數據資產管理服務工作，涵蓋企業IT系統生命周期的不同階段，協助企業建立適合自身特點的數據資產管理制度，提升企業對自身數據資產管理的能力，為后續數據挖掘變現提供可靠、有價值和高質量的數據，提供更好的產品和服務，降低開發和運維成本，控制風險，以及為企業提供更明智和更有效的決策數據支持。
數據資產管理簡介
大數據時代已經來臨，數據被業界公認為是企業最寶貴的資產之一，其價值得到了普遍認同。然而，絕大部份傳統企業在嘗試挖掘
數據資產價值的過程中，都出現各種各樣的問題，如：
數據架構混亂：系統越來越多，系統復雜度也越來越高，管理難度隨之越來越大，沒人能弄清整個系統的數據架構和數據流向，數據架構與業務流程、應用架構之間的關系不清晰。
架構管理滯后：甲方越來越依賴開發商，自身的系統數據架構管理力度不斷減弱。同時，開發商以實現功能為主，對非功能性需求不太在意，導致版本質量不高，先實現后優化，優化效果滯后。
架構變更失控：大多數系統都處于積術式疊代開發，有新需求就加一堆表，使系統數據模型越來越雍腫；數據模型設計缺少審查，導致數據模型混亂、復雜、擴展性差。
數據無序增長：企業核心業務系統數據容量無序增長，長期處于“系統擴容 - 數據膨脹 - 性能低下 - 系統擴容”的怪圈之中。
數據標準缺失：缺少企業級別統一的數據標準，數據模型相關含義令開發和運維人員難以理解；同時，亦使得企業不同應用間的
數據集成和數據共享困難。
數據安全突出：對企業的敏感數據、用戶、訪問權限仍然缺少認識和控制，敏感數據泄漏的安全事件屢見不鮮。
數據質量參差：數據處理環節中產生大量的錯誤和質量差的數據，數據錯誤發現和處理流程不及時，導致更多的后續錯誤。
數據資產管理（Data Asset Management，簡稱DAM）是規劃、控制、和提供數據這種企業資產的一組業務職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方案和程序。企業依賴有效數據資產管理為其提供可靠、有價值和高質量的數據，提供更好的產品和服務，降低開發和運維成本，控制風險，以及為企業提供更明智和更有效的決策數據支持。
2、數據資產管理功能與特點
在傳統行業中有豐富的數據資產管理相關項目經驗，通過各種不同行業數據資產管理項目的成功經驗總結，同時以DAMA等國外先進的數據資產管理理論為指導，歸納和梳理出數據資產管理服務框架。
數據資產管理率先提出以“服務”+“平臺”的二元制方式驅動企業數據資產管理的迅速落地和開展。
服務：數據資產管理服務以數據架構管理為核心，涵蓋數據標準、數據生命周期、數據分布、數據質量、數據安全以及數據操作等數據資產管理的各個方面。
3、數據資產管理解決問題
數據資產管理服務工作，涵蓋企業IT系統生命周期的不同階段，協助企業建立適合自身特點的數據資產管理制度，提升企業對自身數據資產管理的能力，為后續數據挖掘變現提供可靠、有價值和高質量的數據，提供更好的產品和服務，降低開發和運維成本，控制風險，以及為企業提供更明智和更有效的決策數據支持。
數據資產管理平臺實現數據資產的可視化、自動化和智能化運營，讓數據資產管理團隊從眾多紛繁復雜的數據管理工作中解放出來，降低整體人員投入和成本投入。
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