《数据资产管理与数据治理：相辅相成的共生关系》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最具价值的资产之一，数据资产管理和数据治理这两个概念在企业的数据战略中日益凸显其重要性，虽然它们有所区别，但两者之间存在着紧密且不可分割的关系，共同为企业挖掘数据价值、保障数据质量和合规性奠定基础。
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二、数据资产管理与数据治理的内涵
（一）数据资产管理
数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供利用的一系列管理活动，它涵盖了数据资产的识别、分类、编目、估值等内容，数据资产识别是明确企业内部哪些数据具有价值，能够为企业的业务运营、决策支持或战略发展做出贡献，一家电商企业，其用户的购买记录、浏览历史等都是重要的数据资产，分类则是根据数据的类型（如结构化数据、非结构化数据）、来源（内部业务系统、外部合作伙伴）、敏感程度（如涉及用户隐私的数据）等进行划分，以便于管理，编目如同建立一个数据资产的图书馆索引，方便用户查找和使用数据，而数据资产估值则尝试量化数据资产的价值，这有助于企业了解数据在商业活动中的潜在贡献。
（二）数据治理
数据治理侧重于建立数据管理的政策、流程和标准，它确保数据的质量、完整性、安全性和合规性，在数据质量方面，数据治理设定数据准确性、一致性、完整性等质量指标，并建立监控和改进机制，在金融企业中，客户的账户余额数据必须精确到分，且要保证在不同业务系统中的一致性，数据完整性要求数据在各个环节没有缺失，如在医疗系统中，患者的病历数据应包含完整的诊疗信息，数据安全性方面，数据治理通过制定访问控制策略、加密技术等确保数据不被非法访问、篡改或泄露，合规性则要求企业的数据管理活动遵循国家法律法规、行业标准等，如欧盟的GDPR对企业处理用户数据提出了严格的合规要求。
三、数据资产管理与数据治理的关系
（一）数据治理是数据资产管理的基础
1、质量保障
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只有通过有效的数据治理，确保数据的质量，数据资产才能真正发挥价值，低质量的数据，如存在大量错误、缺失或不一致的数据，即使被识别为资产，也难以在企业的业务决策、市场分析等方面提供可靠的支持，一家企业如果依据不准确的销售数据进行市场策略制定，可能会导致资源浪费和市场份额的丧失。
2、安全与合规支撑
数据治理中的安全和合规措施为数据资产保驾护航，安全的环境使得数据资产能够在合法、有序的框架内被存储、处理和使用，如果企业的数据资产违反法律法规或行业规范，将面临巨大的风险，包括法律诉讼、声誉受损等，企业泄露用户的敏感数据，可能会被监管部门处罚，同时也会失去用户的信任。
（二）数据资产管理推动数据治理的发展
1、明确治理目标
数据资产管理通过识别有价值的数据资产，为数据治理明确了重点治理对象，企业可以将更多的资源投入到对关键数据资产的治理上，对于一家以大数据分析为核心竞争力的企业，其核心算法所依赖的数据资产就是治理的重点，数据治理的各项政策、流程和标准都将围绕这些数据资产进行优化。
2、价值驱动治理优化
当企业意识到数据资产的价值后，会更加积极主动地优化数据治理，随着企业对数据资产在精准营销方面价值的挖掘，会对客户数据治理提出更高的要求，包括更精准的客户数据分类、更及时的客户数据更新等，从而推动数据治理体系不断完善。
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（三）两者相互促进、协同发展
1、数据治理促进数据资产的有效利用
良好的数据治理能够建立起清晰的数据架构和数据流程，使得数据资产能够被企业内部不同部门、不同业务场景高效地利用，在一个大型企业集团中，通过数据治理建立统一的数据标准后，不同子公司的销售数据资产可以被整合分析，为集团的整体市场战略提供依据。
2、数据资产管理为数据治理提供反馈
在数据资产管理过程中，对数据资产的使用情况、价值实现情况等进行评估，可以为数据治理提供反馈，如果发现某些数据资产由于治理不善而无法发挥价值，就可以促使数据治理团队对相关的政策、流程进行调整，发现某些数据资产由于访问权限设置不合理导致利用率低，就可以调整访问控制策略。
四、结论
数据资产管理和数据治理是企业在数据管理领域不可或缺的两个方面，它们相互依存、相互促进，共同构建起企业数据管理的生态系统，企业应充分认识到两者的关系，在数据战略中统筹规划数据资产管理和数据治理工作，以提升数据的价值、保障数据的质量和安全，从而在日益激烈的市场竞争中获得优势。
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