基于CU,PO,RD,IPO矩阵图分析数据资产-自创_po矩阵图 和rd矩阵图

术语

        数据资产：数据资产是具有价值的数据资源。没有价值的数据资源，通过采集，整理，汇总等加工后，也可以成为具有直接或间接价值的数据资产。传统企业逐渐数字化转型，尤其是互联网企业，都十分重视企业的的数据资产。这些数据通过大数据处理，提供给商业智能化，或人工智能等使用，会给公司带来直接或间接的经济效益。这些数据资产通常的表现形式，诸如关系型数据库数据库，如mysql，oracle等的结构化库表数据，也包括大数据，数仓如hive,hbase,hudi，mongodb,es等结构化与半结构化的数据。

        CU矩阵: CU矩阵中的C指create创建，U指use使用的意思。可以用来标记一个数据相关联的重要的两个属性。例如Hive表数据的创建者，以及Hive表的使用者。创建者可以是多个，使用者也可以是多个，创建者和使用者可以相同，也可以不同。

        PO矩阵：PO矩阵中的P是指过程，例如数据的生产过程，O是指组织，如企业内部的某个部门或某个小组。PO矩阵，可以用数据在生产过程中经过哪些组织，与哪些组织产生关系。

        RD矩阵：RD矩阵中的R是指resource资源，D指data数据。RD矩阵可以指出在生产，使用数据过程中要是用到哪些资源。这样可以对数据的生产成本，使用成本可以进行评估。

        IPO图：在企业业务团队，使用数据进行生产任务的过程中，分析每个过程的输入数据类，输出数据类。并且与RD矩阵进行调整。最后总结出整个生产链条，涉及系统的数据类。形成一张链路图。可以对重点任务，重点数据类进行标记。

背景技术

        随着传统行业积极主动的向数字化转型，以及互联网行业的业务不断拓展。像金融，社交媒体，视频网站，电商零售，传统房地产，车联网企业，制造业，工业互联网等每天都产生大量的数据，这些数据就像水一样，处理的好会成为一种力量能源，帮助公司的业务能够朝着正确的方向，更好更快的前进；处理不好也会像洪水那样成为一种泛滥灾难，会给个人，企业甚至社会，国家制造巨大的损失。

        既然数据是一把双刃剑，怎么样，收集，处理，用好这些数据。使其真正成为企业的数据资产，而不是负债。就需要一套完整，系统的方法，对现有的数据进行价值分析，评价的方法，甚至形成一套系统的，自动化的进行数据资产的分析方法与系统工具。进而更好的管理数据，利用数据，为企业创造更大的价值。

        在进行数据资产管理的时候，很多场景都需要明确知道数据的生产者，使用者。以及数据的生产过程，涉及的部门，数据生产与使用成本。数据资产管理，涉及对数据的复用，生产，数据资产成本分析࿰