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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