《数据资产管理能力建设的挑战与应对：基于财政部〈关于加强数据资产管理的指导意见〉的思考》
一、引言
随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为企业乃至国家的重要战略资产，财政部发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》凸显了数据资产管理在当前经济环境下的重要性，在数据资产管理能力建设的过程中，面临着诸多关键挑战。
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二、数据资产管理能力建设的关键挑战
（一）数据质量参差不齐
1、数据来源广泛且复杂，在企业中，数据可能来源于不同的业务部门、不同的系统，甚至来自外部合作伙伴，这些数据在格式、定义和标准上存在巨大差异，销售部门的数据可能以日期为主要排序依据，而财务部门的数据则以会计期间为准，这就导致在整合数据资产时，数据的一致性难以保证。
2、数据录入错误，人工数据录入过程中不可避免地会出现错误，这些错误可能是由于疏忽、对数据理解的偏差等原因造成的，一个小小的数据录入错误可能在后续的数据挖掘和分析中被放大，影响决策的准确性。
（二）数据安全风险
1、外部攻击威胁，随着数据资产价值的不断提升，网络黑客等外部势力对数据资产的攻击日益猖獗，他们可能通过恶意软件、网络钓鱼等手段获取企业的敏感数据，如客户信息、商业机密等，一旦数据泄露，不仅会给企业带来直接的经济损失，还会损害企业的声誉。
2、内部安全漏洞，企业内部员工的不当操作也可能构成数据安全风险，员工可能因为权限管理不善，误将敏感数据共享给无权访问的人员，或者员工的移动设备丢失，导致设备中存储的数据面临泄露风险。
（三）数据治理体系不完善
1、缺乏统一的数据标准，企业内部缺乏统一的数据定义、编码和格式标准，使得数据在不同部门之间难以流通和共享，对于产品分类，不同部门可能有不同的分类方法，这就阻碍了企业对数据资产的有效整合和利用。
2、数据管理职责不明确，在很多企业中，数据管理的职责分散在多个部门，没有一个明确的部门对数据资产的整体管理负责，这就导致在数据资产管理过程中，容易出现互相推诿、协调困难的情况。
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（四）数据价值挖掘能力不足
1、技术手段有限，虽然大数据技术不断发展，但很多企业在数据挖掘和分析方面仍然面临技术瓶颈，缺乏先进的数据分析算法和工具，无法对海量数据进行深度挖掘，难以从数据中发现有价值的信息。
2、人才短缺，数据价值挖掘需要既懂业务又懂技术的复合型人才，目前市场上这类人才供不应求，企业内部员工往往缺乏数据挖掘和分析的专业知识，无法有效地将数据资产转化为商业价值。
三、应对数据资产管理能力建设挑战的策略
（一）提升数据质量
1、建立数据质量管理流程，包括数据的采集、清洗、转换和验证等环节，确保数据的准确性、完整性和一致性，在数据采集阶段，对数据来源进行严格审核，对采集的数据进行实时校验。
2、加强数据标准化建设，制定统一的数据标准，涵盖数据的定义、格式、编码等方面，并在企业内部推广应用。
（二）强化数据安全保障
1、构建数据安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统、数据加密等技术手段，防范外部攻击，加强员工的数据安全意识培训，规范员工的操作行为。
2、完善数据访问控制，根据员工的工作职责和权限需求，合理分配数据访问权限，确保数据的安全访问。
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（三）完善数据治理体系
1、建立数据治理组织架构，明确数据治理的决策机构、管理部门和执行部门的职责，加强部门之间的协调配合。
2、制定数据治理政策和制度，包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等方面的政策和制度，确保数据资产管理有章可循。
（四）提高数据价值挖掘能力
1、加大技术投入，引进先进的数据分析工具和算法，提升企业的数据挖掘能力，采用人工智能和机器学习技术对数据进行深度分析。
2、培养和引进人才，通过内部培训、外部招聘等方式，培养和引进数据挖掘和分析的复合型人才，为企业的数据价值挖掘提供人才支持。
四、结论
数据资产管理能力建设是一个复杂而长期的过程，面临着数据质量、安全、治理和价值挖掘等多方面的挑战，但通过采取有效的应对策略，企业可以逐步提升数据资产管理能力，将数据资产转化为核心竞争力，在数字经济时代取得更好的发展成果，政府相关部门也应进一步加强对数据资产管理的引导和监管，推动整个社会的数据资产管理水平不断提高。
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