如何有效識別、管理和利用海量數據，以激發其潛在價值，成為當前企業面臨的重要課題。本文旨在深入探討數據資產盤點及治理的路徑與方法，通過系統化、規范化的手段，幫助企業構建完善的數據管理體系，實現數據資產的全面盤點與高效治理，進而推動企業在數據驅動的時代中贏得先機，實現可持續發展。

01數據資產管理體系
1.數據治理、數據資產相關概念定義
數據治理（Data Governance）：是組織中涉及數據使用的一整套管理行為，由企業數據治理部門發起并推行。它主要關注如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。數據治理的目標是提升數據的價值，并確保數據在整個企業中得到有效的使用和管理。

數據資源（Data Resources）：是指企業或個人在運作中累積的各類數據記錄，包括但不限于客戶記錄、銷售數據、人事信息、采購記錄、財務報表及庫存數據等。這些數據是原始的、未經加工的，但卻蘊含了大量的信息和潛在價值。

數據資產（Data Asset）：是指由個人或企業擁有或控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子方式記錄的數據資源。它是網絡空間中的數據集，具有數據權屬（如勘探權、使用權、所有權），具有價值、可計量、可讀取。近年來，隨著數據經濟的發展和技術的進步，數據資產的價值逐漸被認可。數據資源被視為一種資產納入企業財務報表，這為企業利用數據資產提供了更多的機會和方式。

2.DAMA數據治理體系

我們要做好企業的數據資產，可以借鑒比如DAMA的數據治理體系。國際數據管理協會 (DAMA) 定義了數據治理是對數據資源管理行使權利的活動集合。它包括了元數據、數據質量、數據標準、數據安全、主數據等8大知識領域，需要對不同的領域做相應的管理，來提升企業的數據各方面能力。

3.DCMM數據管理能力成熟度評估模型

DCMM是國家標準《GB/T36073-2018 數據管理能力成熟度評估模型》的英文簡稱，是我國首個數據管理領域正式發布的國家標準。DCMM分析提煉出了組織數據管理的八大能力域，并對每項能力域進行了二級能力項（28個過程項）和發展等級的劃分（5個等級:分別為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級）,以及相關功能介紹和評定指標（445項指標）的制定，可作為數據管理的指導規則，也可作為數據管理狀況的評估依據。

針對一個組織數據管理、應用能力的評估框架，通過DCMM數據管理能力成熟度模型，組織可以清楚地定義數據管理當前所處的發展階段和未來發展方向。

4.數據資產盤點和治理框架

基于DAMA和數據治理規范的框架標準和指南，制定貼合企業的大數據治理體系框架。億信華辰建議企業按照分層結構去考慮，首先評估一下企業目前都有哪些缺失，再思考我們的治理體系如何去構建，然后明確數據管理哪些方面是需要進行提升的。

02數據資產管理策略
億信華辰建議采納“1+4+n”的綜合性模式，該模式緊密貼合企業既定的整體戰略規劃，旨在實現雙重目標：一是服務于企業的日常運營與管理，二是促進數據資產的深度挖掘與價值變現。

1個策略

企業數據資產運營管理“一個策略”的核心意義在于，它緊密圍繞數據這一核心要素，旨在將數據的提供者、開發者、消費者、管理者以及決策者有效聚合，形成一個協同共進的生態系統。整合內部與外部數據源，形成統一數據池，通過精細加工轉化為實用資產，確保數據規范、可訪問，助力消費者便捷獲取，最大化數據價值。通過元數據管理智能和人工補錄完善的方式盤點全部數據資源，資產目錄的活化功能保證目錄能及時的反映資產結構的變化。

4個能力

關于數據資產對外提供，需構建四大核心能力：數據集成能力、治理能力、資產規劃開發能力、資產服務運營能力。首先整合數據資源，提升數據質量；其次進行盤點資產，定制化開發數據產品；最后構建類似電商的數據運營平臺，方便消費者獲取。內部需完善數據接口，確保順暢流通。這些措施共同推動數據資產價值的最大化。

N個場景
我們需在企業內部積極構想并構建多樣化的業務應用場景，首要任務便是對原始數據進行系統性分析，以揭示其背后的價值與潛力。以客戶分析為例，可依托現有數據資源，并適當引入外部數據源，通過全面深入的分析，構建出客戶的360度全方位畫像。這一畫像不僅詳盡描繪了客戶的個人特征，還能為后續的精準營銷、個性化服務提供有力支持，并促進畫像數據的廣泛應用與共享。

項目實施路徑規劃-九步走

要真正去做數據資產盤點和治理的時候，大概可以分成九步走：

首先就是要調研企業的數據有哪些內容，目前存在什么樣的數據問題，然后根據治理動作來制定相應的藍圖；同時企業也要建立相應的管理組織，然后摸清整個企業的數據現狀，進行相應的數據標準、數據質量、數據安全等能力的提升，建立起閉環式的覆蓋數據治理咨詢規劃、方案制定、執行和評價的數據治理統一流程。

03數據資產管理平臺

△數據資產管理功能框架

數據資產管理平臺，致力于提供一套自下而上的綜合能力體系。該平臺首要任務在于廣泛采集來自各類業務系統的數據，隨后對這些數據進行嚴格的標準化處理與質量提升，確保數據的準確性、完整性與一致性。在數據資產編錄與編目環節，依據企業實際運營情況，采用人財物等多維度分類方式，并結合職能部門的組織結構，對數據進行精細化劃分與管理。最后，通過高效的接口服務機制，將整理好的數據資產以標準化的方式對外提供，滿足企業內外部用戶的數據需求。

如何去實現一套數據資產管理業務流程呢，億信華辰整個數據資產管理平臺的功能，即基于企業數據資產管理業務需求，通過數據采集、主數據、元數據、數據標準、數據質量、數據安全、數據資產管理、數據服務、數據可視化等全流程治理，實現數據價值提升。

數據集成

實現對企業各業務系統、各類數據源的采集、加工、清洗、轉換等處理，是后續企業數據中心、數據資產治理的基礎。億信華辰平臺提供可視化數據加工、數據脫敏和加密、數倉模型處理組件等功能，構建數據采集、處理能力。

元數據管理

基于企業系統現狀，通過元數據管理采集各系統元數據，構建數據字典和地圖，實現包括血緣、全鏈等多維度分析，并為數據資產盤點提供基礎。以供應商元數據為例，它詳盡記錄了供應商信息、產品詳情及采購活動，清晰描繪數據流轉路徑，反映了從供應商錄入到支付完成的全過程。這一過程不僅揭示了數據在企業內部的流轉情況，還幫助識別關鍵數據資源。進一步，基于元數據分析，企業能優化供應商管理，減少資源浪費，同時加強與優質供應商的合作，提升供應鏈穩定性和效率。

主數據管理

主數據因其重要性和廣泛適用性，成為企業數據資產盤點的優先對象。通過有效的主數據管理，企業能夠更精準地掌握數據資源，為數據資產的優化配置奠定基礎。然而，在主數據管理過程中，企業常面臨數據準備與流向的諸多挑戰。物料編碼混亂（一物多碼、一碼多物）、人員數據更新不及時等問題時有發生，嚴重阻礙了數據的準確性和一致性。為此，企業需要建立統一的主數據管理平臺，實現數據的集中管理與分發，以確保各系統間數據的同步與共享。

數據標準管理

數據標準管理，是通過對數據字典及表結構的精細定義與規范，來實現對數據的有效管理與質量提升。這一過程通常基于國家及行業既定標準，并結合企業自身的業務需求、技術實現及管理實踐，對數據庫表結構進行詳盡規劃。具體而言，它涉及對人員信息（如姓名、性別等）、物料數據（如編碼規則、時間精度等）的明確界定，以確保數據的一致性與準確性。

在此基礎上，企業可借鑒行業內的成熟標準，構建專屬的數據標準目錄。該目錄不僅為現有系統提供了明確的執行準則，還為規劃中的系統建設提供了表結構設計與字段定義的參考模板。如此一來，無論是系統的日常維護還是新系統的開發建設，都能有效遵循統一的數據標準，從而大幅提升數據管理的效率與規范性。

數據質量管理

探究數據質量問題的根源，往往涉及多個層面，包括標準缺失、人員操作不當、流程缺陷以及技術限制等。以業務系統數據錄入為例，若界面校驗規則設計不嚴謹，便可能引發一系列數據質量問題。如手機號碼錄入時，雖要求11位數字，但缺乏有效校驗機制，導致錄入錯誤或無效號碼，此類問題雖看似微小，實則對數據質量構成潛在威脅。

針對上述挑戰，億信華辰平臺致力于通過綜合運用多種質檢手段，對數據庫中的庫表進行深度分析與評估，生成詳盡的質檢報告與問題清單。在此基礎上，我們依托PDCA（計劃-執行-檢查-行動）循環的持續改進機制，不斷優化數據處理流程，提升數據質量。

數據資產盤點與目錄

前述的數據標準、質量、元數據等管理，其終極目標是服務于數據資源的全面盤點與目錄體系的系統梳理。從企業視角出發，我們需多維度、多層次地審視數據資源，明確其來源主題、系統歸屬、職能關聯、業務部門及所屬行業等屬性。同時，還需區分數據類型，如清單數據、報表數據、接口服務等，并識別數據的結構化、非結構化或半結構化特征，如視頻記錄、實時數據流、客戶信息等。

為實現數據的有效利用，首要任務是依據既定維度對數據進行細致分類。在此過程中，可借鑒華為等領先企業的數據管理實踐，如L1至L5的數據層級劃分，重點關注企業內各數據庫的實際數據內容。以客戶數據為例，需深入剖析客戶信息的存儲方式，涵蓋基本信息、注冊資料、銀行信息等，并追溯這些信息的來源與構成。

完成數據分類后，需進一步評估數據的安全性與開放性。這要求參考數據安全等級劃分標準，結合政務、行業等特定領域的分類維度，以及數據的公開性、內部性、敏感性等屬性，構建數據開放與共享的決策矩陣。通過此矩陣，可明確哪些數據在脫敏后可對外公開，哪些數據僅供內部使用，以及哪些數據需嚴格保密。

在數據呈現方面，可借鑒超市貨架或圖書館檢索系統的模式，構建直觀、便捷的數據資產檢索平臺。用戶可輕松查詢數據資產的表結構、元數據屬性、管理責任人等信息，為數據使用提供充分的信息支持。


對于數據的使用，企業需結合平臺能力，提供多樣化的業務分析場景，如數據查詢、下載、交換及在線自助分析等，并可通過API接口實現數據的外部開放，類似于企查查等平臺的數據服務模式。此外，企業還需構建內部指標體系，以指標和分析方式為基礎，滿足運營、管理及決策層對數據的需求，促進企業內部管理的精細化與智能化。

04典型案例分析
公司介紹：本案例聚焦于一家國有資產管理公司，其作為某高新區管委會下屬的大型集團企業，負責多元化業務的運營與管理。公司架構復雜，既包含集團層面的多個管理部門，又下轄多個子公司，各子公司業務各異，涵蓋園林綠化、酒店服務、商業會館、回遷小區及底商等多個領域，展現出豐富的業態布局。

背景痛點：在集團層面，若缺乏對這些分散業務數據的統籌管理，將不可避免地導致“各自為政”的局面，嚴重影響數據的整合利用與決策支持效率。例如，會展中心作為公司的重要業務單元，每周舉辦各類展會，吸引不同行業的參與者。這些活動不僅關聯到酒店住宿、短租公寓等周邊服務的需求預測，還影響到公園游覽、商超購物的客流量變化。因此，各子公司間對彼此核心業務數據的迫切需求，凸顯了集團層面進行數據治理的重要性與緊迫性。

實踐過程：
為破解數據孤島問題，公司從主數據入手，對內部的人事、財務、物資等關鍵資源進行了系統梳理，并延伸至客戶、法務、展會等多個業務領域，實現了數據的全面整合與標準化處理。通過這一過程，不僅明確了數據的定義、內容與結構，還大幅提升了數據獲取的便捷性與準確性。以往依賴郵件等低效溝通方式獲取數據的歷史被徹底改寫，取而代之的是基于平臺的線上管理模式，實現了數據的即時共享與高效利用。

應用成效：
在數據治理的推動下，公司內部各業務系統的數據資產得以清晰呈現，為數據申請與使用提供了有力支持。以會展中心為例，其核心數據如展會類型、時間、參與者信息等均可通過平臺快速獲取，為商管公司、酒店等提供了精準的服務支持。這一變化不僅促進了公司內部的運營效率與收入增長，還顯著提升了客戶服務體驗，實現了企業價值與客戶滿意度的雙重提升。

△數據治理大屏展示

為進一步提升數據治理的透明度與影響力，公司還設計并實施了數據治理大屏展示系統，涵蓋從標準制定、質量控制到資產管理的全方位信息，為領導層提供了直觀、全面的數據治理概覽。這一舉措不僅增強了管理層對數據治理工作的認識與重視，也為后續的數據治理優化與決策提供了有力支撐。