随着大数据时代的来临，数据分析和应用的不断深化，我们从IT时代走向DT时代，以数据驱动企业运营成为主流。企业依赖数据资产管理为其提供可靠、有价值和高质量的数据，提供更好的产品和服务，控制企业运营风险，为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。然而，随着数据的种类、数量和复杂性的与日俱增，企业缺乏数据资产管理经验及方法，难以掌握复杂数据管理所需的技能，一般表现为：数据孤岛现象严重，企业内外数据分散，缺乏共享与连接；元数据管理缺乏，数据缺少透明性和可读性，数据中心逐步沼泽化；数据标准缺失，数据共享与连接困难；数据质量低下，影响企业决策；数据增长无序，大量数据充斥于生产核心应用系统中，导致性能低下；数据安全问题突出，敏感信息屡屡泄漏；数据访问效率低下，生产系统性能问题反复出现。

为解决数据资产管理难题，作为中国数据资产管理峰会的发起单位，在参考国外数据资产管理理论的基础上，结合多年来在中国数据资产管理领域的实践经验，于首届DAMS中国数据资产管理峰会上提出了DAMS数据资产管理服务框架，推动中国企业在大数据时代中的数据资产集成、治理、运营和变现。

DAMS数据资产管理服务框架

DAMS数据资产管理服务框架以数据为核心，解决企业数据资产从采集、集成、治理、运营管理和变现等不同阶段的数据资产管理能力体系。它以“企业级产品”+“本地化服务”的方式提供专业化的数据资产管理服务，为企业解决数据资产管理方面困扰。

基于数据集成方法，结合多年的数据集成建设服务经验，结合行业实践与技术，为客户量身定制，提供丰富的数据集成服务。
构建企业级跨部门的数据集成总线，各类结构化和非结构化的数据从不同的数据源中通过采集、整合、清洗和加载实现有机地集中，为企业提供数据共享，打破企业数据孤岛，打通数据价值链，增加信息的流动性和提高数据价值的转换效率。具体包括：数据集成建模服务、数据集成生命周期管理服务、可视化数据集成支撑。

数据治理是企业进行数据资产管理活动的基石，离开数据治理企业将被IT系统海量数据淹没，无法更好地管理数据，发挥数据价值。
数据治理服务能够帮助客户，打破数据孤岛，避免数据中心沼泽化，为企业数据化运营提供高质量的数据环境，驱动数据服务。
具体包括：数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、数据质量管理。

1.数据安全管理
围绕企业的敏感数据管理而展开，解决敏感数据在不同环境中的敏感数据识别、迁移、脱敏和访问控制等相关问题。在企业内建立以敏感数据为核心的数据安全管理体系，识别和管理企业敏感数据所在，建立有效的敏感数据脱敏机制，防止敏感数据从不同环境中被恶意窃取和泄露，保障企业信息安全。
新炬网络从长期数据资产运营管理经验出发，总结针对敏感数据管理方法论，从以下四个层面管理敏感数据：敏感数据分级；识别敏感数据 ；敏感数据目录 ；敏感数据迁移管控。

2.数据生命周期管理
数据生命周期管理平台是数据生命周期的自动化解决方案，从需求管理、策略管理、技术管理三个层面实施，协助客户完成数据生命周期管理的数据分析、策略制定和管理、作业配置以及作业执行全程。以数据产生、应用、归档到销毁的生命周期不同阶段的特点，建立企业应用数据分层多级数据存储体系，降低核心应用数据存储和运维成本，提升数据访问性能、可维护性以及健壮性。

3.SQL审核
SQL审核四步法：SQL采集—SQL分拆—SQL优化—上线跟踪，不同于传统的SQL优化方法，它着眼于系统上线前的SQL分析和优化，着重解决SQL问题于系统上线前。通过上线前的SQL审查以及上线后SQL跟踪，可以解决客户大多数的性能问题。

在长期的服务管理和架构管理项目实施过程中，总结出一套服务治理体系，包括服务目录管理、服务生命周期管理、服务监控与告警、服务画像四个方面。以系统服务为中心实现良好而有序的管理，为企业应用开发人员和维护人员提供服务定义、服务状态、服务关系三幅关键视图，促使企业不同部门之间可以定义、应用和维护高度重用的系统服务。具体包括：服务目录管理、服务生命周期管理、服务依赖分析、服务监控与告警、服务质量管理。

基于大数据理论模型，和多年的数据项目深耕，结合行业实践与技术，推出了大数据平台建设服务方案，为客户提供一站式服务，实现数据管理、分析，让数据说话，为企业发展护驾保航。
同时，除了能依据客户需求，利用开源、成熟技术构建大数据平台外，还提供自主研发的大数据分析产品，具备灵活分析展现能力，并内置固化成熟的分析场景，为客户提供一站式的大数据服务能力。