數據資產化是企業數字化轉型的基石，是把數據原礦提純為數據金子的必經之路。數據資產具有以下幾個特點：

根據中國信通院定義，數據資產管理是指對數據資產進行規劃、控制和提供的一組活動職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據資產的價值。
可以說，數據資產管理是一項長期性的、體系化的工作，為保證各項數據資產管理活動有效開展，統籌推動數據資產管理工作順利進行，戰略規劃、企業架構、制度體系、平臺工具、長效機制等保障措施都極為重要。
那么如何將數據資產管理進行落地，今天給大家分享一個數據資產管理實踐的通用步驟，可參考“統籌規劃→管理實施→稽核檢查→資產運營”四個階段的方法策略執行。以業務應用目標為指引，企業可以按照自身數據及管理情況定制不同的實施步驟。

△數據資產管理實踐通用步驟

第一階段：統籌規劃

數據資產管理實施第一階段是統籌規劃，包括評估管理能力、發布數據戰略、建立企業責任體系三個步驟，為后續數據資產管理和運營錨定方向、奠定基礎。
第一步是盤點數據資產，評估數據資產管理能力。
利用技術工具從業務系統或大數據平臺抽取數據、采集元數據、識別數據關系，可視化包含元數據、數據字典的數據模型，并從業務流程和數據應用的視角出發，完善包含業務屬性、管理屬性的數據資產信息，形成數據資產地圖。此外，從制度、企業、活動、價值、技術等維度對企業的數據資產管理開展全面評估，將評估結果作為評估基線，有助于企業了解管理現狀與問題，進一步指導數據戰略規劃的制定。

△數據資產管理能力評估維度及要點
第一步的主要交付物包括：數據資產盤點清單、數據架構或數據模型、數據資產管理現狀評估報告、數據資產管理差距分析報告。
第二步是制定并發布數據戰略。
主要是根據數據資產管理現狀評估結果與差距分析，召集數據資產管理相關利益者，明確數據戰略規劃及執行計劃。同時，為適應業務的快速變化，采用相對敏捷的方式開展數據資產管理工作，定期調整數據戰略短期規劃與執行計劃。
第二步的主要交付物包括：數據戰略規劃、數據戰略執行計劃。
第三步是建立企業責任體系，制定并發布數據資產管理制度規范。
從數據戰略規劃出發，構建合理的、穩定的數據資產管理企業架構，以及具備一定靈活性的數據資產管理項目組，確定數據資產管理認責體系，并制定符合戰略目標與當前實際情況的數據資產管理制度規范。詳細闡述
第三步的主要交付物包括：數據資產管理企業架構圖、數據資產管理認責體系、數據資產管理相關管理辦法。

第二階段：管理實施

第二階段的目標主要是通過建立數據資產管理的規則體系，依托數據資產管理平臺工具，以數據生命周期為主線，全面開展數據資產管理各項活動，以推動第一階段成果落地。第二階段管理實施的開展主要包括建立規范體系、搭建管理平臺、全流程管理、創新數據應用四個步驟。
第一步是制定企業級數據資產標準規范體系，建立各活動職能的實施細則與操作規范。
企業級數據資產標準規范體系指各活動職能下對數據技術設計、業務含義的標準化。以結構化數據為例，標準化的對象包括字段、表以及表間關系，對于各對象的標準化內容如下圖所示。此外，結合數據資產管理相關管理辦法，形成各活動職能的實施細則、操作規范，為數據資產管理的有效執行奠定良好基礎。

△數據資產標準規范體系示例
第一步的交付物主要包括：數據資產管理活動職能相關標準規范、實施細則、操作規范。
第二步是搭建大數據平臺，匯聚數據資源。
根據數據規模、數據源復雜性、數據時效性等，評估平臺預期成本，自建或采購大數據平臺，為數據資產管理提供底層技術支持；設計數據采集和存儲方案，根據第一步的數據資產標準規范體系，制定數據轉換規則，確定數據集成任務調度策略，支持從業務系統或管理系統抽取數據至大數據平臺，實現數據資源的匯聚；結合云原生、 AI 等技術提升資源利用率，降低數據資產管理的資源投入和運維成本。
第二步的交付物主要包括：大數據平臺、數據匯聚方案與記錄。
第三步是依托統一管理平臺，實現數據資產的全流程管理。
構建統一的數據資產管理平臺，使各活動職能相關工具保持聯動，覆蓋數據的采集、流轉、加工、使用等環節；由數據資產管理團隊開展數據資源化活動，對于每一項活動，在數據需求中明確和記錄數據使用方的規范與期望，在數據設計中支持規則的落地與應用，在數據運維根據數據生產方業務和數據的變化，響應數據使用方規則與期望的調整，并及時發現和整改問題數據。
第三步的交付物主要包括：數據資產管理平臺、數據資產生命周期操作手冊、數據資產項目 管理操作手冊、數據資產管理業務案例。
第四步是創新數據應用，豐富數據服務。
企業應加強數據應用和服務的創新，圍繞降低數據使用難度、擴大數據覆蓋范圍、增加數據供給能力等方面開展。通過數據可視化、搜索式分析、數據產品化、產品服務化等角度降低數據使用難度；通過自助式數據分析等手段，使更多一線業務人員直接參與數據分析過程；通過數據消費者、數據生產者之間靈活的角色轉變，增加數據的供給能力。
第四步的交付物主要包括：數據應用產品清單、數據應用服務操作手冊、數據應用服務用戶指南。

第三階段：稽核檢查

稽核檢查階段是保障數據資產管理實施階段涉及各管理職能有效落地執行的重要一環。這個階段包括檢查數據標準執行情況、稽核數據質量、監管數據生命周期等具體任務。努力實現三個常態化：
一是數據標準執行情況檢查的常態化；
數據標準管理是企業數據資產管理的基礎性工作，通過數據標準管理的實施，企業可實現對大數據平臺全網數據的統一運營管理。
二是數據質量稽核的常態化；
應對數據質量問題，首先要提升數據質量意識，數據質量意識包括能夠將數據質量問題與其實質影響聯系起來，同時傳達一種“數據質量問題不能僅僅依靠技術語段解決”的理念。其次為數據質量建立一系列流程和程序。
三是靈活配置數據存儲策略的常態化；
數據生命周期管理，其目標是以完全支持企業業務目標和服務水平的需求，根據數據對企業的價值進行分類分級，形成數據資產目錄，然后制定相應的策略。
平臺工具是常態化檢查的有效方式，相較于人工操作，節約人力物力，確保檢查結果準確性，提升檢查效率。定期總結、建立基線是常態化檢查的關鍵過程，對檢查結果進行統計分析，形成檢查指標與能力基線，評價數據資源化效果，與相關利益方、參與方確定整改方案，持續改進管理模式與方法。
第三階段主要交付物包括：數據資產管理檢查辦法、數據資產管理檢查總結、數據資產管理檢查基線

第四階段：資產運營

通過前三個階段，企業已經能夠建立基本的數據資產管理能力，在此基礎上，還需要具備以實現業務價值為導向，以用戶為中心，為企業內外部不同層面用戶提供數據價值的能力。資產運營階段是數據資產管理實現價值的最終階段，該階段包括開展數據資產價值評估、數據資產運營流通等。
構建數據運營中心，充分發揮數據團隊對業務部門的輔助作用。數據團隊提供包括自助式數據服務、AI 模型等在內的支持，并通過定期宣導與培訓，提升業務部門的數字技術能力。此外，以場景化數據資產運營為出發點，鼓勵業務部門的數據資產使用各方使用相關平臺探索數據，共享探索成果，提出改進建議。
以數據賦能業務發展為主要目標，構建數據資產價值評估和數據運營指標體系。從業務側出發，覆蓋各業務條線和數據場景的數據資產規模、數據資產質量等，從內在價值、經濟價值、成本價值、市場價值等方面構建數據資產價值評估體系。此外，建立數據資產數字化運營大屏，直觀展示數據資產生態圖譜，顯性化數據資產應用效果。
第四階段主要交付物包括：數據資產服務目錄、數據資產價值評估體系、數據資產流通策略與技術、數據資產運營指標體系。

針對數據資產管理面臨的問題和挑戰，億信華辰打造數據資產管理解決方案以提供數據資產增值為目標，遵循“全局意識、業務為本、數據為核、分步演進、局部執行”的原則，實行以管理架構和制度策略為保障，以數據資產四大管理職能為支撐，提供N多數據資產服務的“1+4+N”的管理模式，一站式幫助企業搭建數據資產管理平臺。

億信華辰數據資產管理架構

方案提供4大核心管理能力：
數據集成能力：提供批流一體的異構資源整合，實現企業中多源異構數據的采集，并進行有效的整合和開發，讓數據實現更多的關聯和碰撞，打破企業數據孤島，產生更多有利于業務開展和創新的價值數據，確保數據資產的完整性。
數據治理能力：一站式流程治理，構建統一可執行的標準，提升數據質量，發掘數據關系，建立數據認責和問責機制，實現治理后的標準化數據融會貫通到不同的業務領域。
資產規劃開發能力：構建完整的數據資產管理模板，構建統一的數據服務，滿足自助式的數據消費，并面向執行層、管理層、決策層用戶構建數據統計、分析、挖掘及數據模型等多種數據應用。
資產運營能力：提供多套數據資源門戶和數據產品門戶，將數據資產的全貌展示給不同類型的數據消費數據消費者，并提供多種類型數據服務的申請渠道。
億信華辰大數據資產管理方案已成功應用于時代中國、山東臨沂礦業集團、國家電網等企業，搭建數據資產管理平臺，編制形成數據資產目錄，實現數據資產開放共享。