1、大部分企業和政府部門的數據基礎還很薄弱，存在數據標準混亂、數據質量層次不齊、系統間數據孤島化嚴重等現象，阻礙了數據的共享應用；

2、受限于數據規模參差不齊和數據源種類龐雜，多數企業的數據應用剛剛起步，主要集中在精準營銷，輿情感知和風險控制等有限場景，應用深度不夠，應用空間亟待開拓；

3、由于數據的價值很難評估，企業或組織難以對數據的成本及其對業務的貢獻進行評估，從而難以像運營有形資產一樣管理數據資產。

那如何解決數據資產管理難題，讓我們數據資產管理的定義說起。

數據資產管理的定義

“數據資產”一詞于1974年由Peters提及，由信息資源和數據資源的概念逐漸演變而來，并隨著數據管理、數據應用和數字經濟的發展而普及。中國信通院將其定義為“由企業擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以一定方式記錄的數據資源”。在企業中，并非所有的數據都構成數據資產，可明確作為“資產”的數據資源，表現為以下兩種形式：可幫助現有產品實現收益的增長；數據本身可產生價值。

而數據資產管理，就是針對上述“數據資產”進行管理，主要內容包括以下三大方面。

數據資產治理：讓企業數更加準確、一致、完整、安全，降低IT成本。

數據資產應用：使企業數據的使用過程更為人性、快捷、只能，從而提升管理決策水平。

數據資產運營：支持企業數據資產的分發、開放、交易等數據嫁接的實現，從而促進數據資產的價值實現。

數據資產管理的演變

數據管理的概念是伴隨上世紀八十年代數據隨機存儲技術和數據庫技術的使用，計算機系統中的數據可以方便地存儲和訪問而提出的。國際數據管理協會（DAMA）數據管理體系將數據管理劃分為 10 個領域，分別是數據治理、數據架構管理、數據開發、數據操作管理、數據安全管理、參考數據和主數據管理、數據倉庫和商務智能管理、文檔和內容管理、元數據管理和數據質量管理。2015 年，DAMA 在DBMOK2.0 知識領域將其擴展為11 個管理職能，分別是數據架構、數據模型與設計、數據存儲與操作、數據安全、數據集成與互操作性、文件和內容、參考數據和主數據、數據倉庫和商務智能（BI，Business Intelligence）、元數據、數據質量等。

兩者的主要區別可以從以下3個方面看：

1. 數據管理的視角不同 在數據資產管理的概念下，強調的是緊緊圍繞著把數據作為一種資產，基于數據資產的價值、成本、收益開展全生命周期的管理。
2. 管理職能有所調整 和 2015 年 DAMA的管理職能相比，數據資產管理延用數據模型、元數據、數據質量、參考數據和主數據、數據安全等內容，整合數據架構、數據存儲與操作等內容，將數據標準管理、數據生命周期管理納入管理職能，還針對當下應用場景、平臺建設情況，將傳統數據管理職能的具體內容進行了升級，增加了數據資產價值評估、數據資產運營流通兩個管理職能。
3. 管理要求有所升級 在“數據資源管理轉向數據資產管理”的理念影響下，管理制度和組織架構也要有相應的變化，需要有更細致的管理制度和更專業的管理隊伍來確保數據資產管理的流程性、嚴謹性和安全性。

如何實踐數據資產管理

數據作為越來越重要的生產要素，將成為比土地、石油、煤礦等更為核心的生產資源，如何加工利用數據，釋放數據價值，實現企業的數字化轉型，是各行業和企業面臨的重要課題，然而數據的價值發揮面臨重重困難。企業的數據資源散落在多個業務系統中，企業主和業務人員無法及時感知到數據的分布與更新情況，也無法進一步開展對數據加工工作。數據標準不統一，數據孤島普遍存在導致業務系統之間的數據無法共享，資源利用率降低，降低了數據的可得性。標準缺失、數據錄入不規范導致數據質量差，垃圾數據增多，數據不可用。數據安全意識不夠、安全防護不足導致了數據泄露事件頻發，危害了企業經營和用戶利益。為了解決解決數據面臨的諸多問題，充分釋放數據價值。

我給大家推薦一款非常好用的數據資產管理工具——睿治。睿治平臺是目前國內功能最全的數據治理產品，完全覆蓋了元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全9大領域。并且采用微服務架構，既可以和企業已建系統高度融合，也可以隨著未來信息化發展，而無限延展。也實現了全角色的可視化，包括領導、技術管理、業務管理、都能通過平臺清晰的了解數據治理的過程和結果，從而保證數據治理的落地，產生積極的推動作用。

睿治作為一個優秀的數據治理平臺，已經依托產品已為金融、法檢、稅務、大企業等行業的國內外用戶提供量身定制的信息系統，并且憑借打造的招商租賃數據治理及數據綜合服務平臺。成功案例將企業數據的價值最大化。