从数据治理到数据资产管理

在当前的数字化浪潮中，数据作为第五大生产要素，正日益成为企业激活新质生产力的关键引擎。数据治理和数据资产管理作为数据管理的重要环节，对企业提升竞争力、实现数字化转型具有重大意义。本文将对数据治理和数据资产管理进行深入探讨，并阐述两者之间的区别与联系，最后提出从数据治理到数据资产管理的有效路径。

 

01、数据治理与数据资产管理有何不同

 

数据治理是指企业为确保数据质量、安全性和有效性，而采取的一系列政策、流程和措施。它涉及数据的全生命周期管理，包括数据的收集、存储、处理、分析和共享等环节。数据治理的主要目的是通过制定数据标准和规范，确保数据在企业内部的一致性和准确性，从而为企业决策提供有力支持。

 

数据资产管理是对企业所拥有的数据资产进行全面管理和利用的过程。它不仅关注数据的存储和管理，更强调数据的价值挖掘和利用。数据资产管理涉及数据资产目录的建立、数据价值的评估、数据应用的拓展等方面。通过数据资产管理，企业可以更好地理解和利用数据，将其转化为企业的战略资产，进而推动业务创新和价值提升。

 

数据资产管理的重点是数据资产化和价值化，包括数据确权、数据估值、数据交易、产品加工、资产运维等；数据治理的重点是数据资产化前的活动，包括数据质量、数据安全、数据标准、元数据、主数据管理等；同时还需要组织、制度、流程、工具、考核等。

 

02、从数据治理到数据资产管理的路径

 

要实现从数据治理到数据资产管理的有效转化，企业需循序渐进地遵循以下路径：

 

首先，实现数据资源化。企业需通过系统的数据管理，广泛采集、整合和处理各类数据源，从而构建成一个统一的数据资源库。然而，仅仅拥有数据资源并不足够，企业在应用这些数据时，常常会遇到数据无法识别或存在大量质量问题等挑战，这使得业务无法充分利用数据资源。因此，数据治理成为关键，其目的在于解决数据的质量问题，确保数据的准确性和可用性。

 

其次，推进数据资产化。由于数据在其生命周期的各个环节，从业务到技术，从管理到使用，都可能遭遇质量问题。数据治理不再是单一的技术问题，而是需要更全面地考虑数据资源的整体规划和保障体系的建设。这包括制定数据战略、构建数据架构、建立管理组织、优化管理流程、完善管理制度等。通过实施数据治理，企业可以打破数据孤岛、提升数据质量，使数据真正为业务赋能，满足企业内部使用需求。此时，企业的数据资源已初步具备资产的属性。

 

最后，实现数据资本化。数据资产的价值应当是可衡量的，而仅满足内部使用虽然体现了其使用价值，但这一价值难以精确量化。因此，数据资产管理在数据治理和数据管理的基础上进一步扩展，以价值为导向，通过对数据资产进行高效管理和合理估值，推动数据资产的交易和流通。这样，企业不仅能充分发掘和利用数据资产的价值，还能在数据市场上获得更多商业机会和竞争优势。

 

 

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