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随着信息技术的飞速发展，数据已成为新时代最重要的生产要素之一，我国政府高度重视数据资产管理工作，2024年发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》为数据资产管理提供了明确的方向，在实际推进过程中，数据资产管理能力建设面临着诸多挑战，本文将深入探讨这些关键挑战，并提出相应的策略。
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数据资产管理能力建设的关键挑战
1、数据治理体系不健全
数据治理是数据资产管理的基础，当前我国数据治理体系尚不完善，主要体现在以下几个方面：
（1）数据质量参差不齐：部分企业对数据质量重视不够，导致数据不准确、不完整、不一致，难以满足业务需求。
（2）数据标准不统一：不同部门、不同行业的数据标准存在差异，导致数据难以共享和流通。
（3）数据安全风险：数据泄露、篡改、滥用等问题时有发生，严重威胁企业利益。
2、数据资产价值挖掘不足
尽管我国数据资源丰富，但数据资产价值挖掘不足，主要表现在：
（1）数据资产评估体系不完善：缺乏科学的数据资产评估方法，难以准确衡量数据资产价值。
（2）数据资产运营能力不足：企业对数据资产的管理和应用水平较低，导致数据资产价值未能充分发挥。
（3）数据创新能力不足：企业对数据技术的研发和应用投入不足，难以形成核心竞争力。
3、数据人才短缺
数据资产管理需要大量具备专业技能的人才，我国数据人才短缺现象严重，主要表现在：
（1）数据人才数量不足：当前，我国数据人才缺口较大，难以满足企业需求。
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（2）数据人才素质不高：部分数据人才缺乏实战经验，难以胜任实际工作。
（3）数据人才培养体系不完善：高校和培训机构对数据人才的培养缺乏系统性和针对性。
4、数据技术瓶颈
数据资产管理需要先进的技术支持，我国在数据技术方面仍存在一定瓶颈，主要表现在：
（1）大数据处理能力不足：部分企业在大数据处理、分析、挖掘等方面存在技术难题。
（2）人工智能技术应用不足：人工智能技术在数据资产管理中的应用尚处于初级阶段。
（3）区块链技术在数据资产管理中的应用有待深入：区块链技术在保障数据安全、提升数据可信度等方面具有潜力，但应用尚不广泛。
数据资产管理能力建设的策略
1、完善数据治理体系
（1）建立数据质量管理体系：加强数据质量管理，确保数据准确、完整、一致。
（2）制定数据标准规范：统一数据标准，促进数据共享和流通。
（3）加强数据安全防护：完善数据安全管理制度，提高数据安全防护能力。
2、提升数据资产价值挖掘能力
（1）建立健全数据资产评估体系：采用科学的数据资产评估方法，准确衡量数据资产价值。
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（2）提高数据资产运营能力：加强数据资产的应用，充分发挥数据资产价值。
（3）加大数据技术创新力度：研发和应用先进的数据技术，提升数据资产管理水平。
3、加强数据人才培养
（1）完善数据人才培养体系：加强高校和培训机构对数据人才的培养，提高数据人才素质。
（2）开展数据人才培训：针对企业实际需求，开展数据人才培训，提高数据人才实战能力。
（3）营造良好的人才发展环境：提高数据人才待遇，激发数据人才创新活力。
4、推动数据技术突破
（1）加强大数据处理技术研究：提高大数据处理能力，解决大数据处理难题。
（2）推动人工智能技术在数据资产管理中的应用：提升数据资产管理智能化水平。
（3）探索区块链技术在数据资产管理中的应用：保障数据安全，提升数据可信度。
面对数据资产管理能力建设的关键挑战，我们需要从数据治理、数据资产价值挖掘、数据人才培养和数据技术突破等方面入手，全面提高数据资产管理水平，为我国经济社会发展提供有力支撑。
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