数据治理:推动企业数据资产化管理
时间:2023/12/27
党的十九届四中全会首次将“数据”增列为一种生产要素,这标志着以数据为关键要素的数字经济进入新时代。数据要素所引发的生产要素变革,正在重塑着我们的需求、生产、供应和消费,改变着社会的组织运行方式。
随着“数据”一词的重要性在各国经数字济发展和国家战略架构中日益彰显,数据资产和数据资产管理作为推动数据要素市场发展、助力企业数字化转型的关键,也鲜明地跃入大众视野,引起更多企业的重视和践行。
那么,数据资产到底是什么?它可以简单等同于企业所拥有的数据吗?实施数据资产管理又会对企业的发展产生怎样的影响?本篇文章,中翰将为大家一一解答。
一、数据资产
数据资产(Data Asset)是指由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源,以电子或其他方式记录,例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,能直接或间接带来经济效益和社会效益。
在组织中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为组织产生价值的数据资源数据资产的形成需要对数据资源进行主动管理并形成有效控制
从定义中可以看出,数据资产与其他各类资产一样,都与财产价值概念挂钩。比如企业可以从业务系统中收集客户的各类信息,生成客户画像。宏观来看,这可以帮助企业通过数据分析工具更好地细分用户群体、制定销售策略、服务各类客户等;微观来看,如同银行大堂经理一样人手一份的CRM能够帮助相关工作人员清晰了解当前所服务客户的信息,从而能够更有针对性地介绍产品,推动业绩提升。
而无法通过各种各样的方式被组织合理利用、无法创造价值和效益的数据,则无法被划入数据资产的范畴。
二、数据资产管理
数据资产管理(Data Asset Management)是指对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理须充分融合政策、管理、业务、技术和服务,确保数据资产保值增值。
数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个环节,将原始数据转变为数据资源、数据资产,逐步提高数据的价值密度,为数据要素化奠定基础。
数据资产管理架构如下图所示:

同对其他各类资产的管理一样,对数据资产的管理工作也聚焦于以下两点:怎样让数据有价值、怎样让数据产生价值。
1.数据资源化
“怎样让数据有价值”,可以参照上图中将企业内原始数据转化为数据资源的“数据资源化”过程。随着数字时代的发展,企业的信息化、数字化发展程度参差不齐。企业内部积累的原始数据总会产生不准确、不真实、不标准等各种各样的问题,难以对业务发展现状形成准确参照,更无法投入使用为企业带来效益。
数据资源化通过将原始数据转变数据资源,使数据具备一定的潜在价值,是数据资产化的必要前提。
从图一可以看出,“数据资源化”的活动职能包括:数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、元数据管理、数据开发管理等,都属于数据治理工作范畴。在企业数据资源化过程中,数据治理工作的实施至关重要。实施数据治理能够确保企业内数据的准确性、一致性、时效性和完整性,提升数据质量,保障数据安全,推动内外部数据流通。通过数据治理这道标准化“闸口”,企业内部的原始数据才得以转变为有一定使用价值的数据资源,为构建全面有效的、切合实际的数据资产管理体系做好准备。
2.数据资产化
“怎样让数据产生价值”,即指“数据资产化过程”。数据资产化通过将数据资源转变为数据资产,使数据资源的潜在价值得以充分释放。数据资产化过程能够催生更加丰富的数据应用场景,能够推动数据资产生态建立,能够实现对数据资产的持续运营。这使得企业数据资产的业务价值、经济价值和社会价值显性化,使数据真正成为企业资产的一部分,从而赋能业务发展,进一步推动企业数字化转型。
三、中翰软件:构建基于场景的数据服务体系推进数据资产化管理
在丰富的实践工作中,中翰总结发现,数据治理不仅是企业数据资源化过程的工作重心,还能通过提供合理有效的数据服务,在意识层面推动企业数据资产化管理进程。
经过多年发展,我国数据资产管理逐步深入落地。许多企业在数字化转型的实践中,已经通过数据治理的关口,将企业内部原始数据转化为可用的数据资源,并积累了实践经验,开始向着数据资产管理工作进发。
长期以来,企业对数据的私有化价值意识都比较淡薄。虽然官方不断发布鼓励政策、数据资产应用在市场竞争中的优势越发显著,但是从企业内部来讲,数据资产化管理的价值和路径仍不明朗,高层管理者很难形成共识。于是,在企业数据资产化管理的道路上,如何提高企业内驱力、形成前进合力,一直是数据资产化管理的痛点。
数据作为一种“资产”,和企业传统意义上所管理的资产存在一些不同之处,数据资产具备5大特征,即虚拟性、增值性、时效性、共享性、安全性,具体如图二所示:

数据资产的5大特征的核心是共享和价值,并且有时效性的共享服务价值会更高。
中翰认为,在企业数据资产化管理初期,需要慢慢地从数据的共享服务开始让大家享受到数据资产的红利。数据服务在企业内有多种形式,主要包括对人的数据服务、对系统的数据服务、对数据仓库的数据服务等。
1)对人服务:统一查询,单一视图,如图三所示:

2)对系统的服务:雪花状数据交换服务架构,如图四所示:

3)对数据仓库的服务:如图五所示:

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