星环科技TDS 3.1发布，数据资产运营助推企业数字化转型深化落地

近日，在向星力•未来数据技术峰会上，星环科技大数据开发工具 Transwarp data studio 发布 3.1 版本，确立新的产品定位目标以完善全生命周期数据资产运营为闭环，满足企业数字化转型的战略目标；以增强元模型、管建一体、敏捷数据交付等新产品能力，应对复杂数据环境挑战，全面增强企业“用数”能力，释放数据价值。

数据资产运营化管理成为推动企业数字化转型走向纵深的关键

当下，企业数字化转型进入纵深阶段、日趋复杂的数据基础和新兴的数据应用场景大量涌现，都对企业数据资产管理能力提出了更高要求。星环科技在大量实践中总结发现，企业面向数字化转型存在不同层面的挑战

在战略层面，企业首先要具备数据战略意识上的转型，需要从管理视角上关注数据有依据、有来源、有认责，且用数方便，数出同源，人人可用数，以数据辅助管理及决策；

在战术指导层面，企业要向数据资产运营化转变。这不是单一的系统工程，而是一个贯穿式的端到端协作过程，需要从整条数据流到人工管理都具备提供数据资源的能力，各部门协同并承担相应职责，通过数据资产化为资产运营打下基座；

在战术落地层面，企业要关注数据开发、治理、服务体系的协同，只有让数据开发、数据管理、运营服务闭环并正向循环起来，数据开发者、管理者、使用者协同起来，才能让数据驱动业务变得更精准、更高效。

同时，企业要面对数据应用手段多样化、数据应用场景全面化，数据资产类型和范围激增而带来大量的适配工作，局部数据越来越重、安全/合规等要求下导致数据搬迁成本越来越高，数据环境正在向分布式、网格化的融合数据云模式演进。

应对上述挑战，企业除了要梳理数据流、开发流程、管理流程以外，还面临如何定义企业内的数据资产以及如何让数据发挥价值的严峻挑战。

数据资源到数据资产要关注的四个维度

企业IT息化的过程中每个系统会逐步建很多数据库表或临时表，但不是所有表中的内容都能发挥价值，这时数据还在数据资源阶段。在做资产盘点时并不是所有的表都需要盘点，对企业而言，数据资源需要控制和梳理，并且应该用系统化、自动化的方式收集盘点，并监控数据资源的变化，形成资源目录。

数据资源到数据资产，需要关注四个维度。第一，价值可度量，管理是有成本的，所以数据必须要有明确的应用场景；第二，应用可落地，数据的内涵、含义有明确的指向性，能够梳理和加工成相应的数据产品；第三，权属可认定，无论是个人、企业、公共数据，还是企业内部不同组织体系的数据，都需要有权属认定的过程；第四，语义可解释，在数据资产化的过程中必须语义可解释，数据内容才可以进一步梳理和管理。

下一个环节才是从数据资产变化为数据产品，数据产品是面向业务场景的落地，偏向于业务人员直观用数据。而数据服务目录偏向于交换、共享，内部促进数据流通，所以对于数据产品而言，偏向的是共享和服务。由于关心数据资源、数据资产、数据产品的人群不同，星环科技基于 TDS 的数据开发套件、数据治理套件、数据运营套件构建了三个目录，为不同的人群提供服务。

TDS 3.1一站式数字化运营平台，服务数据开发者、管理者、使用者

TDS 3.1 版本以完善全生命周期数据资产运营功能为闭环，满足数字化转型的战略战术诉求，新版本中围绕全生命周期数据资产运营，增强了数据资产元模型化、管建一体、敏捷数据交付等功能，应对复杂数据环境挑战。

全生命周期数据资产运营

从资产盘点到资产梳理、维护、使用、运营、推广，目录挂载、评价、下线，都是数据资产管理过程中的必要环节，这些环节的重点工作就是通过工具化形成资产编目体系，并在不同的编目类型下，使得数据资产正常流转起来，从而达到运营的目标。

基于以上理论框架，星环科技关注数据资源目录和资产目录如何构建。举一个例子，资源目录的目标是自动化盘点，通过元数据的自动采集能知道企业有什么库表，以及具体的描述息、占用的空间等。但采集出来的十万张表都做登记不现实，所以要模型化，把有高价值的元数据息物理模型化，再通过和相应的逻辑模型关联，从业务对象组织的角度重新做资产编目，挂载到数据资产目录上，从而形成技术人员可以理解、业务人员可以找到的一套映射关系和相应的入口。

同时，星环科技希望目录能够更灵活自由，才能够随着企业的变化逐步推进，并把数据的权属认定清楚，最后形成数据产品在数据商城上发布并共享出去。资产运营流程包括了面向平台管理员、生产者、消费者、平台运维等不同人群的操作流程和步骤，能够帮助企业梳理和记录相应的数据资产和资源。

数据资产元模型化，满足企业持续的迭代和演进

星环科技在多个行业及企业进行数据资产盘点的项目过程中发现，企业不仅是资产目录的编目体系是多变的，且被挂载上去的模型资产种类也丰富多变，要应对企业业务不断迭代演进带来的变化，星环科技认为要关注平台是否有能力适配这种多样性，而不是要平台版本的迭代。星环科技的平台提供了模型配置功能，把所有挂载的数据资产以元模型化的方式提供了基本的技术保障手段，可以让企业自己很灵活的定义数据标准、模型要素、命名字典等，从而用一个更灵活的方式满足企业后续管理水平的升级和应对业务迭代的变化。

管建一体，把数据治理和管理能力落实到软件开发流程和数据开发流程当中

把数据治理的手段和基于元模型的数据落实到开发流程当中也是 TDS 关注的重点 ，传统开发过程不管是需求理解、设计到软件发布，需要把标准、质量等不同能力融入进去，星环也提供了基本的标准编辑、落标检查、质量检查、质量规则的自由定义、自动化生成等一系列工具能力，并能穿插配置到数据采集、加工的整体任务流编排体系中，能够帮助大家把传统意义上的数据治理和管理能力落实到软件开发流程和数据开发流程当中。

敏捷数据交付，工具化的方式将实施方法论自动化

过去十几年的数仓建设，流程化实施已经形成了一套很固化或者常规的数仓一体建设模式，过程中有很多步骤，比如架构设计、业务调研/息调研、模型设计、指标管理、质量控制、标准落地等，都有一些手段和方法。现在的工具平台希望通过一套工具化的方式，将以前靠人工管理的工作底稿、管理脚本的方式慢慢平台化，形成相应的敏捷交付、定义、自动生成的过程，当然我们说在业务调研/息调研不同的步骤里面对应产生了数据架构定义、脚本定义等这一系列工作成果都能通过平台管理起来。

目前，星环科技 TDS 已经在金融、能源、政府、医疗等多个行业落地，海洋石油富岛公司借助 TDS，建设了大数据技术平台及体系化的数据资产管理平台，实现技术业务化、数据业务化，实现化工生产过程的降本增效，推进公司数字化转型；某医学大数据研究平台通过 TDS 的数据资产定义、资产目录建立、数据溯源、数据全程监控及资产评估改进工具，实现数据资产的全生命管理，为研究所构建了高性能、高可靠性、高安全性及可扩展性的医学大数据研究平台，实现了医疗数据的规范化、流程化、质量化，帮助研究所专业的医学数据分析团队高效挖掘病历样本等科研数据的价值，落地科研业务，保障科研进度的稳步推进；华夏基金基于TDS，融合了 TA（Transfer Agent开放式基金登记过户）系统、OTS（Online Trading System 网上交易）系统、反洗钱系统、会计系统、资讯系统、交易系统及直销和代销数据，为营销数据中心、反洗钱系统、投研指标系统、数据分析等业务应用建立了数仓、数集及专用库，对投研指标系统相关数据进行了迁移与整合，为华夏基金构建基于大数据等技术的统一分析数仓打下了平台基础。