01、案例企业
时代中国成立于1999年，是中国民营企业500强，中国财富500强，中国房地产50强，香港联合交易所上市企业。业务主要覆盖住宅开发，城市更新、产业运营、商业运营、社区服务、未来教育等领域。
作为华南地区最具影响力之一的城市发展服务商，时代中国持续深耕粤港澳大湾区，并同步布局长三角、长江中游、成渝城市群等高增长潜力区域。目前投资的项目已覆盖近20个经济发达城市，共拥有200多个处于不同开发阶段的项目，为超过60万业主提供高品质的生活居所及服务。
02、项目背景
时代中国早在2018年就开始实施“企业
数字化转型”战略，随着战略实施的深化落地，企业内部积累了大量数据，且
数据分析及应用的场景也愈发多元化、复杂化，原有的数据管理模式已无法满足和支撑集团现有的发展需求。
在数据运营的过程中，时代中国面临着以下难点与挑战：
• 数据管控难：来自不同业务、不同时期的数据，在用途、结构、价值和质量水平等方面差异较大，导致数据的提取、整理、分析和使用的难度加大；
• 使用成本高：随着用户量和数据量的增加，访问和使用数据的成本也在大幅提升；
• 数据共享难：没有统一的地方展现所有数据资产信息，供分析人员查询和使用；同时，需求以业务领域划分容易形成“烟囱”数据，导致“数据孤岛”现象，数据无法高效流转和共享，利用率低。
在此情况下，如何更好更快地盘活数据资产、挖掘
数据价值，以数据赋能业务，拉动业务提升，实现企业从信息化支撑向数字化引领的战略转变，是时代中国亟待解决的重要课题。
因此，时代中国与亿信华辰合作建设
数据资产管理平台，从数据资产的治理、应用到运营，对企业数据进行全生命周期的资产化管理，促进数据在“内增值、外增效”两方面的价值变现，同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。
03、解决方案
结合时代中国控股集团数字化转型的现状与目标，亿信华辰为其量身定制了一套完整的线上数据管控体系：
首先，通过资产盘点了解集团总体数据规模和分布情况，实现对业务系统和数仓数据的线上化及时管控；其次，通过元数据、
数据标准、
数据质量三管齐下，实现
数据治理流程线上化；最终，实现数据分类自动化和数据资产可视化。
以此来分阶段、有计划地推进集团数字化转型建设，从而实现业务数据化、数据资产化。
整个项目分为五个阶段完成：
第一阶段：数据资产盘点
与普通数据不同，数据资产带有业务价值，能够体现在后续的业务应用中。因此，在数据资产盘点时，依据业务权重、决策权重、使用频度、分布范围、技术承载与可控性五个维度对资产进行综合判断：
• 业务权重：数据是否属于企业核心业务运营范畴，越接近核心则越重要，其作为数据资产的必要性越高；
• 决策权重：对高层决策的重要程度，决定了数据能否作为数据资产的一项重要指标；
• 使用频度：数据被使用的频次越高，说明其重要性越高；
• 分布范围：数据如果分布在多个业务域或者系统中，被很多不同的人员使用和共享，说明其支撑的业务越多，也越重要；
• 技术承载与可控性：通过技术手段，对数据进行获取、维护、管控，其难易程度、成本、可控性等方面都可作为辅助性的衡量标准。
完成集团多个系统/模块中的原始数据资产盘点后，构建元模型，从技术、管理、业务的角度拼接资产画像，并结合业务、组织架构、系统等主题构建资产目录。
考虑到业务的认知和拓展性，亿信华辰从数据来源、集团智能全景、数据应用场景三个维度综合考虑，构建了整套数据分类目录。同时对存量数据分类后，针对没有数据、数据量少的目录进行了合并、删除等调整工作，确保目录落地性强。针对有二义性的数据，按照板块、类型提炼了多种规则明确分类，为后续人工核检及日常维护提供执行依据。
在资产盘点时，需要核心关注资产的宏观分布和微观链路：
• 宏观分布：时代中国涉及的业务系统众多，且系统之间不完全打通，在数据资产盘点时，需要对所有信息进行数据，分析数据资产之间的关联关系；
• 微观链路：数据资产的所有者需要了解资产的产生过程、管理者需要考虑如何将资产作用最大化，资产的消费者需要知道拿到的资产是否是其想要的数据，以上均需要微观链路进行反复核实。
第二阶段：数据资产集成
数据资产集成涉及资源的整合和拆分，由于时代中国过去没有集团级的信息中心，因此一方面需要对不同子公司的资源进行整合，另一方面对于集团统一管理的数据需要进行拆分，并向不同的子公司开放数据权限。
由于前期数据资产盘点的梳理工作较为完善，数据资产集成环节的效率相较于预期提高30%。
第三阶段：数据资产治理
建立数据标准体系，导入项目类、客户类、人员组织类、合作伙伴类（供应商）的数据标准近千条，基础类数据标准百余个；同时，完成了人力资源管理系统、EBS电子商务套件，财务管理的标准落地映射；并通过线下收集整理几百条项目数据主题质检规则，以及多条外部数据主题质检规则，实现质检规则平台落地。
最终，通过标准的建立，保障了集团、各子公司数据的一致性、完整性、有效性、规范性、开放性和共享性管理，为数据质量检查和数据安全管理提供了标准依据。同时，也提高了数据精度和数据利用率，让数据在各业务场景均能实现更好地共享，发挥更大的价值，以数据赋能业务，指导业务决策。
第四阶段：资产开放应用
数据资产治理完成后将资产发布到开放平台上提供数据服务，例如需求管理、服务开发、安全配置、授权管理、监控统计等，实现资产价值。
在资产应用上，亿信华辰为时代中国打造数据资产管理平台门户，实现了数据分类自动化和数据资产可视化，制定了数据分类维护方案，保证分类的准确性和实时性。
建立可视化大屏，将枯燥无味的数据转化成更加通俗易懂的图形语言，帮助人们理解和消化，让企业数据资产全景展现更直观。其中，数据资产分布大屏面向管理层，可直观清晰地展现资产分布情况及数据现状；数据规模及运营监控大屏面向数据管理人员，让数据在各模块的运行情况一目了然，实现对数仓运行情况及时监控。
同时，落地数据安全分级管控，获取权限外数据需要经过审批后方可得到，在保障企业数据资产安全的同时，也使得数据资产的运用更加有章法，且有迹可循。
第五阶段：资产价值评估
数据价值评估是对数据内在价值的度量，包括成本和应用价值两个层面。数据成本考虑的是数据丢失的重建成本、非结构化数据的存储成本等；应用价值主要通过资产的使用情况进行衡量，包括指标、接口、
主数据等。
04、价值与效果
时代中国作为地产行业里先锋和前沿的数字化践行企业，在亿信华辰的助力下，通过数据资产管理，从无到，构建了一整套完整的线上化数据管控体系，建立了一个可控的数据平台，让集团数据灵活流转，为各个业务场景提供改进和提效的支撑，迈出了数字化转型的关键一步。数据资产管理具体实现的成果如下：
（1）通过平台进行
元数据管理、数据标准制订及落地，并对数据质量进行检测及整改监控，实现数据治理流程线上化，同时实现了对业务系统和数仓数据的线上化及时管控。
（2）自动化采集元数据，保证了采集内容的及时性和完整性，为后续数据治理工作打下良好基础。基于元数据信息和集团职能全景图的基础构建了数据分类目录，打造数据管理平台门户实现了数据分类自动化和数据资产可视化，制订了数据分类维护方案，保证分类的准确性和实时性。
（3）通过资产盘点，了解集团目前总体数据规模和分布情况；基于盘点结果，发现问题，制订解决方案。并且对所有数据进行注释补充工作，帮助理解数据含义，让数据真正做到为业务赋能。
05、经验借鉴
企业高层需要制定数据战略、构建组织机制、建立数据文化，以保障数据资产管理的顺利落地：
• 数据战略：战略层需要有明确的数据战略目标，并且与业务战略保持一致；
• 组织机制：通过构建相应的组织架构、管理制度、规范流程等，进行制度约束；
• 数据文化：数据是企业的重要资产，在实际执行时，需要着重对基层员工进行监管，在生产环节提高数据质量。
数据资产管理包含核心管理职能和保障措施。核心管理职能是落实数据资产运营管理过程的一系列具体行为，包括数据集成、数据治理、资产管理等；保障措施是为了支持管理职能实现的一些辅助的组织架构和制度体系。
数据资产管理项目在具体执行过程中的核心要点如下：
第一，数据资产范围界定。哪些业务系统的数据需要纳入管理范围；、外部数据如何接入与管理、云端数据是否纳入管理范畴等，都需要进行明确界限；
第二，数据规范制定。按照怎样的标准精准定义数据资产、制定怎样的管理流程与规范、资产服务接口规范要求是什么等，都需要制定；
第三，数据价值鉴别。企业内部需要对数据价值进行判断，对于一些备份、冗余、测试等无价值数据需要甄别，在数据资产编目时需要剔除；
第四，数据应用设计。企业要根据已盘点的数据资产，思考能够提供怎样的数据共享服务，能够满足哪些应用场景的需要。
