并非所有数据都能成为数据资产，企业要在海量数据中找出能带来价值的数据。

  根据中国信通院的定义，数据资产管理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。

  可以说，数据资产管理是一项长期性的、体系化的工作，为保证各项数据资产管理活动有效开展，统筹推动数据资产管理工作顺顺利利地进行，战略规划、企业架构、制度体系、平台工具、长效机制等保障措施都极为重要。

  首先，盘点数据资产，评估数据资产管理能力。对企业的所有数据来进行盘点、分类，形成数据资产地图，对数据资产管理开展全面评估。

  其次，制定并发布数据战略。依据数据资产管理现在的状况评估结果与差距分析，召集数据资产管理相关利益者，明确数据战略规划及执行计划。

  最后，建立企业责任体系，制定并发布数据资产管理制度规范。从数据战略规划出发，构建合理的、稳定的数据资产管理企业架构，以及具备一定灵活性的数据资产管理项目组，确定数据资产管理认责体系，并制定符合战略目标与当前真实的情况的数据资产管理制度规范。

  首先，制定企业级数据资产标准规范体系，建立各活动职能的实施细则与操作规范。对各活动职能下对数据技术设计、业务含义进行标准化处理。结合数据资产管理相关管理办法，形成各活动职能的实施细则、操作规范，为数据资产管理的有效执行奠定良好基础。

  其次，通过工具，汇聚数据资源。利用工具为数据资产管理提供底层技术上的支持，以降低数据资产管理的资源投入和运维成本。

  以SoData数据机器人为例，SoData数据机器人是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，帮企业快速实现数据应用。支持单机与分布式部署，安装简单，支持开箱即用。同时，能够大幅度的提高服务器资源利用效率，控制大数据存储和计算资源的机器费用。

  最后，通过工具，实现数据资产的全流程管理。进行数据资产管理的工具应该覆盖数据的采集、流转、加工、使用等环节，并能在快速处理数据的同时，提高数据质量。

  这也能够最终靠SoData数据机器人做到，相较于传统数据加工流程，SoData数据机器人实现了流批一体数据同步机制，基于Spark和Flink框架进行深度二次开发，实现数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘全流程实时+批次处理的极致体验，快速响应企业数据应用需求，让企业能够更快速、便捷地管理数据资产。

  针对数据质量，SoData数据机器人采用可视化操作，将校验规则应用到数据质量管理中，通过质量报告监控数据质量，完善数据质量管理全流程，保证数据高质量。

  稽核检查阶段是保障数据资产管理实施阶段涉及各管理职能有效落地执行的重要一环。此阶段包括检查数据标准执行情况、稽核数据质量、监管数据生命周期等具体任务。要实现数据标准执行情况检查、数据质量稽核、灵活配置数据存储策略三个方面的常态化。

  常态化检查能够最终靠工具来实现，相较于人工操作，不仅能节约人力物力等成本，还能确保检查结果准确性，提升检查效率。常态化检查能及时有效地发现问题所在并确定改进方案，是持续优化管理模式的关键。

  一方面，构建数据运营中心，充分的发挥数据团队对业务部门的辅助作用，提升业务部门的数字技术能力。

  另一方面，以数据赋能业务发展为主要目标，构建数据资产价值评估和数据运营指标体系。从业务侧出发，覆盖各业务条线和数据场景的数据资产规模、数据资产质量等，从内在价值、经济价值、成本价值、市场价值等方面构建数据资产价值评估体系。

  数字化时代，数据逐渐重要，并慢慢的变成了继劳动力、土地、资本、信息后的第五大生产要素。对公司来说，数据能够反映过去的运营成果，并指导未来的业务决策，其价值正在日益提升，成为企业逐渐重要的资产。而企业只有对数据资产做到合理的管理，才能充分的发挥其价值，在新时代激烈的商业竞争中不落于人后。返回搜狐，查看更加多