根據研究報告顯示：預計2025年全球將有近30%的新增數據資源來自中國，在信息產業若干領域我國實現了從“跟跑”“并跑”向“領跑”的轉變。

如何將規模日漸龐大的數據資源轉化為數據資產，并在數據要素市場中占領一席之地，將成為企業數字化道路上的必答題。

把握數據資產撬動要素市場
解讀數據資產

數據資產是企業在運營活動中形成的，由企業擁有，在數據的產生、獲取、處理、存儲、傳輸和應用全過程可控的，并能夠給企業帶來價值的數據資源。

如何理解呢，以石油為例，一滴石油不能叫做資源，規模大了，具有使用價值了，它才成為資源，之后就需要對資源進行開采和加工，自然需要組織、制度、流程等來保證工作的有序運轉，并使資源轉化為資產，數據資源也是同樣的道理。

當數據資源達到一定規模，具有使用價值了，就需要組織對其進行開發和利用，達到了量化、資產化后才能稱之為數據資產。

數據資產的重要性
企業共通的數據語言： 數據作為各部門運行的衍生產物，分散在企業的各個角落。數據分析者往往需要花費大量的時間和精力收集各類數據，尋找數據共通的連接方式，才能將其歸類分析應用。數據資產化則意味著在公司內部可形成共同的“數據語言”，由此，企業的管理層可以更高效地對數據進行討論和溝通。

企業的戰略資產：數據資產化之后，數據資產會漸漸成為企業的戰略資產，企業將強化數據資源的存量、價值，以及對其分析、挖掘的能力，進而極大地提升企業核心競爭力。

加速數據資產交易進程：目前在缺乏交易規則和定價標準的情況下，數據交易雙方承擔了較高的交易成本， 制約了數據資產的流動，但隨著數據資產管理的完善，必然能加速數據資產交易的進程。

數據資產管理面臨的問題
數據既像石油一樣蘊含著巨大的價值，能夠幫其獲得戰略優勢；對某些企業來說數據甚至已像水和空氣一樣必不可少，成為生存的必須。但如同水與空氣容易遭受污染一樣，數據也面臨質量、安全等方面的問題和風險。

企業擁有大量的數據資產之后，由于分工不同、時間推移及人員變動等因素，會造成數據資產變為無人維護的靜態狀態，數據的存儲成本、檢索的理解成本會越來越高。

這些數據資產分布在一片數據沼澤中，難以分辨數據資產的成本、價值，更難以進行生命周期管理，甚至給數據使用者帶來難以跨越的信息鴻溝，這就需要我們對資產進行治理，并有效的解決一切“問題”數據。

資產價值驅動數據治理
數據資產的價值顯而易見，亟待解決的問題也呼之欲出，政企對于數據資產的治理迫在眉睫。國際數據管理協會（DAMA）指出：數據治理(Data Governance, DG)是指對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（規劃、監督和執行）。

敲黑板，劃重點！數據治理的關鍵對象就是數據資產管理。

深入淺出搞懂數據治理
數據治理細化下去，到底涉及哪些方面？根據DAMA發布的數據治理車輪圖，展開了每一塊的功能域，我們可以窺見一二：

很多人會覺得數據治理虛無縹緲，概念性的內容太多。確實，如果無法真正理解數據治理，最終很可能將其轉化為一堆文檔和標準束之高閣。下面小編以水果店為例來說說數據治理的各個組成部分的作用，用更形象的比喻來幫助大家理解和消化。

其實道理都是互通的，水果店想要內外有序，給人留下好的印象并促使復購，不僅僅要做好品質保證（數據標準管理、數據質量、數據全生命周期管理、數據安全管理），對內還要做好管理（即元數據管理、數據資產管理、主數據管理），對外還要做好宣傳并優化用戶體驗（即數據架構+模型管理、數據服務和應用）。

不管是哪種規格的水果店想要經營的風生水起，勢必得從上述幾個方面來進行管理和提高，每一塊各司其職，相互影響但又相對獨立，你可以選擇最在意的部分率先整治，從而逐漸帶動水果店向好的方向發展，最終一個成功的水果店肯定是以上各個方面都是做到最優的結果。

數據治理最優架構體系

根據以上這個比喻，數據治理的最優架構體系其實已經呼之欲出，多個功能域強強聯合方能前往成功之路。億信華辰作為DAMA中國理事成員單位，多次參與國家行業標準文件編寫，其自主研發且完成信創全領域兼容的智能數據治理平臺——睿治就是該領域內當仁不讓的領先產品。

▲睿治數據治理平臺架構圖
睿治數據治理平臺基于DAMA的理念，融合元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、主數據管理、數據交換管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理等九大產品模塊，可打通數據治理各個環節。

在真實的治理過程中，政企可參考各模塊的作用并結合自身特點，以一兩個作用域為切入點，小步迭代，通過收益逐步驅動治理行為的貫徹落地，睿治的九大模塊能根據客戶的個性化需求，可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。

數據治理不是一蹴而就的，它是一個漫長而持續的過程，沒有一拳頂破天的訣竅，也沒有立竿見影的途徑。

數據治理具體如何開展？
道理看了這么多，最終還是要落實到具體措施上，基于數據治理體系及數據資產的核心關鍵，我們提煉出以下四大方面：

建組織、立制度
數據治理組織的建立并不是簡單的組建一個臨時團隊，而是要建立一個能足夠支撐企業數據化業務的完整體系，包括組織體系、管理體系、執行體系、技術體系等方面。另外，數據治理應該制度化，通過統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，確保數據符合業務需求。

摸家底、拉人才
然后根據實際情況進行需求調研，先摸清自家家底，確定企業數據資產的分布、數據的質量、數據管理現狀、數據應用需求等情況，確定改進內容和方向并與利益相關方達成共識。除此之外，政企也需根據實際情況建立自己的人才體系，包括人才選拔和數據治理人才培養。

建平臺、選工具
前文我們說到不同的主體對于數據治理平臺的需求不一，也有不同程度的輕重緩急，但一個全面的數據治理平臺應該包含以下九大方面，即元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、主數據管理、數據交換管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理。

數據治理平臺涉及面廣，體系龐大而又復雜，如果能選擇一個在業界有口皆碑的工具，則會在最短的時間內完成治理目標，達到事半功倍的效果，億信華辰的睿治數據治理平臺則是一個絕佳的選擇，其全面覆蓋數據治理9大領域，采用微服務架構，融合度高，延展性強，且在多個行業有實施落地案例，經驗豐富。

持續優化，再出發
通過數據治理工作的開展，數據變得可信且易于理解，并能有效地支撐業務人員的決策分析工作，數據資產也變得更易用，更有價值。數據治理需要進行長效的運營，每一次迭代優化都預示著政企數據戰略目標的再出發！

作為一家深耕于數據全生命周期的產品與服務提供商，億信華辰以其過硬的技術能力及春風細雨般的服務在眾多行業領域得以成功落地和驗證，幫助逾8000家政企單位解決數據分析與數據治理的相關難題，實現數字化轉型，喚醒沉睡的數據，深挖業務價值。

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億信華辰是中國專業的智能數據產品與服務提供商，一直致力于為政企用戶提供從數據采集、存儲、治理、分析到智能應用的智能數據全生命周期管理方案，幫助企業實現數據驅動、數據智能，已積累了8000多家用戶的服務和客戶成功經驗，為客戶提供數據分析平臺、數據治理系統搭建等專業的產品咨詢、實施和技術支持服務。