一文读懂数据治理和数据资产管理的关系

解读数据资产

数据资产是企业在运营活动中形成的，由企业拥有，在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控的，并能够给企业带来价值的数据资源。

如何理解呢，以石油为例，一滴石油不能叫做资源，规模大了，具有使用价值了，它才成为资源，之后就需要对资源进行开采和加工，自然需要组织、制度、流程等来保证工作的有序运转，并使资源转化为资产，数据资源也是同样的道理。

当数据资源达到一定规模，具有使用价值了，就需要组织对其进行开发和利用，达到了量化、资产化后才能称之为数据资产。

数据资产的重要性

企业共通的数据语言：数据作为各部门运行的衍生产物，分散在企业的各个角落。数据分析者往往需要花费大量的时间和精力收集各类数据，寻找数据共通的连接方式，才能将其归类分析应用。数据资产化则意味着在公司内部可形成共同的“数据语言”，由此，企业的管理层可以更高效地对数据进行讨论和沟通。

企业的战略资产：数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而极大地提升企业核心竞争力。

加速数据资产交易进程：目前在缺乏交易规则和定价标准的情况下，数据交易双方承担了较高的交易成本，制约了数据资产的流动，但随着数据资产管理的完善，必然能加速数据资产交易的进程。

数据资产管理面临的问题

数据既像石油一样蕴含着巨大的价值，能够帮其获得战略优势；对某些企业来说数据甚至已像水和空气一样必不可少，成为生存的必须。但如同水与空气容易遭受污染一样，数据也面临质量、安全等方面的问题和风险。

企业拥有大量的数据资产之后，由于分工不同、时间推移及人员变动等因素，会造成数据资产变为无人维护的静态状态，数据的存储成本、检索的理解成本会越来越高。

这些数据资产分布在一片数据沼泽中，难以分辨数据资产的成本、价值，更难以进行生命周期管理，甚至给数据使用者带来难以跨越的信息鸿沟，这就需要我们对资产进行治理，并有效的解决一切“问题”数据。

资产价值驱动数据治理

数据资产的价值显而易见，亟待解决的问题也呼之欲出，政企对于数据资产的治理迫在眉睫。国际数据管理协会（DAMA）指出：数据治理(Data Governance, DG)是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监督和执行）。

敲黑板，划重点！数据治理的关键对象就是数据资产管理。

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