引言：当企业完成了数据治理，形成了数据资产，负责的部门数据中心对数据资产缺乏直观的展示方式，有多少数据资产，资产如何分布，领导两眼一抹黑？数据资产生产过程不透明，数据质量如何？数据源表结构修改后，导致数据中心采集作业报错，如何提前预警并处理？源数据表结构设计不合理，不规范，缺乏主键，导致OGG作业报错，如何避免？评估手段缺失，如何体现数据资产价值，如何判断数据处理效率高低？
数据资产价值分析的架构：
数据资产价值分析内容：
资产全景视图：
面向用户：数据中心管理人员、上级领导。分析目的：了解数据中心数据资产的总体规模、数据资产的分布情况、月活情况、数据资产访问情况，体现数据中心的数据资产管理能力。展示内容：
1、首页：展示数据资产的概况，包括：资产总体规模情况、各业务板块资产数量及排名、月活资产情况资产分布情况：业务资产数量及分布情况资产访问情况：数据资产访问排行榜，月活用户数等。
2、各个情况都可以下钻展示，如下：
数据资产总量可以下钻到数据资产的总量情况
数据资产系统可以下钻到数据资产生产
活跃资产可以下钻到资产使用情况
活跃用户可以下钻到用户行为情况
数据产品服务分析：
面向用户：数据资产管理人员、上级领导
分析目的：展示数据资产接入的应用，体现了数据中心的数据服务能力。
展示内容：
1、首页：管理接入数据资产的各类应用，包括：
应用统计、重点应用、热门应用
2、下钻：跳转到对应的应用。
数据资产的定价分析：
面向用户：数据资产管理人员、上级领导
分析目的：从数据资产被使用的角度来展示数据的价值，体现了数据中心的数据服务能力和数据资产管理能力。
展示内容：
1、首页：显示数据应用被调用的情况，体现数据的价值，内容包括：
数据服务：数据服务数量、数据服务被调用次数、申请数、在途处理数、完成支撑数
数据应用：按照数据服务流程支撑的热点应用；高价值数据目录项（使用热度）、热点讨论项等
2、下钻显示明细服务的调用情况，响应时间分析等。
3、数据价值的评分量化及量化后数据价值查询等
总结：数据资产价值通过资产全景视图、数据产品服务分析、数据资产定价分析和数据资产运营分析展示，有助于组织更好地理解数据资产价值和利用数据资产以推动业务决策和创新，促进数据资产流通，助力数字转型，发挥数据资产价值。
推荐方案介绍：数据资产、数据要素与数据资产入表，这三个关键词紧密相关，构成了数字化时代的重要基石。在信息化浪潮中，数据资产作为企业和组织的核心竞争力，已经成为驱动业务增长和创新的关键因素。数据资产是指由个人或企业拥有或控制的，能够带来未来经济利益的数据资源。这些资源以物理或电子方式记录，包括客户信息、销售数据、财务数据等，它们具有价值、可计量且可读取。数据要素则是参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源，它与土地、劳动力、资本、技术等并列为新型生产要素。数据资产入表，是将这些数据资源纳入企业或组织的资产管理体系中进行有效管理和利用的过程。通过入表，企业可以更好地管理数据的获取、存储、处理、共享和使用，确保数据的可靠性、准确性和安全性。同时，入表还能提升企业的信用评级和融资能力，增强在资本市场的核心竞争力。
方案部分目录和内容：
