企業(yè)數據資產管理面臨的挑戰(zhàn)
企業(yè)數據資產管理面臨的挑戰(zhàn)可以歸納為兩類用戶需求：查找數據和管理數據。查找數據主要是為了數據分析和產品運營等數據消費者，他們需要在經過數倉處理的數據中進行分析和應用。在這個過程中，他們面臨以下主要問題：
數據找不到： 業(yè)務人員和數據消費者之間可能存在溝通障礙，新入職員工或需要數據的同事可能無法迅速找到所需的數據，導致浪費時間和資源。
數據質量問題： 數據的處理邏輯不清晰，業(yè)務人員可能找到了數據，但對數據中的信息含義不明確，或者對數據的質量產生懷疑，這使得他們不敢使用數據，需要不斷向數據負責人咨詢。
數據異常處理： 數據質量問題頻繁出現，導致數據用戶在拿到數據后第一反應是咨詢數據團隊，而不是直接使用數據。

管理數據主要由數據開發(fā)者負責，他們的目標是讓他們生成的數據更安全、更容易被其他人復用。然而，在實踐中，他們面臨以下問題：
用戶咨詢多： 數據開發(fā)者不斷接收用戶的咨詢，不同用戶可能詢問相同或不同的問題，這會占用大量時間。
數據復用低： 數據中臺建設旨在解決數據復用問題，但數據工作者常常發(fā)現他們創(chuàng)建的數據模型被很少人使用，這可能是因為缺乏宣傳或由于數據安全限制等因素。
價值感知弱： 數據開發(fā)者不清楚有多少人在使用他們創(chuàng)建的數據，也不知道這些數據產生了多少業(yè)務價值。
問題排查困難： 當用戶報告數據異常時，需要查找數據處理鏈路，這需要花費大量時間。
工作評估難： 數據管理者難以確定數據工作的實際成果，即使建立了許多數據模型，也難以確定績效如何。

企業(yè)如何開展數據資產管理
為了更好地釋放數據的價值，建立系統化的數據可用性，企業(yè)需要構建一套完整的數據資產管理體系，通常可以分為以下三個環(huán)節(jié)：
數據資產識別： 面向全公司的數據資產登記，對現有數據資產進行清晰定義、屬性規(guī)范化，同時通過盤點存量數據資產和自動注冊增量數據資產，實現數據資產的準確、有效識別。
數據資產維護： 建立對數據資產屬性框架、數據資產目錄、數據資產內容以及數據資產訪問權限的規(guī)范化維護流程，確保數據資產的持續(xù)更新和可維護性。
數據資產服務： 針對數據資產檢索、分析和展示等應用場景，構建智能、可視、個性化的數據資產服務體系，提高數據資產的利用效率。

企業(yè)數據資產管理工具
在企業(yè)數據資產管理過程中，擁有一套專業(yè)的數據資產管理工具至關重要。這些工具可以用于全流程數據管理，覆蓋數據的采集、流轉、加工、使用等各個環(huán)節(jié)。

數據資產管理平臺架構

億信華辰睿治數據治理平臺作為企業(yè)數據資產管理的支撐，構建了元數據、主數據、數據質量、數據標準、資產目錄和數據服務等組成的數據資產管理平臺。這個平臺通過提供元數據采集和追蹤、數據模型管理和檢查、數據標準制定和映射、數據質量檢核和整改、數據服務開發(fā)和監(jiān)控、資產目錄編制和共享等核心數據資產管理功能，實現了數據資產管理的工具化和持續(xù)化。

主數據 用于描述企業(yè)核心業(yè)務實體的數據，是高價值的基礎數據，跨越各個業(yè)務部門和系統。
元數據 描述數據的數據，是數據資產管理的基礎，幫助用戶更好地理解數據資產的背景和信息。
數據標準 保障數據內外部使用和交換的一致性和準確性，通過制定和發(fā)布數據標準，提高數據質量。
數據質量 是數據應用的基礎，通過相關技術來提高和確保數據質量，包括完整性、規(guī)范性、一致性、準確性、唯一性、及時性等。
數據資產定義、盤點、規(guī)劃 幫助企業(yè)對無序的數據資源進行清晰的管理，包括數據資產門戶、數據服務方式等，以釋放數據資產的價值。
數據集成 包括數據內部共享、外部流通和對外開放，通過定義運營指標和管理方案，降低數據資產化操作門檻。

億信華辰憑借多年的經驗在數據治理、主數據和數據資產管理方面積累了深刻的理解和洞察。他們致力于幫助企業(yè)建立數據資產管理體系，以數據資產管理平臺為核心，以全域數據和全生命周期數據活動的統一、持續(xù)管控為目標，推動企業(yè)提升數據管理能力，挖掘數據價值，促進業(yè)務創(chuàng)新，實現數字化轉型。