ITIL 实践案例集 - 数据资产管理：数字经济时代的基石 

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数据资产管理：数字经济时代的基石 
最后修改者 superadmin
打开 2025/01/18, 22:55

内容列表
数据资产管理的概念与内涵
数据资产管理的演进历程
数据资产管理的活动职能
数据资产管理的保障措施
数据资产管理的实践步骤
数据资产管理的未来发展趋势

 

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为一种至关重要的资产。数据资产管理作为释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的基础，其重要性日益凸显。随着数字经济的蓬勃发展，数据不仅是国家基础性战略资源，更是经济增长的关键驱动力。良好的数据资产管理能够有效提升数据质量、保障数据安全，同时丰富数据资产应用场景，建立数据资产生态，为组织和社会带来巨大的经济效益与社会效益。
数据资产管理的概念与内涵
数据资产是指组织合法拥有或控制的数据资源，具备为组织带来经济效益和社会效益的潜力。数据资产管理涵盖了对数据资产进行规划、控制和提供的一系列活动职能，核心目标在于提升数据资产的价值，使其能够在组织的运营和发展中发挥关键作用。
数据资产管理的演进历程
数据资产管理并非一蹴而就，而是随着数据理念和技术的不断演变而逐步发展起来的。从上世纪八十年代的数据管理概念起步，数据在信息化时代主要作为业务记录的载体存在。进入大数据时代，数据的集中存储和管理成为主流趋势，数据资产管理的重要性开始受到广泛关注。如今，在数据要素化时代，数据管理已经演变为以释放数据资产价值为核心目标的全新管理模式，全方位地对数据资产进行深度挖掘和价值提升。

数据资产管理的活动职能
数据资产管理包含 10 个关键的活动职能，贯穿数据资源化和数据资产化两个重要阶段：
•	数据模型管理 ：负责设计和管理数据模型，确保其与业务架构、数据架构、IT 架构保持高度一致性，为数据的有效组织和利用奠定坚实基础。
•	数据标准管理 ：制定和发布数据标准，推动数据标准化进程，从而显著提升数据质量，使数据在不同系统和部门之间能够顺畅流通和准确解读。
•	数据质量管理 ：涵盖衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制活动，通过严格的质量把控，保障数据的准确性、完整性和可靠性，为数据的深度应用提供有力支撑。
•	主数据管理 ：专注于协调和管理与企业核心业务实体相关的系统记录数据，确保核心数据的一致性和准确性，为企业的关键业务决策提供精准依据。
•	数据安全管理 ：确保数据处于有效保护和合法利用的状态，防范数据泄露、滥用等风险，维护组织的数据安全和用户隐私权益。
•	元数据管理 ：管理描述数据的数据，通过对元数据的深入挖掘和分析，提升对数据的理解和认识，为数据的高效管理和应用提供关键信息。
•	数据开发管理 ：监控和管控数据开发过程，优化开发流程，提升开发效率，确保数据开发活动能够高效、有序地进行，快速响应业务需求。
•	数据资产流通 ：通过数据共享、开放或交易等多种方式，推动数据资产的价值实现，使数据能够在更广泛的范围内发挥其潜在价值，促进数据生态的繁荣发展。
•	数据价值评估 ：构建科学合理的价值评估体系，对数据的经济效益、业务效益、投入成本等进行全面计量，为数据资产的管理和决策提供量化依据。
•	数据资产运营 ：评价数据应用效果，建立正向反馈和闭环管理机制，持续优化数据资产的运营模式，提升数据资产的运营效益和价值贡献。
数据资产管理的保障措施
为确保数据资产管理活动能够有效开展并取得预期成效，需要从多个方面提供有力保障：
•	战略管理 ：精心规划、严格执行并定期评估数据战略，明确中长期目标和管理活动的优先级，使数据资产管理与组织的整体发展战略紧密契合，为数据资产的长期发展提供战略指引。
•	组织架构 ：建立全方位、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构，打破部门壁垒，形成协同作战的强大合力，确保数据资产管理活动能够在组织内部顺畅推进，充分发挥各方面的优势和资源。
•	制度体系 ：制定完善的数据资产管理制度体系，涵盖总体规定、管理办法、实施细则和操作规范等多个层面，为数据资产管理提供明确的制度遵循和规范指导，确保各项管理活动有章可循、有序开展。
•	平台工具 ：提供先进的技术支持平台和工具，为数据资产管理活动的执行提供强大助力，提升数据管理的效率和质量，实现数据资产的智能化、自动化管理。
•	长效机制 ：建立健全包括培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制和数据文化培养在内的长效机制，通过持续的培训和宣贯提升员工的数据资产管理意识和能力，通过绩效考核和激励机制激发员工的积极性和主动性，通过审计机制确保数据资产管理活动的合规性和有效性，同时积极培育数据文化，营造良好的数据管理氛围，为数据资产管理的可持续发展提供坚实保障。
数据资产管理的实践步骤
数据资产管理的实践过程可以分为四个阶段，每个阶段都具有明确的目标和关键任务：
•	统筹规划 ：首先对组织的数据管理能力进行全面评估，准确把握现状和存在的问题。在此基础上，发布清晰明确的数据战略，为数据资产管理指明方向。同时，建立完善的组织责任体系，明确各部门和人员在数据资产管理中的职责和任务，为后续的管理实施奠定坚实基础。
•	管理实施 ：依据统筹规划阶段制定的数据战略和组织责任体系，建立全面系统的规则体系，涵盖数据资产管理的各个方面和环节。依托先进的数据管理平台，将规则体系有效落地，全面开展数据资产管理活动，确保各项管理职能得到有效执行，推动数据资产的规范化管理和价值提升。
•	稽核检查 ：根据既定的标准规范，对数据资源化过程与成果进行常态化检查，及时发现和纠正存在的问题，优化数据管理模式和流程。通过稽核检查，确保数据资产管理活动的质量和效果，不断提升数据资产的质量和价值，为数据资产的进一步运营和流通提供可靠保障。
•	资产运营 ：构建科学合理的数据资产价值评估体系，准确计量数据资产的价值和效益。在此基础上，制定有效的运营策略，促进数据资产在组织内部的高效流通和对外的开放共享，实现数据资产的商业价值和社会价值最大化，推动数据资产生态的良性循环和持续发展。
数据资产管理的未来发展趋势
展望未来，数据资产管理将呈现出一系列新的发展趋势：
•	管理对象 ：数据的复杂性将持续增加，数据来源将更加广泛多样，涵盖结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，数据格式也将更加丰富，对数据资产管理的能力和水平提出更高要求。
•	管理理念 ：从传统的被动响应模式向主动赋能转变，更加注重提升数据服务水平，主动挖掘数据的潜在价值，为组织的业务发展和创新提供有力支持，使数据资产成为推动组织持续发展的核心动力。
•	组织形态 ：数据资产管理团队将向专业化与复合型方向升级，建立具备数据管理、数据分析、数据安全、业务理解等多方面专业技能的复合型团队，以满足数据资产管理日益复杂和多元化的需求，提升数据资产管理的整体效能。
•	管理方式 ：采用敏捷协同的一体化管理方式，打破部门和业务之间的界限，实现数据管理活动的快速响应和高效协同。通过敏捷开发、DevOps 等方法和工具，提高数据开发和管理的效率，快速交付高质量的数据资产，满足组织快速变化的业务需求。
•	技术架构 ：面向云的 Data Fabric 技术架构将得到广泛应用，通过在数据存储和计算层面的创新，减少数据复制和迁移，实现数据的按需访问和高效共享，提升数据访问效率和灵活性，为数据资产管理提供更加坚实的技术支撑。
•	管理手段 ：自动化与智能化技术将在数据资产管理中得到广泛应用，如机器学习、人工智能、自然语言处理等技术，实现数据的自动采集、清洗、分析和管理，降低人工干预成本，提高数据管理的准确性和效率，使数据资产管理更加智能化、精细化。
•	运营模式 ：构建多元化的数据生态，加强与外部合作伙伴的协作与交流，拓展数据应用场景，实现数据资产的跨行业、跨领域的流通和共享。通过数据生态的建设，汇聚各方资源和力量，共同挖掘数据的价值，推动数字经济的繁荣发展。
•	数据安全 ：在数据安全管理方面，将更加注重兼顾合规与发展，在确保数据安全可控的前提下，充分释放数据的活力和价值。通过建立完善的数据安全治理体系，采用先进的数据加密、访问控制、数据脱敏等技术手段，防范数据安全风险，保障用户隐私和组织利益，为数据资产管理营造安全可靠的环境。
数据资产管理在数字经济时代的重要性不言而喻。组织只有明确角色职责，合理引进先进技术，紧密围绕业务发展需求，加强数据合规管理，并持续迭代完善数据资产管理策略和方法，才能有效提升数据资产管理能力，充分释放数据资产所蕴含的巨大经济和社会价值，为组织的可持续发展和数字经济的繁荣注入强大动力。
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