企业如何进行数据资产管理

大数据离不开计算和存储，因此大数据建设与成本强挂钩。大数据需要耗费大量的计算存储资源，如果没有合理的资产管理，很可能在大数据还没来得及发挥巨大作用时就已经消耗完业务带来的利润。而事实上，对于企业来说，大数据很容易成为一个成本中心。

因此，在企业进行数据中台建设中，既能收获大数据作为资产中心所带来的红利，也能体验到大数据成为成本中心后所带来的痛苦。这种痛苦除了与资金投入密切相关外，也会直接影响甚至决定着大数据建设的质量和效率。

梳理数据的血缘关系，或是控制成本是不可舍弃的，但不是目的，更不适合作为驱动力，如果以此为驱动力，很容易让大数据成为成本中心。我们需要转变思路，大数据需要从现有的成本中心变为资产中心，然后，拥有资产本质的大数据将由成本中心变为利润中心。

将成本投入与数据应用产生的价值挂钩的投入产出比更值得花力气去关注，其核心就是以资产为驱动力，而资产直接对标的就是价值。大数据一定要有应用和价值的探索，而大数据的应用和价值的探索基本上都会涉及大数据的来龙去脉。因此数据资产管理伴随着大数据相关的成本、应用、价值探索等产生了，并伴随着数据中台建设的全过程。

数据资产管理领域重要的三个方向包括：资产分析、资产治理、资产应用，并需要基于这三个方向的技术研究和实战，将流程、经验、标准和规范等产品化，最终构成企业统一的数据资产管理平台。

数据资产管理的重要性
随着企业的发展，企业拥有的数据资产只会越来越庞杂，通过数据资产管理对资产进行有序的管理、提升数据利用价值是必不可少的环节。数据资产处理不当，数据繁杂无序，那么这些数据将不再是资产，而是垃圾，随着系统更新换代，我们将会永远丢失这部分资产。

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、煤矿等更为核心的生产资源，如何加工利用数据，释放数据价值，实现企业的数字化转型，是各行业和企业面临的重要课题，然而数据的价值发挥面临重重困难。企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务人员无法及时感知到数据的分布与更新情况，也无法进一步开展对数据加工工作。数据标准不统一，数据孤岛普遍存在导致业务系统之间的数据无法共享，资源利用率降低，降低了数据的可得性。标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差，垃圾数据增多，数据不可用。数据安全意识不够、安全防护不足导致了数据泄露事件频发，危害了企业经营和用户利益。为了解决解决数据面临的诸多问题，充分释放数据价值。

给大家推荐一款非常好用的数据资产管理工具亿信华辰数据资产管理（EsDataAssets）是通过元数据对信息资产特征进行描述，并以目录形式分类管理，形成统一规范的目录内容和数据资产服务，丰富服务接口的拓展，支撑数据资产的多渠道应用，如数据共享服务、分析决策支持等，最终实现数据资产价值最大化。