2021年12月，南方电网发布《南方电网数据资产管理体系白皮书》，指出数据资产管理是释放数据资产价值的必由之路。
报告认为，很多企业对数据如何促进内部提质增效和外部价值释放没有统一认识，对数据资产的运营缺乏制度规划。
随着企业数字化的发展，数据资产的管理不再局限于数据资源本身，还应管理数据加工后的数据产品或数据服务。
为什么数据资产管理受到南方电网等能源央企如此重视，还专门发布了白皮书，称数据资产管理是释放数据价值的必由之路？在本文中，小易将带您系统地了解数据资产，数据资产管理的价值，以及数据资产管理应该如何在企业中实施。
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什么是数据资产管理？
1.数据资产的概念
要管理数据资产，首先要了解什么是数据资产。对于企业而言，数据资产是企业和组织拥有或控制的能够给企业和组织带来未来经济利益的数据资源。
内部的销售数据、用户信息、财务信息和绩效数据都是组织能够控制并为企业带来经济利益的数据资源。
比如电商平台可以根据用户的消费和浏览记录，推荐更适合用户的商品，成交率更高。用户的消费和浏览数据能给企业带来经济利益，属于数据资产。
2.数据资产管理的概念
我们知道数据资产可以给组织和企业带来经济效益，那么如何管理呢？
中国通信研究院大数据技术标准推进委员会提出了数据资产管理的概念，是指规划、控制和提供数据和信息资产的一组业务职能，包括开发、实施和监督相关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
比如企业的销售数据资产管理中心，品牌部门可以访问、查看、下载、分析。通过销售数据的赋能，品牌部门可以更好地了解市场，为品牌传播做出贡献。
而人力、财务、程序库的数据资产是其他部门看不到的，保护了企业内部机密数据的安全。
3.数据资产管理的三个价值
促进企业内部质量和效率的提高。
很多企业也确实开始进行数据管理，比如人力资源、财务、销售、推广的数据收集整理，提高了自己部门的效率。但是很多数据并不能赋能其他部门，没有充分发挥数据在企业内部提质增效的作用。
比如销售、产品、RD、品牌数据可以相互打通，销售数据反馈给品牌，品牌推广更加精准有效，品牌提前为新品造势。
管理上下游产业链
企业可以与产业链上下游公司共享数据，使产品的原材料、制造、宣传推广、产品的销售数据一目了然，便于管理层做出更准确的决策。
比如苹果有200多家供应商，包括富士康、三星、LG等知名公司。通过强大的上下游数据管理，苹果可以根据市场、供应商和生产情况调整经营策略，是增产还是减产，并及时反馈给厂商调整生产进度，从而保证产品的及时交付，实现精益管理。
帮助国家现代化。
对于一些关系民生的行业，如电力、医疗、交通、银行等行业，数据资产管理可以为国家产业布局、城市道路规划、智慧城市建设、农村经济发展提供决策支持。
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数据管理中的六个常见问题
市场上的许多企业经常会遇到这六个常见的数据资产管理问题:
1.缺乏统一的数据视图
数据存在于一个企业的多个业务系统中，线上线下分布，甚至分布在企业外部，无法统一管理数据。
2.薄弱的数据基础
大多数企业没有数据管理经验，基础薄弱，数据标准混乱，数据质量参差不齐，数据孤岛等问题，阻碍了数据的有效利用，使数据无法成为数据资产。
3.数据应用不足
很多机构因为数据基础薄弱，应用能力不足，才刚刚开始数据应用。一些探索主要在精准营销、舆情感知、风险控制等有限场景下进行。数据应用深度不够，应用空间空要拓展，比如辅助公司管理。
4.数据值很难估计。
企业很难评估数据对业务的贡献，所以很难像运营有形资产一样运营数据。造成这个问题的原因有二:一是没有建立合理的数据价值评估模型；第二，数据的价值与企业的商业模式密切相关。在不同的应用场景下，同一个数据资产的价值可能完全不同。
5.缺乏安全的数据环境
数据的价值越来越被全社会广泛认可，但随之而来的是日益猖獗的针对数据的犯罪活动、数据泄露、侵犯个人隐私等现象。很多数据犯罪都是由于安全管理制度不完善，缺乏相应的数据安全控制措施造成的。
6.数据管理是肤浅的。
没有一套数据驱动的组织管理体系和流程，没有先进的数据管理平台工具，数据管理难度大。
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数据实施的四个关键点
在许多组织实施数据资产管理的过程中，有四个常见的要点值得注意:
1.定义数据资产的范围
首先是数据范围的定义。数据资产中将包括哪些数据？
比如哪些系统的数据需要内部数据管理，如何访问和管理外部数据，云数据是否纳入管理范畴等等。，都需要一个清晰的边界。
2.数据规范的制定
第二个重点是数据规范的制定。应该用什么标准来准确定义数据资产，应该制定什么管理流程和规范，对资产服务接口规范有什么要求等等。，都需要公式化。
3.数据值的标识
第三是数据价值的识别，如何判断哪些数据在组织内部是有价值的，比如一些备份、冗余、测试等没有价值的数据需要在数据资产数据库中进行识别和删除。
4.数据应用设计
最后是数据应用的设计。根据已经统计出来的数据资产，组织要思考自己能提供什么样的数据共享服务，能满足什么样的应用场景。
比如销售数据，包含具体的销售品类和销售金额，可以共享给品牌部门，让品牌更了解市场销售信息，让宣传推广更符合市场需求。
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资产管理实施的七个步骤
数据资产管理如此重要，是企业数字化转型的必由之路，那么组织应该如何实施？主要有以下七个步骤:
资产管理实施的七个步骤
1.设定目标和范围
首先，组织的第一步是设定数据资产管理的目标。组织需要达到什么样的目标，达到什么程度，需要一个标准。
然后，我们需要搞清楚数据资产的范围，哪些重要的数据归入我们的数据资产，哪些数据不需要过多关注，不纳入数据资产的范围。
2.系统现状调查。
第二步是系统状态调查，这是数据资产清查的基础。通过调查，了解企业现状，收集系统访问信息文档，为下一步数据探索做准备。
在调查企业系统建设之初，我们可以通过调查表收集系统信息、文档和测试环境信息。
然后，我们可以检查收集的数据，并通过查询数据库，访问系统和其他丰富检查数据库连接是否正常。测试系统是否可以访问；数据字典是否有表结构描述信息等。
最后，对核实的问题进行处理，讨论解决方案。比如文档不全，可以要求开发部门或者软件供应商提供；如果没有测试环境，则确定测试环境是新构建的，并且还提供了访问生产环境的权限。
3.数据资产模型公式
第三步是我们需要设计一个资产模型，主要目的是标准化管理信息、业务信息、技术信息等。并形成标准化的模板。
数据资产模型一般会设计一个可以在所有类别中使用的模板，主要管理数据资产的公共信息。此属性模板可以通过EXCLE或元数据信息进行管理。
有了数据资产模型，可以通过模型自动判断和识别新增数据是否纳入数据资产管理范围。
4.数据资产的分类、编目、编码和服务
第四，我们需要对所有数据资产进行分类、编目、编码并提供日常服务。
我们可以按照系统主题、业务方向、行业分类、组织架构等方向对数据资产进行分类。
例如，业务主体的数据资产包括关联方、合同账户、财务、事件、资源等。
数据资产编目是指数据所有者对管理的资产数据进行整理、编辑和分类，做到编目不会有遗漏，权责明确。
数据资产编码是指给数据资产打上一个固定的字符串、序列号、时间日期和字段，便于后续查询。
数据资产服务是指平台为用户提供数据资产的下载、交换、查询、敏捷分析等服务。
5.数据资产系统和流程构建
第五步，在组织内部建立相应的数据资产管理的制度和管理流程，包括明确数据资产管理的角色，设计数据资产管理流程，制定数据资产管理制度。
数据管理通常有四个角色:
数据资产经理的作用是保证数据资产被有效地理解、分类、管理、共享和使用，保证数据资产的价值，一般是IT部门的负责人。
数据资产申请人是根据业务场景的需求查看或申请所需资产的人，包括从资产维护人员到企业高管的各个层次的人。
数据资产审批人是管理部门的经理或主管和一个专家团队，通常是业务/技术主管，负责批准数据资产的添加或删除以及申请审查和批准。
数据资产用户是指数据的内部和外部用户。数据用户提供数据资产使用需求。一般来说，各类角色人员都可以是数据资产用户。
需要制定数据资产管理流程，包括数据资产生成流程、维护流程、使用流程等。
数据资产管理系统，包括数据资产流转清单，主要负责数据资产审核和资产流转清单；数据资产目录包含各种资产分类方法和目录模板，方便用户使用。
6.数据资产平台服务
第六步是数据资产平台的使用和管理。输入各类数据资产数据，数据资产管理平台提供相应的服务，为组织内外部人员赋能。
常见服务包括:
资产检索，用户可以通过条件找到目标资源。
查看数据。管理人员可以查看资产数据记录空和资产库表结构。
申请交换以满足申请人对资产的收购需求。
下载数据，使用户能够下载数据文件。
资产分析，数据资产管理系统可以分析数据资产。
7.数据资产的可持续性管理
最后一步是数据资产的可持续管理，需要管理、系统和技术支持。管理，有组织的安全，具体数据资产管理部门组织；制度保障，有明确规定数据资产管理办法的相关制度；技术支持，由相关数据资产管理系统支持。
数据资产管理能力是指对数据资产进行有序的日常管理，包括资产清查、资产变更、资产评估等，都有一套完整的制度和流程。
数据资产赋能是指数据资产如何赋能组织，如资产共享、资产使用和资产分析，以及如何在组织内部使用数据资产提供决策支持。
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瑞数据资产管理平台
数据资产管理是企业发挥数字数据价值的必由之路，因此组织需要一个强大的数据资产管理平台来管理重要的数据资产。
睿知是宜信华辰自主研发的数据全生命周期数据管理平台。集成了数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，打通了数据管理的各个环节，能够快速满足政企用户的各种数据管理场景。
治理数据资产管理平台为用户提供了完整的资产视图。管理者可以在平台上概览企业资产，管理内部数据，并以合理的方式提供外部服务。
1.从不同角度对数据资产进行编目
不同的角色对查看的资产视图有不同的要求，因此平台提供了不同角度的数据资产编目，如技术角度、业务角度、管理角度等。
通过安排元数据对资产进行编目，编目后的资产只有在发布和授权后才能被相应的用户查看，从而保证了角色视角和权限的清晰管理。
同时，一旦新增资产，可以再次编辑修改资产目录，保证资产的及时性和完整性。
数据的编目管理是为了更好地支持各种数据的应用。治理平台支持丰富的服务接口扩展，实现托管资产的多渠道应用，最大化释放数据资产价值。
数据资产的编目
2.强大的数据资产检索
平台提供强大的搜索功能，可以根据各种维度指标在平台中搜索各种类型的资产。
搜索条件包括:关键词、搜索类型、查看次数、下载次数、交流次数、创建时间等丰富的搜索条件，实现数据资产的快速搜索和定位。
数据资产检索
3.数据资产的丰富应用
数据资产管理提供了丰富的应用程序。我们可以了解资产的类型、大小和创建时间，查看资产的元数据信息和数据，交换应用程序，下载数据和归档数据，从而实现对数据资产的快速方便的管理。
数据资产应用
4.高效全面的数据资产分析
平台提供多维度的资产监控，并以直观的图表展示，对数据资产的掌控一目了然。系统根据资产类型和资产目录计算资产的数量和金额。它还提供了统计维度，如根据不同的数据库统计资产数据的数量，以及按月统计资产的变化。
视觉资产监控
