關注新聞的朋友可能會發現，近期關于發展數據要素、發揮數據資産價值的相關政策以及各地方的發展規劃層出不窮，提到數字經濟的次數也越來越多。自2020年成為第五大生産要素之後，數據就在人工智能、雲計算、大數據等的快速發展下，不斷發揮着巨大的作用，呈現爆發式的增長，并進一步成為了構建現代社會必不可少的要素。

國際數據公司IDC曾經發布過預測，稱預計到2025年中國産生的數據總量将會達到48.6ZB，占全球的27.8%。要知道，這些數據涉及各行各業，也覆蓋了人們生活娛樂工作的方方面面，蘊含着巨大的價值。前不久審議通過的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》就揭示了數據要素本身的價值以及對數字經濟的重要促進作用，可見數據已經切實成為了不可缺少的重要資産。

而對于本身就非常重視數據的企業來說，對數據的利用越來越常見，相應的關于數據資産管理的需求也就不斷增多。并且随着數據規模、數據類型以及數據來源的增多，數據資産管理的難度和複雜的已經達到新的高度，所以數字化時代企業如何進行數據資産管理成為了各領域企業需要直面的問題。

簡單來說，企業的數據資産是企業擁有合法擁有或控制的數據資産，通常會根據性質的不同分為不同類别，例如可以根據屬性分為産品、市場、訂單、成本、收入、服務、渠道等不同數據資産。這些數據能夠在處理利用後，直接或間接帶來經濟效益，提供給企業新的發展機遇。

數據資産 - 派可數據商業智能BI可視化分析平台

既然數據資産這麼有用，為什麼不能直接利用，還需要數據資産管理呢？這就是我們接下來要說的，數據本身的價值其實比較有限，隻有經過處理或以一定方式進行利用後，才能發揮出價值，真正成為企業的資産并實現價值化。

還是簡單舉個例子，對于信息化建設想必各領域企業已經不陌生了，初步的信息化建設，也就是我們經常說的業務信息化及業務信息化系統更是成為了廣泛存在于企業的基礎建設。

數據可視化 - 派可數據商業智能BI可視化分析平台

這些服務于企業的業務系統，在運轉中沉澱了大量的業務數據，但因為這些數據分散在不同的業務系統中，沒有統一全面的統籌規劃，也沒有能夠統一存儲的數據倉庫，就導緻這些數據質量參差不齊，标準也無法統一。企業沒有時間、精力搞清楚到底在哪些系統中有哪些數據，更不知道有多少，能不能夠拿出來利用等，讓這些數據資産這是一種空談，根本沒法進進一步價值化轉變。

數據資産管理是規劃、控制和提供數據及信息資産的一組業務職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據資産的價值。

數據資産管理不是什麼一次性的工程，而是一套完整的包括數據标準管理、元數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理等在内的體系化的解決方案，涉及企業原有的一切，需要企業全體員工的共同參與。

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說到數據資産管理的作用，就不得不提到随着新一代信息化、數字化技術和應用的推進，各行各業都開始了新一輪的科技革命和産業革命，讓整個商業世界變得風起雲湧，也讓企業的數據規模、種類、來源、格式越來越複雜、難以統一起來進行管理利用。

另一方面企業龐大、複雜且無法互通的業務系統也是讓企業急需數據資産管理的原因之一。衆所周知，在這裡用這個詞應該沒有問題，數據孤島問題已經是一個很常見的問題，并且直到今天還廣泛存在于企業。随着數字化時代的到來，企業需要通過數據來創造價值，并以數據為基礎追尋數字經濟，進行數字化轉型，不斷提高市場競争力。

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此外前不久發布的《2022年數據洩露成本報告》中顯示，數據洩露問題已經成為了一個普遍性的問題，并且2022年全球數據洩露規模和平均成本均創下曆史新高，數據洩露事件的平均成本高達435萬美元。面對這樣一個廣泛存在且耗費衆多的問題，即使不考慮洩露事件造成的負面影響及社會危害等，也需要企業站出來解決，避免平白的損耗。

企業需要數據資産管理的原因還有很多，這裡就不一一描述了，最後提到一點就是企業使用、利用數據時，要想數據發揮出作用，就必須提高數據質量，讓數據質量維持在一個較高的水準。因為數據質量低不光是企業無法效益最大化，無法創造更多價值，還有可能讓企業在錯誤的數據中，通過數據分析、數據可視化得出錯誤的結論，将企業的決策導向錯誤的方向，影響到企業的發展存亡。

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