《全面解析数据资产管理：内容与职责》
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一、数据资产识别
1、定义与范畴
- 数据资产是企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的数据资源，这包括企业内部产生的各种结构化数据（如数据库中的交易记录、客户信息表等）和非结构化数据（如文档、图像、视频等），识别数据资产首先要明确企业数据的来源，如业务运营系统（如销售系统、生产管理系统等）、客户交互渠道（网站、移动应用等）以及外部数据源（市场调研数据、合作伙伴数据等）。
2、重要性
- 准确的资产识别是数据资产管理的基础，只有清楚知道企业拥有哪些数据资产，才能对其进行有效的管理、保护和利用，一家电商企业如果不能识别其用户在网站上的浏览行为数据（非结构化的日志数据）为资产，就可能错失通过数据分析优化商品推荐系统，从而提高销售额的机会。
3、识别方法
- 可以采用元数据管理工具来梳理企业的数据资源，通过对数据的元数据（描述数据的数据，如数据的名称、来源、创建时间、数据格式等）进行分析，确定哪些数据具有潜在的价值，可被视为资产，结合业务需求分析，从业务流程中挖掘与业务目标相关的数据，如企业的财务部门可能将成本核算相关的数据视为关键资产，而市场部门则更关注客户满意度调查数据等。
二、数据资产盘点
1、盘点流程
- 数据资产盘点是对识别出的数据资产进行详细的清查和记录，首先要建立盘点团队，成员包括数据管理员、业务分析师和IT技术人员等，然后确定盘点的范围，是针对全企业的数据资产，还是特定业务领域的数据资产，对数据资产的数量、存储位置、数据质量状况、数据所有者等信息进行详细登记，在一家大型制造企业中，盘点团队要清查生产车间设备传感器产生的海量实时数据的存储位置（可能分布在多个数据仓库和边缘计算设备中），以及负责维护这些数据的人员（可能是车间的技术人员和企业的数据中心团队成员）。
2、数据质量评估
- 在盘点过程中，数据质量评估是重要环节，数据质量的维度包括准确性、完整性、一致性、时效性等，对于一家银行的客户信用数据，准确性至关重要，如果客户的收入信息存在错误，可能导致错误的信贷决策，通过数据抽样、数据比对等方法来评估数据质量，对于质量较差的数据资产，要标记并分析原因，以便后续的改进。
3、数据关系梳理
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- 梳理数据资产之间的关系，如数据库表之间的关联关系、数据在不同业务流程中的流转关系等，以物流企业为例，订单数据与货物运输轨迹数据、仓库库存数据之间存在复杂的关联关系，梳理清楚这些关系有助于优化物流配送计划和库存管理。
三、数据资产治理
1、治理框架构建
- 建立数据资产治理框架，包括制定数据治理政策、流程和标准，数据治理政策明确数据资产的管理原则，如数据的安全性、合规性要求等，流程方面，规定数据的采集、存储、处理、共享等环节的操作流程，企业要制定数据共享流程，明确哪些数据可以共享、与谁共享、如何共享以及共享的审批流程等，标准则涵盖数据的命名规范、数据格式标准等。
2、数据安全管理
- 保障数据资产的安全是数据资产治理的重要任务，这包括数据的访问控制，通过身份认证、权限管理等手段，确保只有授权人员能够访问和操作数据资产，在金融企业中，对客户的账户资金数据设置严格的访问权限，只有特定岗位的员工在经过多重认证后才能访问，要防范数据泄露、数据篡改等安全风险，采用数据加密技术对敏感数据进行加密存储和传输。
3、合规性管理
- 确保数据资产的管理符合相关法律法规和行业规范，企业要遵守《网络安全法》《数据保护法》等法律法规，在处理用户个人信息数据时，要遵循合法、正当、必要的原则，对于医疗企业，还要遵守医疗数据管理的特殊规范，如保护患者隐私等。
四、数据资产运营
1、数据资产价值挖掘
- 通过数据分析和挖掘技术，发现数据资产的潜在价值，零售企业可以通过对销售数据和客户行为数据的分析，挖掘客户的消费偏好，从而进行精准营销，数据挖掘技术包括分类算法、聚类分析等，可以从海量数据中提取有价值的信息。
2、数据资产共享与流通
- 促进数据资产在企业内部不同部门之间，甚至企业与外部合作伙伴之间的共享和流通，在企业内部，通过建立数据共享平台，打破部门间的数据壁垒，提高数据的利用效率，企业的研发部门可以共享市场部门的客户需求数据，以便开发出更符合市场需求的产品，在企业与外部合作方面，如汽车制造企业可以与零部件供应商共享生产计划数据，以优化供应链管理。
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3、数据资产的绩效管理
- 建立数据资产的绩效评估指标体系，衡量数据资产对企业业务目标的贡献，以数据驱动决策的准确性提升、业务流程效率的提高、收入的增长等作为评估数据资产绩效的指标，根据绩效评估结果，对数据资产的管理策略进行调整，不断提升数据资产的价值。
五、数据资产管理人员的职责
1、数据管理员
- 数据管理员负责数据资产的日常管理工作，包括数据的存储管理，确保数据的存储结构合理、存储空间充足，要根据数据的增长趋势及时扩展数据库的存储空间，他们还要监控数据的运行状态，及时发现数据异常情况，如数据的突然增长或丢失等，并进行处理，数据管理员要维护数据的元数据，保证元数据的准确性和完整性，以便于其他人员对数据资产的理解和使用。
2、数据分析师
- 数据分析师主要职责是挖掘数据资产的价值，他们运用各种数据分析工具和技术，对数据进行处理和分析，他们要构建数据分析模型，对销售数据进行预测分析，为企业的销售策略提供依据，数据分析师还要与业务部门沟通，了解业务需求，将业务问题转化为数据分析问题，从而提供有针对性的数据分析结果。
3、数据所有者
- 数据所有者通常是企业内部的业务部门负责人或特定业务流程的负责人，他们负责确定数据资产的业务需求和使用规则，销售部门负责人作为客户销售数据的所有者，要明确这些数据在销售业务中的使用目的（如客户关系维护、销售渠道优化等），并对数据的准确性负责，他们还要参与数据资产治理政策的制定，确保数据管理政策符合业务需求。
4、数据安全官
- 数据安全官负责保障数据资产的安全，他们制定数据安全策略，如数据访问控制策略、数据加密策略等，定期进行数据安全审计，检查企业的数据安全措施是否符合安全策略和相关法律法规的要求，在发生数据安全事件时，数据安全官要及时响应，采取措施降低损失，并进行事后的调查和总结，防止类似事件再次发生。
数据资产管理涵盖了从数据资产的识别、盘点到治理、运营等多个重要方面，需要不同角色的人员协同合作，履行各自的职责，才能实现数据资产的有效管理，为企业创造更大的价值。
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