本文主要是介绍什么是数据资产管理？详谈数据资产管理的难点与发展现状，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
随着数据的重要性日益显著，数据资产管理成为激发组织数据要素活力、加速数据价值释放的关键。数据资产是现代企业最宝贵的资源之一，它们是企业决策、运营效率提升、产品创新和市场洞察力提升的关键。通过有效管理和分析数据资产，企业能够揭示客户行为模式、优化业务流程、预测市场趋势，并制定更加精准的战略规划。数据资产的有效利用对于增强企业竞争力、提高盈利能力和实现可持续发展具有至关重要的作用。
本文将从数据资产管理的概念，数据资产管理的主要难点、数据资产管理现状以及数据资产管理的重要性这几个方面对数据资产管理展开介绍。
一、什么是数据资产管理
1、数据资产
理解数据资产管理，首先要理解数据资产的概念。数据资产是指企业或组织在进行业务活动和管理过程中积累和使用的各类数据的总称。这些数据因其在决策支持、流程优化、价值创造和风险管理等方面的重要性，被视为一种重要的经济资源和企业资产。在企业或机构中，并非所有数据都被视为数据资产。数据资产是指那些能够为组织带来价值的信息资源。要将数据转化为数据资产，必须对其进行积极的管理和有效的控制。
数据资产通常包括但不限于以下类型：
- 内部数据：企业内部生成的数据，如财务报表、销售记录、客户信息、员工档案、内部沟通记录等。
- 外部数据：来自企业外部的数据，例如市场研究报告、行业统计数据、供应商信息、合作伙伴数据等。
- 交易数据：企业在日常运营中产生的交易记录，如订单、支付信息、合同文本等。
- 用户生成的数据：客户或用户与企业互动产生的数据，如社交媒体互动、客户服务记录、产品评价等。
- 机器生成的数据：由企业使用的系统和设备自动产生的数据，如传感器数据、日志文件、系统性能指标等。
- 第三方数据：通过合法渠道获取的第三方数据，可能用于市场分析、客户画像构建等。
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2、数据资产管理
数据资产管理（DAM）是一套综合性的管理活动，旨在对数据资产进行系统化的规划、管理和优化。这包括制定和执行数据相关的策略、政策、计划、项目、流程、方法和程序，以确保数据资产得到有效控制、保护、分配和价值提升。为了实现数据资产的长期增值，数据资产管理需要整合政策制定、管理实践、业务需求、技术应用和服务支持等多个方面。
数据资产管理的流程通常包括两个关键阶段：数据资源化和数据资产化。在数据资源化阶段，原始数据被转化为有价值的数据资源。随后，在数据资产化阶段，这些数据资源进一步被优化和提升，形成具有更高价值密度的数据资产，为数据的要素化和深度应用打下坚实基础。
（1）数据资源化的作用
数据资源化是将原始数据通过清洗、整合、标准化等过程转化为可用的、有组织的数据资源，其作用在于提升数据的质量和可用性，从而支持更准确的分析、决策制定和业务创新。它还增强了数据的安全性和合规性，为数据的进一步资产化和价值实现奠定基础，同时促进了数据在组织内部及合作伙伴间的共享与协作，是数据资产管理中不可或缺的一环。数据资源化包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、元数据管理、数据开发管理等活动职能。
（2）数据资产化的作用
数据资产化是将数据资源进一步优化和提升，转化为能够直接为组织带来经济价值的数据资产的过程。其作用在于通过增强数据的质量和可用性，实现数据的货币化和商业化，从而推动组织收入增长和竞争优势提升。此外，数据资产化还有助于明确数据的所有权和价值，促进数据的合规使用和风险管理，确保数据资产的保值增值，为组织的战略决策和长期发展提供坚实的数据支持。数据资产化主要包括数据资产流通、数据资产运营、数据价值评估等活动职能。
二、数据资产管理难点
当前，数据资产管理仍然面临一系列的问题和挑战，涉及数据资产管理的理念、效率、技术、安全等方面，阻碍了组织数据资产能力的持续提升。
1、缺乏数据资产管理内部动力。
组织在推动数据资产管理上缺乏内部动力。多数组织尚未充分认识到数据资产管理的潜在价值，缺乏清晰的实施路线图和成熟的数据文化。这导致管理层在数据战略上未能形成共识，业务部门也缺少将数据有效应用于业务的策略，短期内数据资产管理的投资回报率较低，从而减弱了组织内部推动数据资产管理的动力。
2、数据资产管理与业务整合不紧密。
尽管数据资产管理旨在为管理和决策提供支持，应与业务紧密结合，但许多组织在数据资产管理与业务之间存在隔阂。在战略层面，数据资产管理未被纳入企业的核心发展规划，缺乏明确的业务整合路径。在组织层面，数据管理和业务团队之间缺少协同，导致数据需求不明确和参与度不足。
3、数据质量提升滞后于业务需求。
提高数据质量以增强决策的准确性是数据资产管理的关键目标，但许多企业在提升数据质量方面进展缓慢。这主要因为源头数据质量管理缺失，导致低质量数据泛滥；数据管理与使用者之间缺乏有效沟通，数据质量标准未得到广泛认同；且数据质量管理过于依赖人工操作，导致问题发现和解决延迟。
4、数据资产管理缺乏持续运营机制。
数据资产管理缺乏持续运营机制。数据资产的有效运营对于确保数据资产管理的持续性至关重要。然而，许多组织尚未建立有效的数据资产运营理念和方法，未能有效激励数据使用方参与管理，且数据管理与使用方之间缺少有效的沟通和反馈机制，影响了数据资产运营的效果。
5、数据安全风险日益严峻，合规要求愈发复杂。
《中国政企机构数据安全风险分析报告》（2022）显示数据泄露已经超越数据破坏成为数据安全最大风险，2021 年全球数据安全大事件中涉及数据泄露的占总量的 41.2%。2022 年，数据泄露事件占比攀升至 51.7%。此外，对个人信息交易需求的增加扩大了数据安全风险来源，从交易信息类型来看，涉及个人信息数据买卖的交易占比达到 55.6%（其余两大类交易信息包括商业机密数据、内网管理信息数据，占比分别为 19.3% 和 11.7%）。企业如何有效防范数据安全风险、满足不断变化的安全合规要求，是一个紧迫的挑战。
尽管存在上述挑战，数据资产管理的发展现状仍显示出积极的进展。
三、数据资产管理发展现状
1、数据资产管理的政策环境正在不断改善和优化。
（1）金融领域
2021 年 3 月，中国人民银行发布《金融业数据能力建设指引》，为金融业工作落地实施提供强力指导。2021 年 9 月，银保监会印发《商业银行监管评级办法》，将“数据治理”要求纳入商业银行监管评级要素并给予 5% 的权重，进一步要求商业银行加快建设数据治理体系。
（2）通信领域
2021 年 11 月，工业和信息化部发布了《“十四五”信息通信行业发展规划》，提出加强数据资源管理，研究制定信息通信领域公共数据开放及数据资源流动制度规范，探索建立数据应用处理、数据产品标准化、数据确权、数据定价、数据交易信任、数据开放利用全流程的数据资源管理制度体系和数据要素市场，加强数据资源监管和行业自律。加快数据流通共享技术标准体系制定，提升数据质量和规范性。
（3）制造业领域
2021 年 11 月，工业和信息化部印发《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》，提出强化大数据在制造业各环节应用，制定制造业数字化转型行动计划，以制造业数字化转型为引领，培育专业化、场景化大数据解决方案。
2、数据资产管理能力整体上仍处于发展初期，但正稳步推进。
中国电子信息行业联合会通过计算历年来 DCMM 评估企业的能力等级分布，大部分贯标企业的数据管理能力均在二级（受管理级）及以下水平，占全部贯标企业的 80.1%；三级（稳健级）占总量的 15.6%，四级及以上（量化级和优化级）不足 5%。但随着数字化转型政策的推出和企业数据意识的提升，越来越多的企业参与到DCMM贯标评估中，通过评估促进建设，加快了数据资产管理能力的发展。
3、行业间在数据资产管理能力上存在明显差异。
软件和信息技术业、工业和制造业、医疗以及教育行业等传统行业的数据资产管理尚处于初级阶段，而金融、互联网、通信、电力和零售等行业则较早地享受到了数据带来的优势，正在逐步建立数据资产管理部门，并加大技术创新与应用。
4、评估数据资产价值和创新数据资产商业模式正逐渐成为企业关注的焦点。
一些领先的企业已经开始进行探索性实践。数据价值评估是推动企业持续投入资源进行数据资产管理的有效手段，为参与数据要素流通提供了基础。光大银行发布的《商业银行数据要素市场生态研究报告》提出了商业银行在数据要素市场新生态中的两个新发展路径：一是作为数据商，以“4+2”的服务模式，深入参与数据要素市场大循环，开展数据商业务；二是作为第三方专业机构，充分发挥银行的现有优势，开放创新，拓展业务新场景。
5、数据安全管理作为数据资产管理的关键部分，正日益受到重视。
国家层面，逐渐明晰数据安全的监管红线，为企业数据安全建设提供政策引领。2022 年 7 月，中央网信办公布《数据出境安全评估办法》，为国家层面正在明确数据安全的监管要求，为企业数据安全建设提供政策指导。2022年7月，中央网信办公布的《数据出境安全评估办法》为规范数据出境活动、保护个人信息权益提供了具体要求和措施，标志着数据出境安全管理进入了新的阶段。
四、 数据资产管理重要性
数据资产的重要性主要体现在推动数据要素市场的发展和助力企业数字化转型两个关键领域：：
1、推动数据要素市场发展
（1）数据的战略价值与数字经济增长
数据已成为国家战略资源，对数字经济的增长起到了核心作用，其增速通常超过国家GDP的增长速度。
（2）数据要素市场化的国家战略地位
数据要素的市场化配置已成为国家战略，它对其他资源要素具有显著的乘数效应。
（3）数据资产管理与市场发展基础
有效的数据资产管理是实现数据要素价值和促进市场发展的基础。通过建立全面的管理体系，规范数据资产的采集、处理和使用，提升数据质量和安全性，同时扩展数据资产的应用范围，构建数据资产生态系统，为数据要素的流通和市场化提供支持。
2、助力企业数字化转型
（1）市场适应性与资源配置效率
在不断变化的市场环境中，企业竞争的实质是资源配置效率的竞争。技术的快速迭代和市场需求的迅速变化增加了生产过程和供应链协同的不确定性和复杂性。
（2）数字化转型与企业竞争力提升
数字化转型通过优化资源获取和配置，增强企业的市场竞争力。数据作为企业资源的具体表现，将贯穿企业的全流程，是利用数字化手段重塑企业模式和竞争优势的关键。
（3）数据资产管理与数字化转型加速
数据资产管理通过提高业务数据化的效率和推动数据业务化，加速企业的数字化转型。它从业务供给端出发，设计业务流程和数据模型，提升物理世界到数字世界的转换效率，并确保线上业务的数据质量和安全。同时，数据资产化从业务需求端出发，整合内外部数据，深化数据与业务的融合，利用数据分析技术，实现数据对业务发展的赋能，推动企业向精细化管理的转变。
五、总结
在深入探讨了数据资产管理的概念、重要性、现状以及面临的挑战之后，我们可以得出结论，数据资产管理不仅是企业信息化战略的核心组成部分，而且是推动企业持续创新和长期发展的关键动力。随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，如何有效地管理和利用数据资产，将其转化为企业的竞争优势，成为了一个亟待解决的问题。
企业必须采取切实可行的措施，建立和完善数据资产管理体系，包括但不限于加强数据治理、提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享与流通、以及深化数据分析和应用。同时，企业还需要培养数据素养，提升员工对数据的认识和利用能力，构建数据驱动的文化，使数据资产成为推动企业创新发展的源泉。
总之，数据资产管理是一项长期而复杂的任务，需要企业高层的重视、全员的参与以及技术的支撑。在这一过程中，帆软作为一家专业的数据分析和商业智能服务提供商，能够为企业提供强大的支持和帮助。
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