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随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据已成为新时代的重要战略资源，我国政府高度重视数据资产管理，2024年发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》明确了数据资产管理能力建设的目标和任务，在数据资产管理能力建设过程中，仍面临着诸多挑战，本文将深入剖析数据资产管理能力建设的关键挑战，并提出相应的应对策略。
数据资产管理能力建设的关键挑战
1、数据质量不高
数据质量是数据资产管理的基石，我国企业数据质量普遍不高，主要体现在以下几个方面：
（1）数据缺失：部分企业数据记录不完整，存在大量空白字段。
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（2）数据错误：部分企业数据存在逻辑错误、格式错误等问题。
（3）数据不一致：企业内部各部门之间、企业之间数据标准不统一，导致数据难以整合。
2、数据安全风险
随着数据资产价值的提升，数据安全风险日益凸显，主要表现在：
（1）数据泄露：企业内部人员泄露数据，或黑客攻击导致数据泄露。
（2）数据篡改：黑客篡改数据，影响企业决策。
（3）数据滥用：企业内部人员滥用数据，侵犯他人隐私。
3、数据孤岛现象严重
企业内部各部门之间存在数据孤岛现象，导致数据难以共享和利用，主要原因是：
（1）数据标准不统一：企业内部各部门对数据定义、格式、存储等方面存在差异。
（2）数据治理体系不健全：企业数据治理体系不完善，导致数据难以整合。
（3）技术瓶颈：企业技术实力有限，难以实现数据共享和交换。
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4、数据人才匮乏
数据资产管理需要具备专业知识和技能的人才，我国数据人才匮乏，主要体现在以下几个方面：
（1）数据专业人才不足：具备数据分析、数据挖掘等专业技能的人才数量有限。
（2）复合型人才稀缺：既懂业务又懂技术的复合型人才较为稀缺。
（3）人才培养体系不完善：高校和培训机构在数据人才培养方面存在不足。
应对策略
1、提升数据质量
（1）建立数据质量管理体系：制定数据质量标准，对数据采集、存储、处理、应用等环节进行质量控制。
（2）加强数据清洗：对数据进行清洗、去重、补缺等处理，提高数据质量。
（3）加强数据治理：建立健全数据治理体系，规范数据标准，确保数据一致性。
2、加强数据安全防护
（1）加强网络安全防护：建立完善的网络安全防护体系，防止黑客攻击和数据泄露。
（2）加强数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据安全。
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（3）建立数据安全责任制：明确数据安全责任，对数据泄露、篡改等事件进行追责。
3、打破数据孤岛现象
（1）建立数据共享平台：搭建数据共享平台，实现企业内部各部门之间、企业之间的数据共享。
（2）制定数据标准：制定统一的数据标准，规范数据格式、存储等。
（3）加强数据治理：建立健全数据治理体系，确保数据质量和安全。
4、加强数据人才培养
（1）加强高校教育：高校应开设数据分析、数据挖掘等相关专业，培养数据专业人才。
（2）开展企业培训：企业应开展数据人才培养计划，提升员工数据分析能力。
（3）搭建人才培养平台：搭建数据人才培养平台，促进人才交流与合作。
数据资产管理能力建设是一项长期而艰巨的任务，面对关键挑战，我们要积极探索应对策略，不断提升数据资产管理能力，为我国数字经济的发展提供有力支撑。
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