一、数字转型中的数据资产管理技术探讨

（一）数据治理技术

数据治理是确保数据质量、合规性和管理规范性的关键技术。企业通过数据治理确保数据的完整性和可用性，常用技术包括元数据管理、数据质量控制和数据标准化等。数据质量管理框架（DQM）帮助清洗和标准化数据，确保其符合高质量标准。元数据管理技术记录数据的结构、来源和流向，为数据资产管理提供全景视图，提高数据的可追溯性。数据治理还需和数据安全与隐私保护策略相结合，设定访问权限和使用规范，保障数据安全性和合规性。全面的数据治理不仅提高了数据管理效率，还能为数据分析、人工智能等应用提供可靠的数据支持。

（二）云计算与数据存储技术

云计算和数据存储技术为企业管理海量数据提供了高效解决方案。云平台通过提供弹性计算资源，支持分布式数据存储和处理，满足大数据需求。云计算帮助企业降低IT基础设施成本，同时提升存储和计算资源的灵活性。云存储（如Amazon S3、Google Cloud Storage）与分布式存储（如HDFS、Ceph）提供大规模数据存储和访问服务。对象存储的无层级架构支持高并发访问，具备高可靠性。冷热数据分层存储技术通过自动化的数据迁移策略，在保证访问效率的同时降低存储成本。

（三）数据安全与隐私保护技术

数据安全与隐私保护技术在数字转型中至关重要，特别是在信息泄露和数据滥用风险增加的背景下。数据加密技术（如AES和RSA）应用于数据存储与传输过程中，保障数据安全。随着大数据应用扩展，端到端加密成为保护数据的重要手段。访问控制技术通过身份验证和授权管理，限制用户对敏感数据的访问权限。常用的访问控制策略有基于角色（RBAC）和基于属性（ABAC）的控制。隐私保护方面，数据脱敏技术通过匿名化处理敏感信息，避免隐私泄露。区块链技术凭借其不可篡改和去中心化的特性，也为数据共享和安全提供保障。这些技术支持企业在数字转型中安全合规地管理数据。

二、数字转型中的数据价值挖掘技术路径分析

（一）大数据分析技术的应用与实践

大数据分析技术在数字转型中具有重要作用，特别是处理海量数据时。企业利用大数据技术对结构化和非结构化数据进行深度分析，发现潜在商业价值。常用的大数据分析技术包括数据仓库、数据湖，以及分布式计算框架如Hadoop和Spark。数据仓库用于结构化数据的存储与分析，而数据湖则处理各种格式的数据。Hadoop与Spark为大规模数据处理提供分布式计算框架，通过并行计算提高数据处理速度，满足企业对实时分析和大规模预测的需求。例如，电商平台分析用户行为数据，预测消费者购买倾向，制定精准营销策略；金融机构则利用大数据技术识别潜在的风险和欺诈行为。大数据技术应用将在各行业中深化，进一步提升决策支持的精准度。

（二）机器学习与人工智能技术在数据挖掘中的运用

机器学习和人工智能技术促进了数据挖掘的深度和广度。通过机器学习算法，企业能够从历史数据中提取规律，建立预测模型，自动化决策。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习通过标注数据训练模型，预测未来数据趋势；无监督学习则发现数据中的潜在模式；强化学习通过与环境互动，不断优化决策策略。机器学习与人工智能结合,提升了数据挖掘的精度和效率。例如，电商平台通过用户浏览和购买数据，结合机器学习算法，精准推荐商品；金融领域通过分析用户的信用历史和消费行为，预测违约风险。

（三）数据挖掘算法和工具的选择与优化

数据挖掘效果取决于算法的选择和优化。常见的算法有分类、回归、聚类和关联规则挖掘等，企业根据不同应用场景选择合适算法。回归分析用于预测连续数据的趋势，分类算法用于识别用户群体的特点，而关联规则挖掘常用于市场分析，帮助商家优化商品布局。随着数据复杂度增加，传统算法无法满足需求，因此需要优化算法。

优化方式包括算法并行化、参数调优与特征选择等，有效提升模型的准确性和效率。Python及Hadoop中的MapReduce等工具广泛应用于数据挖掘，他们帮助企业高效选择算法，提取数据价值。持续优化的数据挖掘工具与算法将推动企业从海量数据中获得更多有价值的信息。

三、数字转型中数据资产管理与价值挖掘的协同发展

（一）数据治理与数据挖掘的协同发展路径

数据治理与数据挖掘的协同发展能够显著提升数据资产的价值和利用效率。数据治理通过标准化管理、数据质量控制和元数据管理，确保数据准确性与一致性，作为数据挖掘的可靠基础。数据质量管理框架（DQM）通过数据清洗、匹配和标准化等技术，确保数据的一致性和准确性，通常要求数据准确率达到95%以上。数据挖掘技术，如聚类分析和预测建模，从海量数据中提取有价值的信息，进一步支持决策。数据挖掘还能够揭示数据治理中的潜在问题，如数据缺失和不一致，反向促进数据治理的优化。

（二）数据整合和分析平台的建设与优化

数据整合和分析平台是数据管理与价值挖掘的核心支撑。随着数据来源多样化，企业需借助数据仓库和数据湖技术进行数据的整合管理。数据仓库通常使用星形模式,优化结构化数据的存储和查询，支持数据的快速访问；数据湖则存储结构化、半结构化及非结构化数据，如日志和视频。

企业通过ETL工具整合数据源，减少冗余，提高数据一致性。云平台，如Amazon Redshift和Google BigQuery，提供大规模数据处理能力，支持实时数据分析。整合与分析平台的优化，提高了数据流转效率，进一步推动了数据价值的发现与决策支持。

（三）数据质量管理与价值挖掘的紧密结合

数据质量管理与价值挖掘紧密结合，能够显著提高数据分析的准确性和商业价值。数据质量管理技术，通过清洗、去重和标准化等手段，确保数据完整性和一致性，数据缺失率通常控制在5%以下，数据准确率达到95%以上。数据挖掘技术，如决策树和支持向量机（SVM），从高质量数据中提取商业价值。例如，金融行业通过数据挖掘分析客户信用，结合数据质量管理，能够将违约预测的准确率提升至95%以上。数据挖掘技术还可识别数据中的质量问题，反馈并优化数据质量管理流程。通过集成自动化清洗工具（如Trifacta、Talend）和机器学习驱动的数据监控，企业能够实时优化数据质量，提升数据的挖掘价值。

四、结束语

数字转型中数据资产管理与价值挖掘协同发展是提升企业竞争力的关键。随着技术的不断进步，数据资产管理与价值挖掘的协同发展将成为推动企业数字转型的重要动力。随着人工智能、机器学习、大数据分析等技术的持续深化，数据治理将更加精细化，数据质量管理与挖掘技术的结合将变得更加紧密，企业将能够更高效地挖掘和利用数据的潜在价值。展望未来，企业应持续关注技术更新与数据生态的变化，灵活调整数据管理策略，确保在数字经济时代中占据有利位置，实现持续增长与竞争优势。

（张馨菡  华夏银行股份有限公司 ）