数据资产管理 盘活大数据时代的隐形财富PDF电子书下载

自序 写在“数据资产”编入财务报表的前夜 1

第一章 数据资产：财富的新定义 4

第1节 大数据带来的造富神话 5

基于数据积累，提供精准营销服务 5

盘活数据资产，升级全新商业模式 6

利用数据集成，创造估值神话故事 7

面向个人数据，提供二次交易平台 8

第2节 都说数据是资产，到底什么是数据资产？ 9

为什么说数据是资产 9

如何定义数据资产 11

会计实践中的困难与挑战 13

第3节 新圈地运动：为什么阿里巴巴在上市前收购这些公司？ 16

收购？收购！ 16

新时代的圈地运动 19

对于“局外人”的影响 21

破局的另一种思路 22

第4节 传统企业应对互联网挑战的最后筹码 23

数据是传统企业的宝贵资产 23

盘活数据资产的几种可选路径 25

第5节 下一个没有硝烟的战场 27

第二章 数据资产管理的全局概貌 29

第1节 数据资产管理，技术还是商业？ 30

谁应该关心数据资产管理 30

数据资产管理解决什么问题？ 32

技术的商业，还是商业的技术 33

第2章 数据资产管理与数据管理的异同比较 34

数据管理的主要思路及内容 34

数据资产管理带来哪些新的要求 36

数据资产管理具体包括哪些内容？ 39

第3节 跳离误区，把握数据资产管理价值 42

拥有数据≠掌握数据资产 42

最快的数据处理能力可能让你破产 43

最精确的数据分析也会“错误” 45

最牢固的锁也挡不住数据神偷 46

第4节 新常态，数据资产管理方兴未艾 49

第三章 治理管控：数据资产管理的基础所在 51

第1节 核心理念：从“两张皮”到“一张皮” 52

为什么数据治理知易行难？ 52

什么是“一张皮”式治理？ 55

数据资产治理的“三全主义” 58

第2节 管理，从正确定义开始 59

治理管控的前提条件 59

如何正确定义数据资产 62

第3节 发现数据资产！ 65

数据资产在哪里？ 65

如何梳理数据资产？ 68

怎样记录和跟踪数据资产？ 70

建立数据资产体系 71

第4节 “血缘”分析带来的意外收获 73

什么是“血缘”分析？ 73

如何建立“血缘”分析？ 75

“血缘”分析能带来哪些创新价值？ 78

第5节 多管齐下，提升数据资产质量 81

数据资产的质量定义 81

事前进行的质量检查 82

事中运行的质量监控 83

事后开展的质量评估 84

数据质量问题的处理 85

第6节 建立数据地图，盘活数据资产 85

数据地图的潜在价值 85

将数据装入地图 87

“数据O2O”的地图畅想 88

数据地图在创新中前行 90

第7节 别忘了定期要做的数据体检 90

数据体检的意义 90

体检项目1：系统资源的盘点 91

体检项目2：资产状态的评估 92

体检项目3：管控能力的检视 94

第8节 新技术的挑战与应对 96

第9节 案例分析：某大型国有航空公司数据治理 99

案例背景：数据质量阻碍民航腾飞 99

建设目标：构建多层次数据治理体系 100

整体思路：主动管控、全方位、端到端 101

实施内容：从规范到落地的四个举措 101

展现效果：降本增效，立竿见影 103

第四章 应用创新：数据资产管理的价值体现 104

第1节 核心理念：没有难用的数据 105

数据资产应用现状 105

破局，数据应用发展方向 106

面向未来的智慧众筹 108

第2节 可视化，让你的数据开满鲜花 109

什么是数据可视化？ 109

数据可视化案例及探讨 111

如何实现数据可视化？ 115

未来的创新发展方向 116

第3节 当数据分析成为一种搜索…… 118

传统数据分析的能力和短板 118

为什么要用搜索来代替分析？ 120

怎样构建搜索式的分析能力？ 124

第4节 数据产品，下一代数据应用形式 126

传统应用的方式和不足 126

备受瞩目的新型数据应用 129

第5节 效率为王——以一当百的秘密 134

影响数据应用效率的因素 134

如何有效提升数据应用效率？ 137

第6节 数据工厂的“流水线”作业 139

什么是数据工厂？ 139

怎样构建数据工厂？ 142

数据工厂的社会化 145

第7节 打造数据应用商店 147

苹果App Store带来的启示 147

构建智慧众筹的数据应用商店 148

理想VS．现实，数据应用商店仍需破冰 150

第8节 案例分析：某银行指标墙应用建设 152

案例背景：银行数据应用创新之困 152

建设目标：构建高效、创新的数据应用体系 153

整体思路：统一规范、降低数据使用门槛 153

实施内容：搭建全新指标加工展现体系 153

展现效果：数据应用运营体系价值凸显 155

第五章 流通经营：数据资产管理的终极方向 157

第1节 核心理念：开放互通、合作共赢 158

什么是数据资产流通？ 158

阻碍流通的因素有哪些？ 159

打造诚信互惠的流通体系 162

做好数据资产的价值经营 163

第2节 数据汇聚带来的无限可能 165

行业融合，以创新思维促进发展 165

智慧城市，带来社会稳定和便捷 165

信息惠民，提升政府公共服务水平 167

多维整合，完善企业经营决策效率 169

范式革命，全面加速科学研究进程 170

第3节 数据开放，从内部走向外部 172

什么是数据开放？ 172

数据开放需要面临的挑战 173

立足数据开放领域的企业实践 175

发展中的政府开放数据运动 178

第4节 为什么数据资产很难买卖？ 181

数据泄露危及个人隐私 181

数据估值存在交易风险 182

数据准确性很难把握 184

数据监管手段不足 184

第5节 数据资产交易的三种模式 185

直接销售模式 185

OpenAPI模式 186

多方合作模式 188

第6节 从数据化运营到运营数据 190

数据化运营是什么？ 190

什么是运营数据？ 192

如何构建运营数据体系？ 193

第7节 数据资产的估值和审计 197

如何对数据资产进行估值？ 197

数据资产审计到底要做什么？ 198

第8节 案例分析：某运营商的数据资产开放平台 200

案例背景：运营商面临转型困局 200

建设目标：启动数据开放突围之变 203

整体思路：规划求证、创新优化 203

实施内容：立足数据运营的开放平台 203

展现效果：数据开放，未来很美好 205

第六章 数据资产管理的战略路径设计 207

第1节 战略规划的重要作用 208

什么是战略规划？ 208

如何进行战略规划？ 208

战略规划的价值分析 209

第2节 立足战略环境的综合分析 211

战略环境的分析方向 211

战略环境的内容解析 211

第3节 制定战略的参考原则和方法 219

建立前瞻性愿景 219

发挥企业自身优势 220

聚焦目标集中资源 220

快速迭代动态调整 221

第4节 几个可供参考的战略规划思路 222

内生型企业 223

外延型企业 225

技术创新型公司 227

商业咨询型公司 229

第5节 建立战略执行的保障 231

组织结构职能设定 232

专项人才培养布局 233

项目推进由浅入深 234

第七章 影响数据资产管理的内外部因素 236

第1节 宏观政策带来的产业空间影响 238

宏观政策包括哪些内容？ 238

宏观政策如何影响传统产业发展？ 239

宏观政策在数据资产管理领域的可为之处 240

第2节 法律法规带来的准入性影响 243

建立法律法规的必要性 243

各国政府在法律法规上的行动 246

数据资产管理对法律法规的需求 248

第3节 行业标准带来的路径影响 250

制定行业标准的意义 251

有哪些组织从事行业标准的制定 252

数据资产管理标准的成果 254

标准发展的方向 258

第4节 技术发展产生的创新可能 260

大数据技术体系现状 260

大数据技术的发展方向 262

大数据技术与数据资产管理 264

第八章 数据资产管理的未来发展方向 266

第1节 创造全新的产业链生态 267

数据资产交易所 268

数据资产整合开放平台 269

数据资产审计服务 270

数据资产安全服务 271

数据资产二次加工 272

第2节 给社会经济进步带来的推动 273

第3节 对个人生活和发展的影响 277

第4节 构建中的数据的大同世界 280

数据大同世界的内涵 280

构建数据大同世界的基石 280

构建数据大同世界的趋势 282

后记——亚信DACP产品演进历程 283

参考文献 287