
不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2.
仓库存储
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。
然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。
3.
备份服务
-
云端
当然，不可否认的是，大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终，如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。