企业需要做好数据资产管理的保障措施

大数据时代，各行各业都释放出海量数据。然而，企业的数据资源散落在多个业务系统中，管理人员无法及时感知数据的分布与更新情况，无法快速找到并识别有价值的数据并纳入数据资产，数据孤岛现象普遍存在。据统计，98%的企业存在数据孤岛问題。

“数据是动态的，且根据业务发展不断增加，这造成数据资产管理愈加复杂。

数据数量庞大是造成数据孤岛现象的另一个重要原因。国际相关研究机构预测，到2020年，中国数据总量将会超过8万亿GB，占全球数据总量的比例达到20%左右。中国已成为生产数据数量庞大、类型丰富的大国。

此外，大部分企业还没有建立有效管理和应用数据的模式，没有找到释放数据价值的“最优路径”。峰会上，中国信息通信研究院、大数据技术标准推进委员会发布的《数据资产管理实践白皮书4.0版》认为，在数据资产管理过程中，企业面临很多困难，包括数据质量不过关、数据难以打通、数据获取成本较高以及数据安全难以保障等。这导致了企业内部各部门之间无法共享数据，降低了资源利用率和数据的可得性。

相关调研机构数据表明，企业要想将一些质量不高的数据转变成有意义的数据，需要多花15%至25%的费用。所以，一些企业拥有很多数据，但这些数据并不可用或者说不容易被使用。

随着数据的海量增长和潜在价值的不断提升，数据已经成为最重要的资产，为创新发展提供了关键要素。“数据即资产”已经被广泛认可。作为资产，数据被纳入企业的资产管理中，但数据又不同于列示在资产负债表中的传统资产，因此，数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。

《数据资产管理实践白皮书4.0》将数据资产定义为由企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的数据资源。

“这说明，并非所有的数据都能成为数据资产，只有能够在未来为企业带来经济效益的，才能成为数据资产。”数据本身蕴含了巨大的财富，如果企业能对其加以合理分析和利用，就可以将数据打造为资产。

“对于已有的数据资产，企业需要完成对数据资产的盘点，即了解所拥有的数据，进行稽核检查，包含对数据标准、安全、指标、开发操作等一系列的检查，衡量当前数据管理水平，建立组织体系和制度规范等。”李雨霏建议，企业需考虑自身组织方式、架构体系以及当前数据管理水平等多个因素，灵活调整各个步骤。

《数据资产管理实践白皮书4.0》认为，企业在数据资产管理过程中需配套管理工具，以辅助专业团队更加高效便捷地开展数据资产管理相关工作，主要包括数据标准管理工具、元数据管理工具、主数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具、数据价值管理工具、数据服务管理工具等。其中，数据价值管理工具和数据服务管理工具非常重要，通过建立数据服务目录、进行数据资产盘点、数据价值评估、提供便捷数据服务等实现数据资产共享流通，真正释放数据的价值。

此外，企业需要做好数据资产管理的保障措施。

第一，制定战略规划，将数据资产管理发展规划作为企业战略规划的一部分，这是企业自上而下顺利推动数据资产管理非常重要的一步。

第二，完善组织架构，明确数据资产管理过程中涉及的各个角色相应的职责。

第三，建立制度体系。第四，设立审计机制。第五，开展培训，使数据资产管理更加专业化。

企业数据资产管理工具

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