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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业的重要资产，数据资产管理平台作为企业数据资产的核心管理工具，其重要性日益凸显，本文将从数据资产管理平台的策略、实践以及未来展望三个方面进行探讨，以期为我国数据资产管理提供有益的参考。
数据资产管理平台策略
1、明确数据资产管理目标
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数据资产管理平台的建设应围绕企业战略目标，明确数据资产管理目标，具体包括：提高数据质量、保障数据安全、优化数据应用、提升数据价值等。
2、建立数据资产管理体系
数据资产管理体系是数据资产管理平台的核心，包括数据分类、数据质量、数据安全、数据生命周期管理等，企业应根据自身业务特点，制定符合实际的数据资产管理体系。
3、强化数据治理
数据治理是数据资产管理平台的基础，包括数据标准化、数据清洗、数据脱敏等，通过数据治理，提高数据质量，为数据应用提供有力保障。
4、优化数据架构
数据架构是数据资产管理平台的核心组成部分，包括数据仓库、数据湖、数据集市等，企业应根据业务需求，构建合理的数据架构，实现数据资源的有效整合。
5、提升数据应用能力
数据应用能力是数据资产管理平台的价值体现，企业应加强数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术，提高数据应用能力，为业务决策提供有力支持。
数据资产管理平台实践
1、数据资产管理平台建设
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企业应根据自身业务需求，选择合适的数据资产管理平台，国内外主流的数据资产管理平台有Oracle Data Lake、EMC Data Lake、阿里云数据湖等，在平台建设过程中，注重以下几个方面：
（1）满足业务需求：根据企业业务特点，选择功能完善、易于扩展的数据资产管理平台。
（2）技术先进性：选择具有良好技术基础、支持多种数据源和数据处理技术的平台。
（3）安全性：确保数据在存储、传输、处理等环节的安全性。
（4）易用性：提供简洁易用的操作界面，降低用户使用门槛。
2、数据资产管理平台应用
（1）数据质量监控：通过数据资产管理平台，实时监控数据质量，发现问题并及时处理。
（2）数据安全防护：利用数据资产管理平台，对敏感数据进行脱敏、加密等安全防护措施。
（3）数据生命周期管理：根据数据生命周期，对数据进行分类、存储、备份、归档等管理。
（4）数据挖掘与分析：利用数据资产管理平台，对数据进行挖掘与分析，为企业决策提供支持。
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数据资产管理平台未来展望
1、人工智能与数据资产管理平台融合
随着人工智能技术的不断发展，数据资产管理平台将更加智能化，数据资产管理平台将具备自动数据分类、数据清洗、数据推荐等功能，提高数据管理效率。
2、云计算与数据资产管理平台协同
云计算为数据资产管理平台提供了强大的计算和存储能力，数据资产管理平台将更加依赖云计算，实现数据资源的弹性扩展和高效利用。
3、跨界融合与创新
数据资产管理平台将与其他领域（如物联网、大数据、区块链等）进行跨界融合，创新数据管理模式，为企业创造更多价值。
数据资产管理平台在企业发展中扮演着重要角色，企业应重视数据资产管理平台的建设与应用，不断提高数据管理水平，为业务发展提供有力支撑。
标签： #数据资产管理平台
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