从哪些角度优化数据资产管理？详解如何将数据转化为企业持续竞争力！

在上一篇文章中我们介绍了数据资产管理的诸多保障措施，上篇文章指路👉如何保障数据资产管理有效开展？做好这几点就够了！

本文重点将转向数据资产管理的实践。在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。无论是金融巨头、科技新贵还是传统制造业，无一不在探索如何有效地管理和利用手中的数据资产，以期在激烈的市场竞争中赢得先机。然而，数据资产管理并非易事，它涉及到数据的收集、存储、分析、应用以及安全等多个方面，是一项复杂而系统的工程。

本文将深入探讨数据资产管理的实践，从统筹规划、管理实施、稽核检查以及资产运营四个角度全方位解析如何将数据转化为企业持续竞争力的源泉。

一、统筹规划，制定资产管理工作基调

进行数据资产管理的首要工作是做好统筹规划，这是一个至关重要的起始步骤，它决定了整个数据资产管理工作的基调和方向。统筹规划阶段通常包括以下三个关键步骤：

1、评估管理能力

在开始任何数据资产管理活动之前，首先需要对组织当前的数据管理能力进行全面评估。这包括对数据的收集、存储、处理、分析和分发等各个环节的能力进行审视，识别组织在数据管理方面的优势和不足。评估过程可能涉及到对现有数据治理政策、数据架构、技术基础设施、人员技能等方面的检查。

进一步地，组织应从多个关键维度对数据资产管理实践进行全面的审视和评估。这些维度包括但不限于制度建设、组织结构、实施活动、价值创造以及技术应用等。

这一步骤的目的是为了获得一个清晰的数据管理现状，为后续的改进和优化提供依据。

2、发布数据战略

基于管理能力的评估，组织需要制定并发布一个全面的数据战略。这个战略应该明确数据资产管理的愿景、目标、原则和优先事项。它需要与组织的整体业务战略相协调，并能够支持组织的长期发展目标。数据战略还应该包括一个清晰的路线图，指导组织如何从当前状态过渡到期望的未来状态，包括必要的步骤、时间表和关键里程碑。

3、建立组织责任体系

为了确保数据战略的顺利实施，组织需要建立一个明确的责任体系。这意味着要明确不同团队和个人在数据资产管理中的角色和职责。责任体系应该涵盖数据治理、数据质量、数据安全、数据隐私等各个方面，并确保每个关键领域都有明确的负责人。此外，组织还需要建立相应的监督和激励机制，确保团队和个人能够按照既定的战略和目标行动。

这三个步骤为后续的数据资产管理和运营锚定了方向、奠定了基础。它们确保了组织在数据资产管理的旅程中有一个清晰的起点和目标，为实现数据资产的最大价值提供了坚实的基础。接下来，组织将进入数据资产管理的实施和运营阶段，这将涉及到更具体的技术、流程和人员等方面的工作。

二、构建管理实施体系，系统开展数据资产管理

数据资产管理的第二阶段是实施阶段，其核心工作目标是通过构建一套完善的数据资产管理规则体系，利用先进的数据资产管理平台工具，围绕数据的整个生命周期，系统地开展数据资产管理的各项活动。这一阶段的目的是将第一阶段的统筹规划和战略部署转化为具体的操作实践，确保数据资产管理的成果得以有效实施和落地。

1、建立标准体系

在第二阶段，组织需要依据第一阶段制定的数据战略，建立一套全面的数据资产管理标准体系。这套标准体系应该包括数据的定义、分类、质量标准、安全要求、访问控制、维护流程等，为数据资产管理提供明确的操作指南和标准。

关键的交付成果涵盖以下方面：

• 标准规范：确立一套完整的数据资产管理标准和规范，这些规范为数据的收集、处理、存储、使用和维护等各个环节提供统一的指导原则和质量要求。
• 实施细则：基于标准规范，进一步制定具体的实施细则。这些细则详细阐述了如何将标准规范应用到实际的数据资产管理活动中，包括具体的执行步骤、责任分配、时间节点和预期成果。
• 操作规范：为了确保数据资产管理活动的可操作性，操作规范被制定出来，它们为日常的数据管理任务提供明确的操作指南和工作流程，确保每个参与人员都能按照既定的方法执行任务。

这些交付物共同构成了数据资产管理实施第一阶段的坚实基础，为后续的数据管理活动提供了清晰的框架和操作指南，确保了数据管理的一致性和有效性。

2、利用平台工具

为了提高数据资产管理的效率和效果，组织应依托先进的大数据平台工具。这些工具可以提供数据建模、数据清洗、数据整合、数据存储、数据安全、数据分析等一体化的功能，帮助组织实现数据的自动化和智能化管理。

在这一步中，主要的交付成果包括以下几个组成部分：

• 大数据平台的构建：开发并部署一个综合性的大数据平台，该平台是数据资产管理的技术核心，能够支持大规模数据的存储、处理和分析。
• 数据汇聚方案：设计并实施一个高效的数据汇聚方案，确保来自不同来源和系统的数据能够被有效地集成和汇总到大数据平台中。
• 数据汇聚记录：建立一套完整的数据汇聚记录机制，记录数据汇聚的过程和结果，包括数据源、数据量、时间戳等关键信息，以便于未来的审计和回溯。

这些交付物为数据资产管理提供了坚实的技术基础和详细的操作记录，确保了数据的可追溯性和透明性，为后续的数据分析和应用奠定了坚实的基础。

3、以数据生命周期为主线，开展各项管理活动

数据资产管理应该以数据的生命周期为主线，从数据的产生、采集、存储、使用、维护到最终的归档或销毁，每一个环节都需要进行严格的管理和控制。通过全面管理数据的整个生命周期，组织可以确保数据的质量和安全，提高数据的可用性和价值。

在规则体系和平台工具的支持下，组织需要全面开展数据资产管理的各项活动。这包括但不限于数据的采集和录入、数据的清洗和质量控制、数据的分类和存储、数据的分析和挖掘、数据的共享和分发、数据的安全和隐私保护等。

关键的交付成果将包括以下几个方面：

• 数据资产管理平台：完成并部署一个全面的数据资产管理平台，该平台具备支持数据全生命周期管理的各项功能，包括数据的采集、存储、处理、分析和分发等。
• 数据资产生命周期操作手册：编制详细的数据资产生命周期操作手册，为数据从生成到退役的每个阶段提供标准化的操作流程和最佳实践指南。
• 数据资产项目管理操作手册：制定数据资产项目管理操作手册，明确如何规划、执行、监控和评估数据资产相关的项目，确保项目目标与组织战略一致。
• 数据资产管理业务案例：收集并编纂一系列数据资产管理的业务案例，展示数据资产如何支持业务决策、优化流程、创新产品或服务，以及如何通过数据资产管理实现成本节约和价值创造。

这些交付物将为组织提供一套完整的数据资产管理工具和文档，帮助组织更高效地管理其数据资产，并从数据中获得深入的业务洞察和价值。

4、成果落地，推动数据资产融入组织文化

管理实施的最终目标是推动第一阶段的成果落地。这意味着需要将数据资产管理的规则体系和各项活动融入到组织的日常工作中，使之成为组织文化的一部分。组织还需要建立相应的监督和评估机制，定期检查数据资产管理的效果，确保各项活动能够按照既定的规则和目标进行。

通过管理实施的工作，组织将能够建立起一套完善的数据资产管理体系，实现数据资产的有效管理和利用。这不仅能够提高数据的质量和价值，还能够支持组织的业务创新和增长，提升组织的竞争力。同时，良好的数据资产管理还能够降低数据安全和合规风险，保护组织的声誉和客户信任。因此，组织应该高度重视数据资产管理的实施工作，确保其能够产生实际的效益。

三、  开展稽核检查，改进数据资源化成果评估管理

在数据资产管理的第二阶段，组织主要致力于将原始数据转化为可用的数据资源。进入第三阶段，重点转向了对数据资源化成果的评估和对管理方法的改进。在这一阶段，组织的主要目标是依据既定的标准和规范，适应业务需求及数据环境的变化，通过定期对数据资源化的过程和成果进行系统化的检查，不断优化数据资产管理的模式和方法。

• 建立标准规范：常态化检查的首要基础是一套完善的标准规范体系，这包括确保数据模型与业务架构及IT架构的一致性、数据标准的实施、数据质量的控制、数据安全合规性的保障以及数据开发过程中规范性的维护。
• 利用平台工具：利用数据资产管理平台和工具进行常态化检查，可以有效地减少人工操作的需求，节省资源，同时提高检查的准确性和效率。平台工具可以自动化执行许多检查任务，快速识别潜在问题，并提供数据支持以供进一步分析。
• 定期总结与基线建立：定期对检查结果进行汇总和分析，建立性能基线，是常态化检查的关键组成部分。通过统计分析，组织可以形成一套检查指标体系，用以评价数据资源化的成效，并与相关的利益相关者和参与方共同确定必要的整改措施，以实现管理模式和方法的持续改进。

在稽核检查阶段，组织将产出包括数据资产管理检查办法、数据资产管理检查总结和数据资产管理检查基线在内的关键文档。这些交付物将作为评估和优化数据资产管理实践的重要参考。

• 数据资产管理检查办法：制定一套标准化的检查办法，明确检查的频率、范围、方法和责任分配，确保检查活动的规范化和制度化。
• 数据资产管理检查总结：定期发布数据资产管理的检查总结报告，详细记录检查发现的问题、成因分析、已采取的措施以及未来的改进方向。
• 数据资产管理检查基线：建立一套数据资产管理的检查基线，包括性能指标、合规标准和质量要求等，为组织提供评价和改进数据资产管理成效的参考标准。

通过这些步骤，组织能够确保数据资产管理的持续优化和提升，更好地适应业务发展的需求，提高数据资产的价值和效能。

四、进行资产运营，进一步释放数据资产的内在价值

在数据资产管理的前三个阶段，组织已经建立了坚实的数据管理和治理基础，为数据资产的转变和深入应用打下了坚实的基础。现在，随着第四阶段——资产运营阶段的到来，组织将致力于通过一系列创新的运营策略和实践活动，进一步释放数据资产的内在价值。

进行资产运营主要有以下几个关键点：

1、建立集中化的数据运营中心

建立集中化的数据运营中心旨在最大化数据团队对各业务部门的支持效能。该数据团队将提供全面的服务，包括但不限于自助数据服务和人工智能（AI）模型的开发，以增强业务部门对数据的利用能力。此外，通过定期的宣传教育和技能培训，数据团队将致力于提高业务团队在数字技术方面的专业水平。

同时，以场景驱动的数据资产运营为核心，激励业务部门内的数据资产使用者积极利用现有的数据平台进行深入的数据探索，并将他们的发现和创新成果进行共享。此外，鼓励使用者提出基于实际使用体验的反馈和改进建议，以促进数据资产运营的持续优化和增值。

2、创建从用户角度出发的服务等级协议（SLA）

创建从用户角度出发的服务等级协议，并对此进行不断的评估与优化。与传统的、从分布式大数据平台角度出发的SLA不同，数据资产管理的SLA旨在向所有数据使用者持续、及时地提供高标准的数据与服务。

SLA的关键性能指标包括数据的可靠性、实时性和满足质量标准等，这些指标覆盖了数据资产管理的整个生命周期，并涵盖了所有数据管理活动的关键职能。SLA的执行得到一系列保障措施的支持，同时，通过收集和分析平台的运行日志，可以识别并记录服务中的中断点，进而改进数据资产服务流程。

3、数据管理部门、业务部门和技术部门协同核定投入产出比（ROI）

通过此举可以准确衡量数据资产管理的成本效益，并致力于提升整体的投资回报。以南方电网公司为实例，该公司实施了以“责任、权力、利益、数量、成本、利润”为核心的数据资产管理体系建设和应用，通过这种管理方式实现了显著的经济效益。具体而言，南方电网通过优化数据管理流程，减少了问题识别和解决的成本，节约了人力资源消耗，并降低了服务成本。同时，公司还通过数据的流通和交易获得了经济收益和增加了交易量。通过这些举措，南方电网不仅实现了成本节约总计3.72亿元，还实现了0.17亿元的经济收入，并促进了高达132亿元的交易额，显著提升了数据资产的投资效益。

第四阶段作为数据资产管理的成熟期，其主要交付物不仅涵盖了数据资产服务的详细目录、价值评估体系的构建，还包括了数据资产流通的策略与技术，以及一套完整的数据资产运营指标体系：

• 数据资产服务目录：编制一个全面的数据资产服务目录，详细列出组织提供的所有数据服务，包括数据源、数据类型、数据服务的功能描述、访问权限、服务等级协议（SLA）等。该目录作为数据资产服务的索引，帮助用户快速找到所需的数据服务。
• 数据资产价值评估体系：建立一个系统化的数据资产价值评估体系，用于定量和定性分析数据资产对组织的价值。该体系将考虑数据资产的潜在影响，如提高决策质量、优化业务流程、增强客户体验等，并结合市场趋势和竞争环境，评估数据资产的商业潜力。
• 数据资产流通策略与技术：开发一套数据资产流通策略，明确数据资产的共享、交换和交易规则，确保数据资产在组织内外的合法、安全和高效流通。同时，配套相应的技术解决方案，如数据交易平台、API管理、数据加密和访问控制技术，以支持数据流通策略的实施。

数据资产运营指标体系：构建一套数据资产运营指标体系，用于监控和评估数据资产管理的绩效。该指标体系将包括数据质量、数据治理、数据安全、用户满意度、服务可用性等关键性能指标（KPIs），以及与之相关的量化目标和改进措施。

通过这些交付物，组织将能够全面掌握数据资产的管理和运营状况，确保数据资产的有效利用和价值最大化，同时为组织的数字化转型和长期发展提供坚实的数据支持。

总结

在深入分析了数据资产管理的全流程实践后，我们可以看到，尽管挑战众多，但通过精心的统筹规划、扎实的管理实施、严格的稽核检查以及创新的资产运营，企业完全有能力将数据资产转化为自身持续的竞争优势。数据资产管理不仅是一项技术活动，它更是一种战略思维，要求企业从高层到基层，从业务到技术，全面参与和支持。

在未来，随着技术的不断进步和数据量的持续增长，数据资产管理将面临更多的挑战和机遇。企业需要持续学习和适应，不断提升数据资产管理的成熟度和水平。同时，企业还需要关注新兴的数据管理技术和工具，以进一步提升数据资产管理的自动化、智能化和精细化水平。

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