案例丨数据资产管理系统促进数据向资产转化

文 / 中国人寿保险股份有限公司研发中心  胡潇涵

数字经济新时代最大的资源是数据，而数字产业化的重点是数据资产化，要推动数字经济持续健康发展，挖掘数据资产价值是关键。保险公司在生产经营过程中积累了海量数据，如何将数据转化为资产，促进公司降本增效是个重要的研究课题。近年来，中国人寿研发中心积极探索实践，加快数据资产管理系统建设，促进数据采集、流动、共享和应用，不断盘活数据资产，提高数据资产价值，为企业经营决策提供了数据支持，助推公司数字化高质量转型发展。

数据资产管理系统的建设背景

数据资产的重要性已成共识。从国家层面看，2020年4月中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，数据首次被纳入五大生产要素范围，确立了其在国民经济发展中的战略资源地位。从社会层面看，移动互联网时代加速了数据的产生，数字经济正在成为当代经济高质量发展的一种新型经济形态，许多企业已经利用数据获取利益，尤其是互联网行业。从公司层面看，数据的规模、实时性、应用需求急剧增加，企业对数据的依赖性不断增强。如何快速获取数据，深度挖掘数据价值，成为企业竞争发展亟待解决的问题。

工具建设是数据资产管理的重要手段。从数据到资产的转化需要经过采集、加工、存储、整合、共享等过程，通常具有流程长、不透明、成本高的问题，数据成为资产后还需要经过确权、计量、交易、报告等过程。中国人寿研发中心资产管理系统建设的重点是加快数据转化资产速度，做好公司内部数据资产共享，全力打造一站式的数据服务平台。

数据资产管理系统的建设前提

数据资产管理是一项复杂的系统工程，涉及范围广且各环节互相影响，因此需要建立一个完整的管理体系。

组织架构建设是数据资产管理工作开展的基础。数据资产管理组织架构建设与公司现有数据管理组织架构一致，通过增加职责内容实现。中国人寿采用三层架构，从决策层，成立数据管理委员，负责统筹公司数据管理工作；从管理层，总部金融科技部负责承接数据管理委员会的工作部署并推动落实；从实施层，总分业务部门、研发中心、数据中心共同配合开展各项数据管理工作。

数据资产管理制度体系是覆盖其全生命周期、全部职能的系列规范。数据在产生阶段需要有数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、数据质量管理相关规范和操作指南。数据向资产转化阶段，需要有主数据管理、数据集成管理、元数据应用管理、指标数据管理、报表数据管理、数据服务管理等相关规范和操作指南。在资产共享、使用阶段，需要有数据开放共享、数据安全等相关规范和操作指南。

数据资产管理系统的技术实现

数据资产管理系统旨在为数据资产管理提供平台支撑，做到资产可视，促进数据资产持续增值。

1.设计思路

以用户为中心设计理念是系统设计的重要基础。数据资产管理的用户可以分成生产者、消费者和管理者，用产品化的方式来解决他们的诉求和痛点，形成系统建设的初步框架。数据资产管理的目标是价值创造和共享，首先需要关注数据消费者，消费者存在不知哪里取数、加工逻辑难掌握的痛点，因此资产管理的重要功能是实现资产检索与可视化。

落地制度体系要求是系统设计的主要内容。通过对制度体系要求和用户需求的逐步细化，形成系统建设功能版图。如制度体系中已明确资产范围和职责分工，系统应设计采集模块并覆盖已明确资产类型，根据职责分工梳理详细的登记、维护、管理流程，与公司内部系统打通，做到一个入口，一站式服务。

安全及可扩展是系统设计的必备要素。数据资产管理系统应采取全面的安全保护措施，落实公司数据安全管理需求，具备安全性和保密性；由于资产管理、运营需求会不断调整，系统功能应灵活地适应其需求变化。此外，系统应通过微服务的划分，支持横向扩展。

2.技术架构

通过实践，我们逐步建立起一套满足公司目前管理要求、相对完整的管理系统，具有资产采集、资产管理、资产应用、资产运营、资产安全五大功能。

资产采集功能建设的核心在于全面覆盖资产类型。应支持公司主要类型数据存储的自动采集，覆盖各类交易型数据库、分析型数据库、消息队列、文件等，保证资产登记与实际存储的一致性，做到持续更新。目前资产自动采集范围包括数据标准、元数据、视图、大数据标签、指标、报表和数据服务等。

资产管理功能建设的核心在于灵活支持管理操作。当数据与业务场景结合时才能创造价值，因此在登记阶段难以全面评估。系统支持对自动采集信息进行筛选，可以按照规范对数据资产从技术、业务角度打标签，支持资产的在线维护和分级分类，最终形成系统、业务域等多维度的资产目录。

资产应用功能建设的核心在于自助检索与使用资产。资产管理系统的价值在于“用”，首先要解决如何获取、使用的问题。检索是指搭建搜索引擎，支持关键字的精确、模糊匹配，支持多条件的组合查询，实现资产的自助发现。通过与周边系统的连接，一站式提供数据资产的申请、审批和使用，实现资产的自助使用，例如数据使用申请与内部数据平台打通，报表查询申请与报表平台打通，数据服务申请与服务管理平台打通，元数据对应SQL支持复制等。

资产运营功能建设的核心在于多维报告资产情况。通过多种方式的资产运营可加速资产盘点，促进资产质量的提升，提高资产转化和价值创造的热度。数据资产大屏展示资产的全景视图，让数据使用者了解资产分布和热度资产；资产报告通过发布资产质量问题，提醒数据拥有者做好标准落地工作，促进知识传承；通过对资产价值的评估，可直接影响资产检索结果的排序，促进数据的整合与共享，孵化更多的创新应用。

资产安全功能建设的核心在于控制不同用户操作权限。数据资产管理平台主要存储资产的描述信息，不含实际的业务、客户数据，资产安全主要包含用户管理、权限管理和安全审计。数据资产的拥有者可以做数据资产的登记和维护，数据申请者只能浏览和申请使用，数据资产有对应的安全分级分类要求，只有满足条件的申请者才可以审批通过。

五大功能的建设实现了数据资产管理的主体能力。通过数据资产的登记与维护，让资产看得见；通过资产目录与检索，让资产找得到；通过与企业内部各类平台打通，让资产用得好。

数据资产管理系统的运营推广

通过管理机制和系统支撑，企业已经建立起基本的数据资产管理能力。数据登记后如果没有更新、使用、整合或共享，就是“死数据”，需要通过持续的运营，保障整个工程运转流畅，真正使数据“活起来”。资产运营工作不仅是促进数据资产价值发挥的重要途径，也是促进管理流程和工具建设持续优化的手段。

数据资产管理系统的管理操作主要由IT团队承担，在研发中心内部，技术处负责制定资产登记阶段性目标和登记范围，定期对资产内容、价值、质量进行评估；科技产品团队以系统为单位指定责任人，开展登记工作，团队内部设立评审委员会，资产维护时需通过内部评审。

资产运营工作有常规式和运动式两类。常规式工作是数据资产完成登记后的持续工作，包括资产内容维护、资产使用申请审批、资产运营统计等。运动式工作是为推进数据资产登记、提升数据资产质量等开展的专项活动。

数据资产管理系统的业务价值

数据资产管理系统为数据应用创新带来了巨大变化，不仅打破数据孤岛，提升资产使用效率，而且营造数据生态，促进资产创造价值。

数据资产管理系统为各类数据用户提供了高效便利的服务。数据管理者通过了解数据资产分布状况，掌握数据价值，进而更好地管理数据；业务人员通过检索和查看数据资产，可自助满足分析需求，避免报表重复开发；数据开发人员可快速找到数据存储的位置，了解数据库表结构，查看数据间关系，用好数据。

数据资产管理系统推动公司决策分析开发由IT主导向业务主导转变。目前公司内部决策分析领域的数据应用开发由IT主导，在收到业务部门的需求后加工数据并上线报表，流程较长，经常出现业务人员验收报表时调整需求的情况。通过数据资产查询，搭配自助分析工具，可快速满足业务分析需求，流程简单，由业务人员主导数据分析，更容易找到业务创新的突破口，可最大程度发挥数据资产的价值，更高领域促进公司的高质量发展。

总之，数据资产管理是一项系统工程，具有复杂性和紧迫性。虽然取得了一些成果，但未来发展任重道远。从短期看，目前资产登记的内容以结构化数据为主，未来仍需扩充登记范围，做到资产的全面盘点；部分数据资产与标准要求相比还有很大差距，未来需借助技改、新需求调整逐渐落标；部分数据产品存在数据质量问题，需通过监控、检核等手段，持续提升数据质量。从长期看，数据资产管理系统需要与数据开发、持续集成、管理协同等工具进一步打通，形成企业数据能力更高水平的一体化服务平台。

（栏目编辑：张丽霞）

往期精选：

（点击查看精彩内容）

新媒体中心：主任 / 邝源  编辑 / 傅甜甜  张珺  邰思琪