作者：稀饭
1、数据资产管理的概念
数据资产管理是通过一系列手段，规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
2、数据资产的三个特征
（1）企业拥有或控制
这个特征指明数据是有其主体的，同时也说明数据资源既可能来源于企业内部的信息系统或者日常经营活动的沉淀，也可能是企业通过外部的交换、购买等手段获取的。
（2）能带来未来经济利益
这个特征清楚表明，在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
（3）数据资源
这个特征表明数据资产的存在形态，是以物理或者电子方式记录下来的数据。
3、数据资产管理需要面临的常见现状
（1）数据基础薄弱
大部分企业的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量参差不齐、各业务系统之间数据孤岛化严重、没有进行数据资产的萃取等现象，阻碍了数据的有效应用。
（2）数据应用不足
受限于数据基础薄弱和应用能力不足，多数企业的数据应用刚刚起步，主要在精准营销、舆情感知和风险控制等有限场景中进行了一些探索，数据应用的深度不够，应用空间亟待开拓。
（3）数据价值难估
企业难以对数据对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样运营数据。产生这个问题的原因有两个：一是没有建立起合理的数据价值评估模型；二是数据价值与企业的商业模式密不可分，在不同应用场景下，同一项数据资产的价值可能截然不同。
（4）缺乏安全的数据环境
数据的价值越来越得到全社会的广泛认可，但随之而来的是针对数据的犯罪活动日渐猖獗，数据泄露、个人隐私受到侵害等现象层出不穷。很多数据犯罪是由安全管理制度不完善、缺乏相应的数据安全管控措施导致的。
（5）数据管理浮于表面
没有建立一套数据驱动的组织管理制度和流程，没有建设先进的数据管理平台工具，导致数据管理工作很难落地。
4、数据资产管理的四个目标
（1）可见
通过对数据资产的全面盘点，形成数据资产地图。针对数据生产者、管理者、使用者等不同的角色，用数据资产目录的方式共享数据资产，用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。
（2）可懂
通过元数据管理，完善对数据资产的描述。同时在数据资产的建设过程中，注重数据资产业务含义的提炼，将数据加工和组织成人人可懂的、无歧义的数据资产。具体来说，在数据中台之上，需要将数据资产进行标签化。标签是面向业务视角的数据组织方式。
（3）可用
通过统一数据标准、提升数据质量和数据安全性等措施，增强数据的可信度，让数据科学家和数据分析人员没有后顾之忧，放心使用数据资产，降低因为数据不可用、不可信而带来的沟通成本和管理成本。
（4）可运营
数据资产运营的最终目的是让数据价值越滚越大，因此数据资产运营要始终围绕资产价值来开展。通过建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系，改进数据资产建设过程，提升数据资产管理的水平，提升数据资产的价值。
5、数据资产管理在数据中台架构中的位置
数据资产管理在数据中台架构中处于中间位置，介于数据开发和数据应用之间，处于承上启下的重要地位。数据资产管理对上支持以价值挖掘和业务赋能为导向的数据应用开发，对下依托大数据平台实现数据全生命周期的管理，并对企业数据资产的价值、质量进行评估，促进企业数据资产不断自我完善，持续向业务输出动力。
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