《数据资产管理与数据治理：相辅相成，共筑数据价值大厦》
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如同两个紧密交织的齿轮，共同推动着企业在数据驱动的道路上稳健前行，理解它们之间的关系，对于企业有效利用数据、提升竞争力具有至关重要的意义。
二、数据资产管理与数据治理的内涵
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（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、盘点，明确数据的来源、用途、质量状况等，数据资产如同企业的其他实物资产一样，需要进行合理的分类、存储，并通过有效的元数据管理，让数据的使用者能够清晰地了解数据的含义、结构和关系，一家电商企业将用户的基本信息（姓名、年龄、性别等）、交易记录（购买商品、金额、时间等）都视为重要的数据资产，通过数据资产管理，企业能够确定哪些数据资产是核心资产，哪些是支持业务运营的一般资产。
（二）数据治理
数据治理是一个涉及企业数据战略、数据政策、数据标准、数据质量、数据安全等多方面的体系框架，它旨在建立一个有效的数据管理体系，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，数据治理涉及到企业内部多个部门的协作，从数据的产生源头到最终的使用环节都进行规范和管控，以金融机构为例，数据治理要确保客户的账户余额、交易流水等数据准确无误，符合监管部门的标准要求，防止数据泄露等安全风险。
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、数据标准制定
数据治理中的数据标准为数据资产管理提供了规范框架，没有统一的数据标准，数据资产的识别、分类和评估就会变得混乱，在企业中，如果不同部门对客户的定义和记录方式不同，那么在进行数据资产盘点时就难以准确统计客户相关的数据资产，通过数据治理制定统一的客户数据标准，包括数据字段、格式等，才能确保数据资产的准确管理。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据质量保障
高质量的数据是数据资产具有价值的前提，数据治理通过建立数据质量管理流程，如数据清洗、数据验证等机制，提高数据的准确性、完整性等质量维度，只有经过治理的数据，才能成为可靠的数据资产，在医疗行业，患者的病历数据如果存在错误或缺失，就无法作为有效的数据资产用于疾病研究和临床决策支持。
（二）数据资产管理是数据治理的延伸
1、价值导向
数据资产管理强调数据资产的价值挖掘，在数据治理保障数据质量和合规性的基础上，数据资产管理通过对数据资产的分析、评估其潜在价值，引导数据治理的方向，企业发现某个产品线的销售数据如果与市场趋势数据结合分析能够带来巨大的商业价值，那么就会促使数据治理在相关数据的整合、共享等方面进行优化。
2、运营优化
数据资产管理涉及数据资产的运营，包括数据的存储成本优化、数据共享机制的建立等，这些运营需求反馈到数据治理中，促使数据治理不断调整策略，当数据资产管理发现数据存储成本过高时，数据治理可以通过制定数据归档、删除等策略来优化数据存储结构，提高数据管理的效率。
四、数据资产管理与数据治理的协同实践
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）组织架构协同
企业应建立包含数据所有者、数据管理者、数据使用者等角色的协同组织架构，数据所有者负责数据治理中的决策制定，数据管理者在数据资产管理方面进行具体的操作执行，而数据使用者则反馈数据的需求和使用情况，在大型制造企业中，生产部门作为数据所有者确定生产数据的治理规则，IT部门作为数据管理者进行数据资产的存储和维护，而销售部门作为数据使用者提出对生产数据与销售数据关联分析的数据需求。
（二）流程协同
在数据生命周期的各个阶段实现数据资产管理和数据治理的流程协同，在数据产生阶段，数据治理要确保数据的规范录入，同时数据资产管理要对新产生的数据进行及时的识别和登记，在数据存储阶段，数据治理保障数据的安全存储标准，数据资产管理优化存储成本，在数据使用阶段，数据治理监督数据的合规使用，数据资产管理评估数据使用的价值。
五、结论
数据资产管理与数据治理是不可分割的整体，数据治理为数据资产管理奠定坚实的基础，确保数据的质量和合规性；数据资产管理则是数据治理的延伸，聚焦于数据资产的价值挖掘和运营优化，企业只有将两者协同推进，才能在数据的海洋中构建起稳固的价值大厦，充分发挥数据资产的巨大潜力，在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。
评论列表