大数据时代的必修课：数据资产管理

随着人工智能等技术热点牵引着数据规模、数据范畴、数据质量及其价值评估体系的发展，数据资产管理的重要性愈加凸显。数据资产管理旨在提升数据的质量和价值，保障数据的安全及合规性，为大数据内部应用或外部运营打下夯实的基础，是实现智慧城市、数字孪生城市的重要前提和保障。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据资产管理便有了更清晰的界定，将数据资产管理能力作为企业核心竞争力。数据管理方式的持续发展、战略规划与数据资产运用，正在成为企业工作的重心。数据资产的管理效果也在直接影响企业的财务表现，数据资产竞争力所占比重与日俱增。

一、数据资产管理直面企业痛点

企业日常经营活动中积累的大量数据，除了支持业务流程运转之外，越来越多地被用于帮助企业提升管理决策效率、实现价值挖掘和业务创新。企业日常经营决策过程的背后，实质是数据的生产、传递和利用的过程，风险控制、产品定价、绩效考核等管理决策过程需要大量高质量数据支撑。提升数据质量、降低成本已经成为行业企业热点关注话题。如果不能对数据进行有效梳理及精细化管理，其价值就得不到很好体现，严重影响数据价值发挥，甚至会给运营管理带来负面作用。此外，日益全面、严格的监管措施和信息披露要求，也对企业数据提出了前所未有的挑战。这些痛点反映了数据资产管理的重要性，主要体现在以下几个方面：

痛点之一是缺乏统一数据标准。数据登记盘点流程缺乏统一的数据标准，无法有效避免数据混乱冲突、一数多源、多样多类等问题。统一标准是解决数据的关联能力，保障信息交互、数据流通、系统访问功能顺畅的必要前提。

痛点之二是数据周期规划混乱。对于部分企业来说，其内部数据的采集、传输、存储、应用、开放共享等全生命周期流程的各个环节的规划存在不合理现象。如收集数据时数据源用户处于不知情/非同意状态、违约超范围加工或未做到加工信息隔离、未经内部同意对外提供数据等。

痛点之三是难以统筹业务管理。数据的增删、修改、使用等权限管理混乱，难以建立全面、准确、完整地反映企业运营状况的单一数据视图。数据需求、数据质量、数据应用等问题的管理和解决分散在不同业务和技术部门，没有一个清晰的协调机制和统一的数据管理渠道，业务不能及时、按需获得数据支持。

痛点之四是数据处理效率低下。数据采集、预处理等工作的周期较长，方法不够便捷，处理效率低下，无法快速挖掘整理出完善优质的数据属性供分析应用，需要提升开发及治理效率。

痛点之五是数据质量参差不齐。数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题不能被及时发现和有效解决。需要建立规范的数据治理流程和考核机制等途径加以完善。

痛点之六是数据垃圾亟待解决。大量的历史留存冷数据无法被有效识别及处理，形成数据“包袱”。这些数据“包袱”很难变成数据“金矿”，又占用存储空间，浪费成本，造成损失。痛点之六是数据垃圾亟待解决。大量的历史留存冷数据无法被有效识别及处理，形成数据“包袱”。这些数据“包袱”很难变成数据“金矿”，又占用存储空间，浪费成本，造成损失。

痛点之七是安全监管势在必行。缺乏有效的数据安全管理机制，对敏感信息、隐私信息、保密信息的访问缺乏有效控制使其脱敏脱密合规，甚至对企业形成潜在的声誉和法律风险等。建立一个可靠的“数据加密保险箱”势在必行。

痛点之八是数据价值难以评估。数据评价体系以及数据资产化目前处于初级阶段，数据增值保值以及数据估值衡量问题亟待解决，可以说数据资产变现任重而道远。

数据作为越来越重要的生产要素，将成为比土地、石油、煤矿、劳动力等更为核心的生产材料，但是，实现数据资源向数据资本的转变还需要面对一系列的问题和挑战，数据资产管理正在成为企业赋能商业创新的具有影响力和战斗力的核心竞争领域。

我国数据资产管理的现状

我国数据资产管理市场发展的主要推动来自政府和大型互联网公司。在国家层面上，正在以政务信息和政府数据管理为切入口，由上至下地推动数据资产管理。在这样的政策环境的影响下，数据资产管理的市场有望于2018年呈现爆发式增长态势。另一方面，大型互联网公司产生的数据无论从总量还是价值上来说，都具有举足轻重的影响。越来越多的大型互联网公司正在呈现数据驱动的状态，通过与各类行业数据交叉融合产生新价值。预计到2020年，90%的大型互联网企业将从原始数据加工处理、衍生指标分析应用、数据流通共享开放、营销推荐数据服务中获得不菲的收入。

如何实践数据资产管理

数据作为越来越重要的生产要素，将成为比土地、石油、煤矿等更为核心的生产资源，如何加工利用数据，释放数据价值，实现企业的数字化转型，是各行业和企业面临的重要课题，然而数据的价值发挥面临重重困难。企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务人员无法及时感知到数据的分布与更新情况，也无法进一步开展对数据加工工作。数据标准不统一，数据孤岛普遍存在导致业务系统之间的数据无法共享，资源利用率降低，降低了数据的可得性。标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差，垃圾数据增多，数据不可用。数据安全意识不够、安全防护不足导致了数据泄露事件频发，危害了企业经营和用户利益。为了解决解决数据面临的诸多问题，充分释放数据价值。

我给大家推荐一款非常好用的数据资产管理工具——睿治。睿治平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。