数据资产的高质量建设和运营

随着大数据时代的到来，“数据资产＂的概念逐渐引起重视，数据资产化的重要意义也逐步凸显，数据资产化是企业数字化转型的基石，但如果缺乏恰当有效的管理手段，数据也可能会成为一项负债。同时，相较于实物资产，数据资产的管理目前还处于初级阶段，数据质量、数据安全、资产评估、资产交换交易等精细管理、价值挖掘和持续运营也较为薄弱。数据资产化是数据产品形成价值和价值兑现的重要参考依据。在数据资产价值变现的过程中，企业首先需要建立明确的数据资产化战略。目前有四种主要的数据资产化战略－－内部专用、对外共享、数据交易、对外开放。

1、内部专用，企业可以利用数据了解企业的经营状况，并依经营状况之客观数据来协助改善企业的经营，还可以提取数据的特征值去开发新的业务。

2、对外共享，企业可能会与供应链上下游的商业伙伴共享数据，从而提升业务关系和整体的市场供给。这种数据共享可以促使数据资产持续释放价值，从构建生态的角度帮助供应链上的每家企业改善产品或过程，并为用户提供集成无缝的服务体验。

3、数据交易，即数据交易可以在场内或场外开展交易，场内交易更容易保证数据交易的合规性和公允性，场外交易更容易解决定制化的问题。

4、对外开放，社交媒体、电商平台等企业往往通过开放数据把更多的卖家和买家联系起来。他们可以通过广告获得收入，也可以为部分客户提供付费服务。

搭建数据资产管理体系 实现数据资产的高质量管理

当前，企业在数据资产化的实践中主要面临以下主要问题：一是缺乏统一数据视图；二是数据孤岛普遍存在；三是数据质量低下；四是缺乏安全的数据环境；五是缺乏数据价值管理体系。

实践中企业及机构可以通过数据资产管理体系的建设，实现从数据资源开发、治理到数据资产的沉淀、流通与共享，利用数据中台化的能力，高效地支持各个业务条线与技术条线全面开展不同层次的数据分析，形成数据湖上数据资产价值不断从低到高的提炼过程。价值提炼的结果通过有效量化与评价，在组织内全面形成数据价值体系与文化。

（1）搭建企业数据资产平台。该阶段数据资产管理平台是支撑数据资产管理体系的重要技术工具，无论是数据资产内容盘点，数据资产服务，还是数据资产的持续运营，都必须通过线上化的、体验良好的、功能完整的数据资产管理平台来实现真正落地。

（2）梳理形成数据资产目录。数据资产目录是业务人员使用数据资产的重要手段。企业数据资产目录一般的分类方法有业务视角、技术视角或管理视角，可根据数据资产类型，业务领域模型分类、数据标准分类、技术分层等进行。不同的分类方法对于数据资产管理的精细化能力要求不同，其面向业务的易用性也存在区别。搭建数据资产目录层次结构在业务层面上可用于帮助业务人员更快找到想到的数据资产，在技术层面上可指导数据架构的落地设计。

（3）全生命周期数据资产运营。数据资产运营是基于流程标准化实现批量登记、识别、盘点等管理操作，能够大幅提升数据资产后台数据资产运营维护效率。企业通过数据资产管理系统，可以支持从不同的视角切入展示相关资产，方便管理人员进行资产的批量处理操作，方便管理人员实现“一键化”管理运营。数据资产运营的本质是围绕“数据资产内容”进行的＂价值驱动、可闭环的＂的全生命周期运营体系，是构建数据资产可持续服务能力的基础性保障。

以数据治理为切入点 完善企业的数据资产管理体系

数据资产管理平台，能够完善企业的数据资产管理体系，实现智能数据资产盘点、完善数据治理流程、全局统一的数据服务门户，驱动业务发展和改进，实现数据资产价值最大化。

1、掌握数据现状：全面盘点多源异构数据，基于企业业务条线，并参考行业规范，

分类规划数据资产，避免数据孤岛。

2、统一数据标准：在数据资产盘点流程中统一数据标准，有效避免数据混乱冲突、一数多源、多样多类等问题。

3、提升数据质量：数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题能及时发现和有效解决。

4、提高处理效率：数据采集、预处理等工作的周期减少，方法便捷，提高处理效率，快速挖掘整理出完善优质的数据属性供分析应用，提升开发及治理效率。

5、丰富数据服务：面对多样的数据消费者，提供丰富的数据应用和消费工具，提升数据资产的应用价值。

6、保障数据安全：有效的数据安全管理机制，对敏感信息、隐私信息、保密信息的访问建立有效控制使其脱敏脱密合规，甚至对企业形成潜在的声誉和法律风险等。建立一个可靠的“数据加密保险箱”。

数据作为各部门运行的衍生产物，分散在企业的各个角落。数据资产化则意味着在公司内部可形成共同的“数据语言”，由此，企业的管理层可以更高效地对数据进行讨论和沟通。数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而极大地提升企业核心竞争力。

目前在缺乏交易规则和定价标准的情况下，数据交易双方承担了较高的交易成本，制约了数据资产的流动，但随着数据资产管理的完善，必然能加速数据资产交易的进程。