乘数而上、价值释放，数据资产管理的关键步骤与价值解读

数栈研习社 2024-12-10

147

➤

点击卡片，关注我们

11月14日，上海交通大学上海高级金融学院发布了2024年上半年《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》。《报告》表示，数据资产入表公司数量从2024年一季度末的17家增加至2024年上半年末的41家，入表总金额由0.79亿元增加至13.64亿元。无论是入表企业数量、入表总额还是企业规模，中国企业完成数据资产入表已展现出强劲的增势与显著的增长潜力。

从企业发展的维度来看，数据资产入表的意义绝不只是数字层面的变动。一方面，它极大提升了企业的财务透明度，如同给投资者吃下一颗 “定心丸”，让企业在资本市场更具吸引力；另一方面，企业得以借助合理计量与披露数据资产，优化税务结构，降低税负。更关键的还是，资产入表有助于打破数据流通的壁垒，促进数据在行业内外的高效流通，充分释放价值潜能，实现价值最大化。

站在这一关键节点，企业手握海量数据与丰富应用场景的优势 “双刃剑”，既迎来前所未有的机遇，也面临诸多棘手难题：海量数据该如何精准挖掘与高效利用？纷繁复杂的数据难点怎样各个击破？规模庞大的数据资产又该如何妥善管理、物尽其用？

在上一篇内容中，我们已为大家介绍了数据资产入表全流程解析。本篇将结合数栈产品，深入数据资产入表实践场景，详细解读数据资产管理“六步法”，助力企业在数据资产化的浪潮里找准方向、稳健前行。

搭建数据资产管理体系“六步法”

搭建数据资产管理体系是实现数据资产入表价值化的必经之路，袋鼠云结合多年的数据治理、数据中台建设经验，总结了搭建数据资产管理体系的“六步法”。通过搭建数据体系、建立数据标准、高效数据开发、构建数据画像、持续数据治理、提供数据共享六个步骤，企业得以全方位明确数据资产管理范围，告别 “盲人摸象” 的混沌状态；精准统一数据口径，规避 “鸡同鸭讲” 的沟通乱象；深度理清数据脉络，将零散数据 “穿珠成链”；最终成功搭建起一套契合企业发展需求、稳健高效的企业级数据资产管理体系。

1. 搭建数据体系，明确管理范围

在构建企业数据体系之前，首要任务是梳理和明确企业的数据资源管理业务框架，明确不同业务阶段和类型所需的数据支撑，以此来界定数据资产管理的边界。

在此过程中，企业需要完成梳理数据源信息、数据源链接方式、数据目录分类、数据采集频率、资产接入范围等工作，进行数据源引入、元数据同步、数据目录定义、资源目录分类操作，完成基础业务的数据采集。

在袋鼠云数据资产平台的「数据地图」模块中可实现对数据表、字段、视图、离线任务、实时任务、指标、标签、api等各类资产的统一汇总查询，便于管理和利用数据资产。

2. 建立数据标准，统一数据口径

袋鼠云数据资产平台内置了金融、银行等行业的数据标准及码表，在梳理汇总好企业现有的各类业务的数据标准后，筛选出可直接参考和使用的标准与行业标准相互结合，企业可以制定出一套既符合行业最佳实践又贴合自身特点的数据标准体系。

新的数据标准体系将对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，统一数据，最终实现企业数据标准的统一管理和展现。在后续建表、元数据管理、质量校验、指标管理等场景均可参考标准中制定的规范进行配置。

3. 任务运维一体化，高效数据开发

袋鼠云提供离线开发、实时开发套件，具备灵活的多引擎、多集群适配能力，广泛支持多类型多版本的底座，包括开源/商用的Hadoop（CDP、TDH、MRS等）、RDBS类引擎（包括Greenplum、GaussDB、Oracle等）、轻量化引擎（Doris、StarRocks等），企业可根据自身业务情况进行选型。

通过全链路的数据集成、数据开发、周期调度、任务运维、监控告警等功能，企业可以最大化地萃取数据价值，实现任务运维一体化，完成高效数据开发工作。

4. 构建数据画像，理清数据脉络

在数据开发过程中，不可避免地会产生复杂的数据流转和关联，形成数据血缘信息。手动梳理这些血缘关系不仅繁琐耗时，而且容易出错。为了解决这一挑战，袋鼠云提供的血缘分析工具可以从多个维度——包括数据表、字段、离线任务、实时任务、标签、指标和API——进行全面解析，分析数据流转完整链路，帮助用户理清数据脉络，掌握数据动态。

5. 持续数据治理，提升数据质量

袋鼠云提供的数据治理工作台，可从存储、计算、规范、质量、价值、安全多个维度进行数据资产治理，通过个人视角、项目视角、全景视角展示数据治理情况，实现发起治理任务->记录待处理的问题->指派处理人->问题处理->自动复验整条链路的数据治理问题处理流程闭环。

利用该数据治理工具，企业可以在资产搭建过程中监控数据存储、任务计算、代码开发、数据质量、数据规范和数据安全等关键维度。通过资产健康分的量化评估，帮助企业优化存储成本、避免资源浪费、管控数据权限、提升数据质量和推动标准规范，从而实现持续性的高效数据治理。

6. 提供数据共享，实现数据价值

搭建数据资产管理体系的最后一步，也是至关重要的一步，是实现数据的价值最大化。袋鼠云提供的数据服务产品定位于构建统一的企业数据资源“纵向贯通”“横向互联”的共享通道，实现快速创建API、企业级API市场管理、丰富的调用安全策略，快速释放数据价值。

同时，搭建数据智能分析与洞察体系，构建以业务价值为导向的标签体系和多样化群组，将数据资产标签化，数据标签价值化，降低运营人员数据使用的门槛，减少业务需求的沟通和开发成本，应用于企业智能化运营与营销，落地数据价值。

案例分享

按照上文分享的数据资产管理体系搭建思路，袋鼠云成功为某银行企业解决了数据资产难管理、元数管理缺失、数据权属与定价困难、合规与安全风险等挑战。

通过引入袋鼠云数栈平台，该企业建立了详尽的数据资产目录，清晰展现所有数据资产的分布、状态以及业务含义，实现了超过85%的数据项符合标准命名和格式规范。专项实施的数据治理措施显著提升了数据质量和可用性，确保了数据的准确性和时效性，其中数据准确性提升至95%以上，数据完整性提高了30%以上。

此外，袋鼠云助力该银行搭建了统一的数据共享平台和机制，打破了信息孤岛，实现了跨部门、跨系统的数据流通，并保证了数据的安全合规共享。平台成功设计并部署了100多个关键共享接口，涵盖了客户信用评分查询、交易记录提取和风险预警等功能，同时集成了200多个报表、仪表盘和自主分析模板用于指标分析。这些改进直接推动了贷款规模增长20%，风险控制指标下降了10%，为业务决策提供了强有力的数据支持。

通过系统化的数据资产管理体系建设，该银行不仅优化了内部数据流程，还显著提升了业务效率和风险管理能力，为企业的可持续发展奠定了基础。