随着云计算、物联网、移动互联网等新技术的逐渐成熟和集中应用，社会发展已经进入数字化时代。人、物、物正在被数字化，数据成为新经济的核心生产要素，日益对全球生产、流通、分配、消费活动、经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
越来越多的企业也将数据作为转型发展、重塑竞争优势和提升组织治理的重要战略资产，对这一重要资产进行系统化、系统化的管理，充分挖掘数据的战略和战术价值。有鉴于此，全面清查数据资产，建立企业级数据资产目录，已经成为数据资产管理的一项基础工作，正在各行各业如火如荼地开展。
然而，许多企业在构建数据资产目录的过程中遇到了许多困惑和问题，仿佛陷入了数据沼泽，筋疲力尽，例如:
●应该统计哪些数据资产并放入数据资产目录？
●谁是最适合盘点的人？谁是数据资产目录的用户？
●数据资产目录建好之后，谁来管理？如何管理？
●耗费了大量的人力物力财力，只得到一堆EXCEL列表就这么难？
●最后整理出来的目录沉睡了，没人管，没人用！
●业务人员看不懂数据资产的解释！
● ……
数据资产的基本含义
在理论层面，数据资产目前还没有一个权威的定义。我们选择业界公认的概念，即数据资产是指企业拥有或控制的，能够给企业带来未来经济利益的数据资源，如文档、电子数据等。在企业中，并不是所有的数据都构成数据资产，但数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
从上面的概念中，我们可以得到数据资产的三个最重要的属性:
可控，企业除了自己的内部数据，还可以通过可靠合法的途径获取一些外部数据，也可以作为企业数据资产的一部分；
有价值的，数据资产可以给企业带来效益和价值，但我认为这里的效益不应该仅限于经济价值，还应该有社会价值、信誉和品牌价值等。
并不是所有需要筛选的数据都能成为数据资产，所以企业要根据自身的业务特点，在海量数据中识别并划分出自己的核心数据资产。
数据资产目录的价值
目前，数据资产目录管理已经成为数据治理中不可或缺的环节。企业在识别自身数据资产的基础上，可以进一步构建数据资产目录，可以帮助用户更好地理解、使用和分析数据。
通过发现、描述和组织数据资产，企业形成一套企业数据资产清单，并提供一套上下文信息，以便数据分析师、数据架构师、数据管理专员和其他数据用户根据业务价值目标更好地找到和理解相关数据资产。
如何实践数据资产管理
数据作为越来越重要的生产要素，将成为比土地、石油、煤矿等更核心的生产资源。如何处理和利用数据，释放其价值，实现企业数字化转型，是所有行业和企业面临的重要课题，但数据价值的发挥面临诸多困难。企业数据资源分散在多个业务系统中，企业主和业务人员无法及时感知数据的分布和更新，无法进一步进行数据处理。数据标准不统一，数据孤岛普遍存在，导致业务系统之间无法共享数据，资源利用率降低，数据可用性降低。缺乏标准，数据录入不规范，导致数据质量差，垃圾数据多，无用数据多。数据安全意识不足，安全保护不到位，导致数据泄露事件频发，损害了业务运营和用户利益。为了解决数据面临的诸多问题，充分释放数据的价值。
我推荐一个非常有用的数据资产管理工具——锐智。治理平台是目前国内最全面的数据治理产品，完整覆盖元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全九大领域。采用微服务架构，不仅可以与企业已有的系统高度集成，还可以随着未来信息技术的发展而无限扩展。还实现了包括领导、技术管理、业务管理在内的所有角色的可视化，可以通过平台清晰了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。
