☆ 身处一个数据概念漫天飞舞的时代，我们真的清楚“数据资产”的概念吗？究竟什么是“数据资产”？它与通常的数据相比又有什么不同呢？

数据资产定义

2019年6月中国信通院发布《数据资产管理实践白皮书4.0》中指出：数据资产是由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等

在白皮书中，我们可以得出数据资产最重要的4个性质：

● 可控制，数据资产不仅仅只是企业内部的数据，第三方的外部数据也可作为企业数据资产；

● 有价值，数据资产能够给企业带来效益和价值；

● 有方式，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。对于一些纸质管理的数据目前没有纳入管理范畴；

● 需识别，并非所有的数据都能成为数据资产，每个行业、每个企业的业务架构和业务特点都是不相同的，企业应该根据自身的业务特点采取有效的方法论在庞大的数据中识别出属于自己的核心数据资产。

一、数据意识能力：转变对数据资产的认知和意识

       目前，我国只有少部分企业重视大数据在决策方面的应用，多数企业管理人员还未真正认识到大数据的价值。

      在海量的数据中，只要挖掘出与提高企业利润相关性比较大的因素，就可在一定程度上为企业决策管理提供战略支持。然而，企业的数据资源散落在多个业务系统中，无法快速找到并识别有价值的数据并纳入数据资产，数据孤岛普遍存在；且数据是动态的，根据业务的发展不断增加。这就要求企业的管理者要有敏锐的洞察力，这对管理决策者的思维方式提出了一种新的挑战。如何让企业，尤其是管理层意识到数据的重要性成为了首当其冲的目标。

二、资产化能力：如何将企业数据转化成数据资产

1、全面掌握数据资产现状。数据资产管理的切入点是对寸数据井行全面益点，开成数据地图，为业/务应 用和数据获取夯实基研础。数据地图作为数据资产盘点的输出物之一，可以帮助业务人员快速精确查找他们想要的数据，帮助数据开发者和数据使用者了解数据，并成为对数据资产管理进行有效监控的手段。

2、提升数据质量。强调高质量的数据在发挥数据价值中的重要性。数据资产管理通过建立—套切实可行的数据质量监控体系，设计数据质量稽核规则，加强从数据源头控制数据质量，形成覆盖数据全生命周期的数据质量管理，实现数据向优质资产的转变。

3、实现数据互联互通。数据资产管理通过制定企业内部统一的数据标准，建立数据共享制度，完善数据登记、数据申请、数据审批、数据传输、数据使用等数据共享相关流程规范，打破数据孤岛，实现企业内数据高效共享。同时搭建数据流通开放平台，增强数据的可得性，促进数据的交换流通，提升数据的服务应用能力。

4、提高数据获取效率。数据资产管理通过搭建数据管理平台，采取机器学习等相关自动化技术，将大量前期的数据准备时间和交付项目的时间缩短，提升数据的获取和服务效率，让数据随时快速有效就绪，缩短数据分析人员和数据科学家的数据准备时间，加快数据价值的释放过程。

二、数据价值持续释放

存储和管理数据的最终目的是实现数据的价值，数据资产管理将数据作为一项资产，并通过持续、动态的全生命周期管理过程，使数据资产能够为企业数字化转型提供源源不断的动力。管理方面，建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系.技术方面，建设现代化数据平台、引入智能化技术，确保数据资产管理系统平台持续、健康地为数据资产管理体系服务。

钉钉覆盖全国2000万家企业组织用户，深度开发企业应用场景，助力企业快速实现数字化转型，沉淀企业核心数据。