一、數字轉型中的數據資產管理技術探討
（一）數據治理技術
數據治理是確保數據質量、合規性和管理規范性的關鍵技術。企業通過數據治理確保數據的完整性和可用性，常用技術包括元數據管理、數據質量控制和數據標準化等。數據質量管理框架（DQM）幫助清洗和標準化數據，確保其符合高質量標準。元數據管理技術記錄數據的結構、來源和流向，為數據資產管理提供全景視圖，提高數據的可追溯性。數據治理還需和數據安全與隱私保護策略相結合，設定訪問權限和使用規范，保障數據安全性和合規性。全面的數據治理不僅提高了數據管理效率，還能為數據分析、人工智能等應用提供可靠的數據支持。
（二）云計算與數據存儲技術
云計算和數據存儲技術為企業管理海量數據提供了高效解決方案。云平臺通過提供彈性計算資源，支持分布式數據存儲和處理，滿足大數據需求。云計算幫助企業降低IT基礎設施成本，同時提升存儲和計算資源的靈活性。云存儲（如Amazon S3、Google Cloud Storage）與分布式存儲（如HDFS、Ceph）提供大規模數據存儲和訪問服務。對象存儲的無層級架構支持高并發訪問，具備高可靠性。冷熱數據分層存儲技術通過自動化的數據遷移策略，在保證訪問效率的同時降低存儲成本。
（三）數據安全與隱私保護技術
數據安全與隱私保護技術在數字轉型中至關重要，特別是在信息泄露和數據濫用風險增加的背景下。數據加密技術（如AES和RSA）應用于數據存儲與傳輸過程中，保障數據安全。隨著大數據應用擴展，端到端加密成為保護數據的重要手段。訪問控制技術通過身份驗證和授權管理，限制用戶對敏感數據的訪問權限。常用的訪問控制策略有基于角色（RBAC）和基于屬性（ABAC）的控制。隱私保護方面，數據脫敏技術通過匿名化處理敏感信息，避免隱私泄露。區塊鏈技術憑借其不可篡改和去中心化的特性，也為數據共享和安全提供保障。這些技術支持企業在數字轉型中安全合規地管理數據。
二、數字轉型中的數據價值挖掘技術路徑分析
（一）大數據分析技術的應用與實踐
大數據分析技術在數字轉型中具有重要作用，特別是處理海量數據時。企業利用大數據技術對結構化和非結構化數據進行深度分析，發現潛在商業價值。常用的大數據分析技術包括數據倉庫、數據湖，以及分布式計算框架如Hadoop和Spark。數據倉庫用于結構化數據的存儲與分析，而數據湖則處理各種格式的數據。Hadoop與Spark為大規模數據處理提供分布式計算框架，通過并行計算提高數據處理速度，滿足企業對實時分析和大規模預測的需求。例如，電商平臺分析用戶行為數據，預測消費者購買傾向，制定精準營銷策略；金融機構則利用大數據技術識別潛在的風險和欺詐行為。大數據技術應用將在各行業中深化，進一步提升決策支持的精準度。
（二）機器學習與人工智能技術在數據挖掘中的運用
機器學習和人工智能技術促進了數據挖掘的深度和廣度。通過機器學習算法，企業能夠從歷史數據中提取規律，建立預測模型，自動化決策。常見的機器學習算法包括監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習通過標注數據訓練模型，預測未來數據趨勢；無監督學習則發現數據中的潛在模式；強化學習通過與環境互動，不斷優化決策策略。機器學習與人工智能結合,提升了數據挖掘的精度和效率。例如，電商平臺通過用戶瀏覽和購買數據，結合機器學習算法，精準推薦商品；金融領域通過分析用戶的信用歷史和消費行為，預測違約風險。
（三）數據挖掘算法和工具的選擇與優化
數據挖掘效果取決于算法的選擇和優化。常見的算法有分類、回歸、聚類和關聯規則挖掘等，企業根據不同應用場景選擇合適算法。回歸分析用于預測連續數據的趨勢，分類算法用于識別用戶群體的特點，而關聯規則挖掘常用于市場分析，幫助商家優化商品布局。隨著數據復雜度增加，傳統算法無法滿足需求，因此需要優化算法。
優化方式包括算法并行化、參數調優與特征選擇等，有效提升模型的準確性和效率。Python及Hadoop中的MapReduce等工具廣泛應用于數據挖掘，他們幫助企業高效選擇算法，提取數據價值。持續優化的數據挖掘工具與算法將推動企業從海量數據中獲得更多有價值的信息。
三、數字轉型中數據資產管理與價值挖掘的協同發展
（一）數據治理與數據挖掘的協同發展路徑
數據治理與數據挖掘的協同發展能夠顯著提升數據資產的價值和利用效率。數據治理通過標準化管理、數據質量控制和元數據管理，確保數據準確性與一致性，作為數據挖掘的可靠基礎。數據質量管理框架（DQM）通過數據清洗、匹配和標準化等技術，確保數據的一致性和準確性，通常要求數據準確率達到95%以上。數據挖掘技術，如聚類分析和預測建模，從海量數據中提取有價值的信息，進一步支持決策。數據挖掘還能夠揭示數據治理中的潛在問題，如數據缺失和不一致，反向促進數據治理的優化。
（二）數據整合和分析平臺的建設與優化
數據整合和分析平臺是數據管理與價值挖掘的核心支撐。隨著數據來源多樣化，企業需借助數據倉庫和數據湖技術進行數據的整合管理。數據倉庫通常使用星形模式,優化結構化數據的存儲和查詢，支持數據的快速訪問；數據湖則存儲結構化、半結構化及非結構化數據，如日志和視頻。
企業通過ETL工具整合數據源，減少冗余，提高數據一致性。云平臺，如Amazon Redshift和Google BigQuery，提供大規模數據處理能力，支持實時數據分析。整合與分析平臺的優化，提高了數據流轉效率，進一步推動了數據價值的發現與決策支持。
（三）數據質量管理與價值挖掘的緊密結合
數據質量管理與價值挖掘緊密結合，能夠顯著提高數據分析的準確性和商業價值。數據質量管理技術，通過清洗、去重和標準化等手段，確保數據完整性和一致性，數據缺失率通常控制在5%以下，數據準確率達到95%以上。數據挖掘技術，如決策樹和支持向量機（SVM），從高質量數據中提取商業價值。例如，金融行業通過數據挖掘分析客戶信用，結合數據質量管理，能夠將違約預測的準確率提升至95%以上。數據挖掘技術還可識別數據中的質量問題，反饋并優化數據質量管理流程。通過集成自動化清洗工具（如Trifacta、Talend）和機器學習驅動的數據監控，企業能夠實時優化數據質量，提升數據的挖掘價值。
四、結束語
數字轉型中數據資產管理與價值挖掘協同發展是提升企業競爭力的關鍵。隨著技術的不斷進步，數據資產管理與價值挖掘的協同發展將成為推動企業數字轉型的重要動力。隨著人工智能、機器學習、大數據分析等技術的持續深化，數據治理將更加精細化，數據質量管理與挖掘技術的結合將變得更加緊密，企業將能夠更高效地挖掘和利用數據的潛在價值。展望未來，企業應持續關注技術更新與數據生態的變化，靈活調整數據管理策略，確保在數字經濟時代中占據有利位置，實現持續增長與競爭優勢。
（張馨菡 華夏銀行股份有限公司 ）
浙公網安備 33010502006954號 
