企业为什么要进行数据资产管理？

随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，“数据即资产”已经被广泛认可。数据就像企业的根基，是各企业尚待发掘的财富，即将被企业广泛应用。大数据是企业资产，那就必须被纳入企业的资产管理中，同时，大数据资产又不是企业传统意义上的资产，因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。

一、何为数据资产

对于企业而言，设计图纸、合同订单、以及任何涉及到使用文件作为载体的各类业务，都属于企业的数据资产。企业的数据资产包含了纸质文件和电子文件，因此企业需要将纸质文件电子化存储后，与原生电子文件融合，才能真正地形成数据资产。数据资产是企业及组织拥有或控制，能给企业及组织带来未来经济利益的数据资源。

二、数据资产管理的意义

数据资产管理是规划、控制、和提供数据这种企业资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方案和程序。企业依赖有效数据资产管理为其提供可靠、有价值和高质量的数据，提供更好的产品和服务，降低开发和运维成本，控制风险，以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。

三、数据资产管理的痛点

1、架构管理滞后

甲方越来越依赖开发商，自身的系统数据架构管理力度不断减弱。同时，开发商以实现功能为主，对非功能性需求不太在意，导致版本质量不高，先实现后优化，优化效果滞后。

2、数据架构混乱

系统越来越多，系统复杂度也越来越高，管理难度随之越来越大，没人能弄清整个系统的数据架构和数据流向，数据架构与业务流程、应用架构之间的关系不清晰。

3、数据无序增长

企业核心业务系统数据容量无序增长，长期处于“系统扩容 - 数据膨胀 - 性能低下 - 系统扩容”的怪圈之中。

4、架构变更失控

大多数系统都处于积术式叠代开发，有新需求就加一堆表，使系统数据模型越来越雍肿；数据模型设计缺少审查，导致数据模型混乱、复杂、扩展性差。

5、数据安全突出

对企业的敏感数据、用户、访问权限仍然缺少认识和控制，敏感数据泄漏的安全事件屡见不鲜。

6、数据质量参差

数据处理环节中产生大量的错误和质量差的数据，数据错误发现和处理流程不及时，导致更多的后续错误。

7、数据标准缺失

缺少企业级别统一的数据标准，数据模型相关含义令开发和运维人员难以理解；同时，亦使得企业不同应用间的数据集成和数据共享困难。

四、EsDataAssets助力数据资产管理价值最大化

亿信华辰旗下的数据资产管理平台（EsDataAssets）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，形成统一的目录内容和数据资产服务，丰富的服务接口的拓展，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。

1、数据资产标签

支持标签设计管理，批量和自动为资产打标签，标签会以业务能够理解的方式为数据进行重新的组织和定义，能够让数据变得可阅读和易理解。

2、数据资产编目

简洁可视化的目录构建流程，无缝适配接入各类元数据，并自动挂载资源，实现通过类目分类管理数据资产。目录带有自动活化功能，根据元数据内容自动更新目录信息，保证目录和实际资源的一致性。

3、数据资产运营

编目好的资产在赋权发布后，资产服务才能被对应的角色或用户使用，其中：API服务提供了多个参数保证了数据的权属；数据交换服务需要归属用户审批通过后方可使用。

4、数据资产服务

提升企业数据共享能力，在资产目录中管理的资源可以自动生成各类数据服务功能，包括：数据查看、数据下载和数据接口，也可以自定义数据交换任务，并根据数据资产对象权属信息，提供统一的数据共享服务。