在数字化时代,数据已经成为企业的战略资产。但是,很多企业虽然拥有海量数据,却无法有效管理和利用,导致数据的价值无法充分释放。为了解决这一问题,企业急需建立一套完善的数据资产管理体系。
 
一、数据资产管理体系概述
数据资产管理体系是指企业为实现数据资产的有效管理和价值创造而建立的一整套方法、工具和机制。它包括数据资产管理的战略、组织、流程、标准、技术等多个方面,旨在对企业的数据资产进行全生命周期的管理,实现数据资产的价值最大化。
 
二、数据资产管理体系建设的关键步骤
数据资产管理体系建设是一项复杂的系统工程,需要从多个维度入手,循序渐进。以下是建设的关键步骤:
 
1. 统筹规划
统筹规划是数据资产管理体系建设的起点。首先,企业需要成立数据资产管理的领导机构和执行团队,明确职责分工。其次,要全面盘点企业的数据资产,评估数据管理的现状和能力,找出差距和不足。在此基础上,制定数据资产管理的战略目标、实施路线图和关键绩效指标,为后续工作提供指引。
 
2. 制度和标准建设
数据资产管理需要一套完善的制度和标准作为支撑。企业要建立数据资产管理的相关制度,如数据资产管理办法、数据质量管理办法、数据安全管理办法等,明确管理的原则、流程和要求。同时,要制定数据标准,包括数据分类分级标准、数据元标准、数据质量标准、数据交换标准等,确保数据在采集、存储、流转、应用等各环节的规范性和一致性。
 
3. 平台和工具建设 
数据资产管理需要相应的平台和工具作为载体。企业要搭建数据资产管理平台,包括元数据管理、数据地图、数据资产目录、数据质量管理、数据安全管控等功能模块,实现对数据资产的全生命周期管理。同时,要引入先进的数据管理工具,如数据建模工具、数据集成工具、数据分析挖掘工具等,提升数据管理和应用的效率和水平。
 
4. 数据资产盘点和治理
在平台和工具的支持下,企业要开展数据资产的全面盘点。这包括梳理数据资产的类型、数量、格式、存储位置等,编制数据资产目录,绘制数据地图,并进行数据分类分级。在此基础上,开展数据治理,包括数据标准化、数据质量提升、数据安全加固、数据资产价值评估等,全面提升数据资产管理的成熟度。
 
5. 数据开放与创新应用
数据只有流动起来才能创造价值。在做好数据资产管理的基础上,企业要推动数据的开放共享和创新应用。对内,建立数据共享机制和平台,促进部门间、业务间的数据交换与协作;对外,探索数据资产的对外开放,如提供数据 API、数据服务等,实现数据价值变现。同时,要鼓励数据的创新应用,如开展数据分析、机器学习等,驱动业务模式和管理模式创新。
 
三、数据资产管理体系运行的保障机制
为了确保数据资产管理体系的有效运行,企业还需要建立配套的保障机制:
 
一是组织保障。明确企业各层级在数据资产管理中的职责分工,将数据资产管理嵌入到业务流程和绩效考核中。
 
二是人才保障。加强数据人才队伍建设,提升员工的数据意识和技能,建立完善的数据人才培养、考核、激励机制。 
 
三是技术保障。加大数据基础设施建设投入,引进先进的大数据、人工智能等技术,夯实数据资产管理的技术基础。
 
四是文化保障。营造重视数据、开放共享、合规使用的数据文化氛围,将数据思维渗透到企业运营的各个层面。
 
四、结语
数据资产管理体系建设是一个动态的过程,需要企业高度重视,持续推进。企业要结合自身实际,有的放矢,分阶段、分步骤实施,不断优化完善数据资产管理体系,真正将数据转化为助推企业发展的战略资源和驱动力,在数字经济时代抢占先机,实现基业长青。