资产管理可以数字化吗（企业为什么需要进行数据资产管理）

关注新闻的朋友可能会发现，近期关于发展数据要素、发挥数据资产价值的相关政策以及各地方的发展规划层出不穷，提到数字经济的次数也越来越多。自2020年成为第五大生产要素之后，数据就在人工智能、云计算、大数据等的快速发展下，不断发挥着巨大的作用，呈现爆发式的增长，并进一步成为了构建现代社会必不可少的要素。

国际数据公司IDC曾经发布过预测，称预计到2025年中国产生的数据总量将会达到48.6ZB，占全球的27.8%。要知道，这些数据涉及各行各业，也覆盖了人们生活娱乐工作的方方面面，蕴含着巨大的价值。前不久审议通过的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》就揭示了数据要素本身的价值以及对数字经济的重要促进作用，可见数据已经切实成为了不可缺少的重要资产。

而对于本身就非常重视数据的企业来说，对数据的利用越来越常见，相应的关于数据资产管理的需求也就不断增多。并且随着数据规模、数据类型以及数据来源的增多，数据资产管理的难度和复杂的已经达到新的高度，所以数字化时代企业如何进行数据资产管理成为了各领域企业需要直面的问题。

简单来说，企业的数据资产是企业拥有合法拥有或控制的数据资产，通常会根据性质的不同分为不同类别，例如可以根据属性分为产品、市场、订单、成本、收入、服务、渠道等不同数据资产。这些数据能够在处理利用后，直接或间接带来经济效益，提供给企业新的发展机遇。

数据资产 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

既然数据资产这么有用，为什么不能直接利用，还需要数据资产管理呢？这就是我们接下来要说的，数据本身的价值其实比较有限，只有经过处理或以一定方式进行利用后，才能发挥出价值，真正成为企业的资产并实现价值化。

还是简单举个例子，对于信息化建设想必各领域企业已经不陌生了，初步的信息化建设，也就是我们经常说的业务信息化及业务信息化系统更是成为了广泛存在于企业的基础建设。

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这些服务于企业的业务系统，在运转中沉淀了大量的业务数据，但因为这些数据分散在不同的业务系统中，没有统一全面的统筹规划，也没有能够统一存储的数据仓库，就导致这些数据质量参差不齐，标准也无法统一。企业没有时间、精力搞清楚到底在哪些系统中有哪些数据，更不知道有多少，能不能够拿出来利用等，让这些数据资产这是一种空谈，根本没法进进一步价值化转变。

数据资产管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，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。

数据资产管理不是什么一次性的工程，而是一套完整的包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理等在内的体系化的解决方案，涉及企业原有的一切，需要企业全体员工的共同参与。

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说到数据资产管理的作用，就不得不提到随着新一代信息化、数字化技术和应用的推进，各行各业都开始了新一轮的科技革命和产业革命，让整个商业世界变得风起云涌，也让企业的数据规模、种类、来源、格式越来越复杂、难以统一起来进行管理利用。

另一方面企业庞大、复杂且无法互通的业务系统也是让企业急需数据资产管理的原因之一。众所周知，在这里用这个词应该没有问题，数据孤岛问题已经是一个很常见的问题，并且直到今天还广泛存在于企业。随着数字化时代的到来，企业需要通过数据来创造价值，并以数据为基础追寻数字经济，进行数字化转型，不断提高市场竞争力。

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此外前不久发布的《2022年数据泄露成本报告》中显示，数据泄露问题已经成为了一个普遍性的问题，并且2022年全球数据泄露规模和平均成本均创下历史新高，数据泄露事件的平均成本高达435万美元。面对这样一个广泛存在且耗费众多的问题，即使不考虑泄露事件造成的负面影响及社会危害等，也需要企业站出来解决，避免平白的损耗。

企业需要数据资产管理的原因还有很多，这里就不一一描述了，最后提到一点就是企业使用、利用数据时，要想数据发挥出作用，就必须提高数据质量，让数据质量维持在一个较高的水准。因为数据质量低不光是企业无法效益最大化，无法创造更多价值，还有可能让企业在错误的数据中，通过数据分析、数据可视化得出错误的结论，将企业的决策导向错误的方向，影响到企业的发展存亡。

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