在現今的企業環境中，"數據即資產"的理念已被普遍認同，尤其是隨著對數據價值重視程度的提升，數據管理越來越受重視。然而，由數據向資產的轉變并非易事。盡管許多企業經過多年的信息化建設已取得一定成效，但在數據層面的整合和聯系上，企業各部門和業務系統之間的數據完整性、定義規范性和一致性問題，使得數據難以整合，形成了“數據孤島”，使得數據的價值無法得以充分利用。如何實現有效的數據管理并加強數據資產化的核心競爭力就成為了需解決的問題。

01 數據資產管理的發展趨勢隨著大數據快速發展，數據資產管理正在經歷重要的變革。在此過程中，數據資產管理呈現以下特點：
管理對象多樣化目前，企業數據管理主要針對結構化數據。然而，隨著社交媒體和人臉識別等新興技術的成熟，非結構化數據，如圖像、語音和視頻等，將在更多的應用場景中得到深入使用和發掘其業務價值。因此，需要系統地收集、保存和處理多種類型的管理對象。

智能化的管理工具在使用數據管理工具的過程中，能夠通過深入理解客戶需求，采用人工智能等技術來達到工具的“智能化”。例如，實現數據模型的“圖譜化”，動態生成數據質量規則，以及實現數據分級的“自動化”。

管理活動常態化將定制的“項目制形式”的數據管理活動轉變為“常態化運營”。數據管理的各類制度、流程、方法和工具能夠得到各業務部門和數據團隊的遵從和應用，使得數據管理成為業務人員和技術人員日常工作中的一部分。

生態化的管理范圍數據管理范圍由企業內部擴展到布局更廣的生態系統，例如終端設備供應商、基礎設施供應商、網絡服務供應商、數據服務供應商和數據服務零售商等，共同構建大數據的生態服務體系。

02 企業級數據資產管理的應用分析根據多家研究機構的分析，目前全球大約有50%的企業正在實施或已經實施了數據資產管理，北美比例更是高達79%。
國內的數據資產管理起步稍晚，但現在在數據作為核心支撐業務的銀行、電信和保險等行業，已有多家企業全面開展此項工作。能源行業的公司大多已經開始了部分數據資產管理工作。

隨著大數據和商業智能技術的進步以及數據治理工作的推進，數據在企業中發揮的作用也在發生改變，從支持企業日常運轉轉變為直接驅動業務，最終以資產價值變現為企業創造直接價值。

企業數據資產管理的五步方法
在實施數據資產管理的過程中，通常需要遵循以下五個步驟：數字化業務首先，企業要將業務流程數字化。這是數字化轉型的第一步，也是實現數據資產化的關鍵。以零售行業為例，企業需要建立以人、貨、場為主導的業務系統，并將業務活動的各個環節都儲存為數據，從而實現數據的初級積累。

實體統一接下來，企業需要對各個來源的數據進行整合，以實現數據的一致性，從而最大程度地發揮數據的價值。比如，同一個客戶在不同的平臺上可能有不同的標識，這就需要對這些標識進行統一，將所有與此客戶有關的數據進行整合，從而形成一個全面的客戶畫像，進而提供個性化的服務。

實現數據資產化實現數據資產化，即將原始數據進行優化，使其具有更高的價值，實現其可持續利用，從而成為真正的數據資產。包括將數據標簽化、定價，并進行適當的管理，以便企業能更有效地使用數據。另外，隨著數據量的持續增長，降低數據存儲成本也成為一個重要的議題。

數據服務化在實現數據資產化的基礎上，需要將數據服務化，即通過技術手段使數據對業務部門可用，并為其提供服務。從而業務部門可以更關注自身業務，而不必了解底層數據技術。

業務化數據最后，需要將數據用于服務業務，以提高企業效率。在這個過程中，數據中臺（或企業的信息數據部門）逐漸從成本中心轉化為利潤中心，從而實現數據資產的最大效益。

數據資產管理的關鍵實施執行數據資產管理可以遵循"全面規劃→實施管理→審計檢查→資產運營"的四個階段策略。根據業務應用目標，企業可以根據實際數據情況和管理狀況，定制各自的實施步驟。
第一階段：全面規劃在此階段，企業需要建立一個數據資產管理組織以及成立相應的制度，作為實施保障。此外，需要對數據資產進行全面盤點以及制定相關的數據資產標準。關鍵步驟包括：
建立組織責任體系，參考企業現狀，創建數據資產管理制度。
配合業務進行數據資產全盤點，評估內外數據狀況，確定數據資產管理目標，并逐步執行初始任務。
設立數據資產相關的標準，例如元數據標準、主數據標準、業務重要指標、業務系統數據模型標準、關鍵業務審計規則等。

第二階段：實施管理首先，基于創建大數據管理平臺的工作以及完成數據匯聚的工作，根據預估的數據存量和增量，設計或購買必需的數據資產管理平臺或引入第三方工具，以便建立企業數據資產管理能力。
其次，需要建立數據安全管理體系，預防可能出現的數據安全問題，并履行數據安全管理課題。
再次，對主數據進行管理，明確定義企業核心業務實體數據，比如客戶、合作伙伴、員工、產品、物料單、賬戶等，以自動、準確、及時地提供和處理企業中的數據，并對數據進行審核。

第三階段：審計檢查進行審計檢查，確保各個管理職能能夠合理有效地執行。此階段主要任務包括檢查數據標準的執行、稽核數據質量、管理數據生命周期等，努力實現以下三個方面的常態化：
常態化查驗數據標準執行情況，通過實施數據標準管理，企業可以對大數據平臺全網數據進行統一運營管理。
常態化設定數據存儲策略，即數據生命周期管理，通過根據數據對企業的價值進行分類分級，形成數據資產目錄，并設定相應的存儲策略。
常態化進行數據質量稽核，通過提升數據質量意識，建立一系列流程和程序來處理數據質量問題。

第四階段：資產運營在前三個階段的基礎上，企業已經建立了基本的數據資產管理能力。在資產運營階段，企業需要將業務價值設為導向，以用戶為中心，對內外部用戶提供數據價值能力。資產運營階段主要包括進行數據資產價值評估、開展數據資產運營等等。
數據資產運營的主要目標是實現數據資產價值化，這需要規劃并持續迭代數據安全管理及合規性、數據資產削減成本及創造價值、優化組織結構、提升數據質量等各個方面，從而持續優化數據資產管理能力。

在數據資產表現及組織架構和流程設計的實際過程中，建立全面、跨部門、跨層級的數據資產管理組織架構是實際實施統一、專業化的數據資產管理的基礎。這也是確保數據資產表現的責任得以實現的重要保障。對于制度的設計也很重要。數據資產管理制度體系通常應分層次設計，根據管理的顆粒度，可劃分為組織級數據資產管理總體政策規定、管理指導、執行規則和操作規范四個層次。這些制度將作為證明，向審計部門或資產評估部門提交相應證據，以確保數據資產管理工作的合規性和有效性。

億信華辰，作為國內專業的業務智能產品和數據治理解決方案供應商，借力各生態伙伴，構建了數據資產化服務鏈碟，為客戶提供數據資產化及數據資產交易等一站式解決方案。服務能力覆蓋咨詢規劃、數據資產管理、會計審計、法律咨詢和安全監管等多個方面，為企業提供全面的支持和服務。
首先，我們必須建立數據資產管理委員會，它將作為數據決策主體。該委員會由董事長、高級管理層、總經理或總裁等領導，負責策劃數據資產管理決策、戰略和考核機制。這種從上到下的治理結構將確保數據資產管理工作得到高層領導的重視和支持。

其次，在執行層面，應有財務和信息科技部門共同牽頭，負責在數據項目中落實數據資產管理工作，并與數據資產管理委員會一起參與各種活動。同時，業務部門也應提供必要的支持。各部門的責任、權限和義務都應明確，并清楚指出數據資產管理是全員參與的工作。

除了組織保障外，制度設計也至關重要。數據資產管理制度應分級設計，按照管理的粒度，可以劃分為組織級數據資產管理總體政策、管理實施、實施細則和操作規范四個層次。這些制度將作為證據，向監管部門或資產評估部門提交相應的證明，以確保數據資產管理工作的合規和有效。

億信華辰公司作為國內的專業BI產品和數據管理解決方案提供商，通過與各生態伙伴的整合，已經創建了一條數據資產化的服務鏈，并能提供包括數據資產化和數據資產交易在內的一站式解決方案。我們的服務能力覆蓋了從咨詢規劃，數據資產管理，到會計審計，法律咨詢和安全監管等各個方面，為企業提供全面的支持和服務。

首先，創建一個數據資產管理委員會是必要的，作為決策機構，由董事長、高級管理層、總經理或總裁等領導負責制定數據資產管理決策，戰略和檢查機制。這種自上而下的治理體系有助于保證數據資產管理工作得到高層的關注和支持。
然后，在執行層，應由財務和信息科技部門聯合領導，負責確保數據項目中的數據資產管理工作得以實施，并與數據資產管理委員會聯合參與各項活動。同時，業務部門應提供必要的支持。各部門的職能、權力和義務都必須明確，并應強調數據資產管理是所有企業員工共同參與的工作。

除了組織保障，制度設計也顯得至關重要。數據資產管理制度應按層次設計，可以分為組織級數據資產管理總策、管理方法、實施細則和操作規范四個層次。這些條例將作為憑證，向監管部門或資產評估部門提交相應的證據，以保證數據資產管理工作的合規性和有效性。

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