数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据运营是数据治理从专项工作转变为企业日常经营管理体系的推进过程和实施策略，指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息、规律和知识加工成数据服务、数据产品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用，并在数据使用过程中产生更多价值。
数据运营是通过管理数据资产的配置、使用和维护，从而改善内部响应效率，提升数据资产效益的重要手段。数据运营管理包括两个重要方面，一是数据运营的核心活动职能，二是确保这些活动职能能够落地实施的保障措施。数据运营处于价值创造实现的核心地位。基于大数据平台的技术支撑，及依托平台实现数据全生命周期的管理，为数据运营价值实现铺平道路。
图17 数据运营框架图
数据运营管理框架包含6个活动职能（数据需求、数据服务、数据开发运维、数据确权、数据应用管理、评估与审计）和2个保障措施（运营组织和制度体系）。活动职能是指落实数据运营管理的一系列具体行为，保障措施是为了支持活动职能实现的一些辅助的组织架构和制度体系。数据运营核心能力包括：
图18数据运营核心能力图
1）数据确权：是指对各级组织机构（权利主体）所拥有的数据权进行确认的过程。数据确权是数据运营的前提，只有厘清依附在数据上各项数据权利所对应的归属主体，才能更好的激励经营主体的积极性。
2）建立需求管理体系：快速响应业务需求。高效的需求管理：实现需求的统一管理和项目信息的共享，通过部门间的整合，充分提升信息化项目实施所带来的效益。高效的问题管理：建立符合平台管控要求的问题管理机制，优化问题管理过程，提高问题处理的速度，提升服务质量和服务水平。在数据需求管理方面，建立需求承接流程、数据加工流程和应用保障流程，以有效应对各个部门产生的频繁的数据采集和数据使用需求。
3）数据开发运维：在数据平台或相关数据服务上，对数据采集、数据处理、数据存储、数据开发等过程的日程运行及维护，建立开发管理规范与管理机制，开发过程和质量进行监控与管控、监管数据平台或相关数据服务的正常运行，提供持续可用的数据内容等管理活动。数据资产全生命周期的运维管理，日常运维，监控，事件和问题管理，统计分析和优化，应急管理及预案等内容。
4）数据服务：主要是指按照使用要求，对数据进行加工处理，形成标准化的数据提供途径，从而面向消费端提供数据支撑的过程。数据服务管理则是对服务内容、服务过程、服务质量、服务效率等要素进行管理的过程。数据服务通常可以分为8类，包括数据集、API接口、数据报表、数据报告、数据标签、数据订阅、数据组件、数据应用等。通过数据服务的开发，能够提前封装满足使用需要的结构内容，支持规模化发展，更好更快的响应数据使用需求。
5）数据应用：指的是对数据的使用，使其发挥价值，通过对组织数据进行统一的管理、加工和应用，对内支持科研管理、市场营销、供应链流程优化、智能制造、生产运营等活动，对外支持数据开放共享、数据服务等一系列活动从而提升数据在组织运营管理过程中的支撑辅助作用。
6）评估与审计包含：数据效益评估、数据运营评估、数据管理成熟评估、绩效评估及数据审计等内容。数据效益评估主要指对数据运营活动的工作质量、成效水平、应用范围和成熟程度等予以具体的、客观的、恰当的评价。数据运营评估是对数据在运营期间效果的整体评价。绩效评估是用来评估、评价数据治理相关责任人职责履行情况的，可以作为数据治理工作的执行情况的参考。数据审计保障数据交换、交易过程中一手数据、增值服务数据的真实性、可用性、合法合规性，以及质量健康度，维护数据消费者的合法权益。
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