數據資產管理服務工作，涵蓋企業IT系統生命周期的不同階段，協助企業建立適合自身特點的數據資產管理制度，提升企業對自身數據資產管理的能力，為后續數據挖掘變現提供可靠、有價值和高質量的數據，提供更好的產品和服務，降低開發和運維成本，控制風險，以及為企業提供更明智和更有效的決策數據支持。
一、數據資產管理與數據資產管理平臺
數據資產管理（Data Asset Management，簡稱DAM）是規劃、控制、和提供數據這種企業資產的一組業務職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方案和程序。
數據資產管理工具是數據資產管理工作落地的重要手段。作為數據資產管理工具的集成平臺，將各類工具以模塊化的方式嵌入平臺，并通過對各模塊建立關聯，實現數據的全流程和多維度管理是管理工具實施的關鍵。數據資產管理平臺完成數據資產管理的兩大核心工作，分別是數據治理工作和數據運營工作：
1）數據資產管理平臺運營數據資產：數據資產管理平臺匯聚全局數據，明確數據分布；數據資產管理平臺提供數據服務，共享數據；數據資產管理平臺評估數據資產，實現數據價值增值。
2）數據資產管理平臺實現
數據治理：數據資產管理平臺將業務數據化，并開展數據標準化；數據資產管理平臺清理垃圾數據，提升數據質量；
數據資產管理平臺理清數據關聯關系。
二、企業數據資產管理面臨的挑戰
架構管理滯后：甲方越來越依賴開發商，自身的系統數據架構管理力度不斷減弱。同時，開發商以實現功能為主，對非功能性需求不太在意，導致版本質量不高，先實現后優化，優化效果滯后。
數據架構混亂：系統越來越多，系統復雜度也越來越高，管理難度隨之越來越大，沒人能弄清整個系統的數據架構和數據流向，數據架構與業務流程、應用架構之間的關系不清晰。
數據無序增長：企業核心業務系統數據容量無序增長，長期處于“系統擴容 - 數據膨脹 - 性能低下 - 系統擴容”的怪圈之中。
架構變更失控：大多數系統都處于積術式疊代開發，有新需求就加一堆表，使系統數據模型越來越雍腫；數據模型設計缺少審查，導致數據模型混亂、復雜、擴展性差。
數據安全突出：對企業的敏感數據、用戶、訪問權限仍然缺少認識和控制，敏感數據泄漏的安全事件屢見不鮮。
數據質量參差：數據處理環節中產生大量的錯誤和質量差的數據，數據錯誤發現和處理流程不及時，導致更多的后續錯誤。
數據標準缺失：缺少企業級別統一的數據標準，數據模型相關含義令開發和運維人員難以理解；同時，亦使得企業不同應用間的數據集成和數據共享困難。
三、數據資產管理的重要性
首先我們要明確數據資產的價值和重要性
1、它可以加速數據資產交易進程
目前在缺乏交易規則和定價標準的情況下，數據交易雙方承擔了較高的交易成本， 制約了數據資產的流動，但隨著
數據資產管理的完善，必然能加速數據資產交易的進程。
2、它是形成企業共通的數據語言
數據在企業內部充分應用最大的障礙是存在語言壁壘。數據資產化意味著在公司內部形成共同的“數據語言”，各部門為了統一的分析目的，形成各自對應的統計標準，在運營過程中實時對數據進行收集匯總分析。
3、它能促使數據資產產權問題明確
數據資產的所有權問題，在未來也會越來越明確，法律制度會隨著基礎管理能力的提高而完善，以數據資產為核心的商業模式，也將會在資本市場中越來越受到青睞。
4、它能夠形成企業的戰略資產
數據資產化之后，數據資產會漸漸成為企業的戰略資產，企業將進一步擁有和強化數據資源的存量、價值，以及對其分析、挖掘的能力，進而會極大提升企業的核心競爭力。
