随着信息化、互联网、物联网、智能化的发展，数据积累越来越多。都知道数据是企业的资产，但杂乱的数据是无法产生业务价值的。
数据中台是企业数据汇聚地，企业的一切数据都汇聚到数据中台，企业业务所需的数据总能在数据中台找到。但数据中台中的数据并不是简单地堆积，各种系统产生的原始数据堆积在一起导致使用成本非常高，这类数据只能在某些数据技术基础非常好的部门使用，而且会经常出现命名不一、口径不一的问题，从而导致整个企业数据无法真正用起来。
因此，数据资产管理作为数据中台的主要构成部分，也作为企业价值体现的重要突破口，其重要程度是不言而喻的。
下滑阅读，了解系统企业是如何做到数据资产管理，提升企业数据利用价值 ↓↓
01 数据资产问题随着企业数据成指数级别的增长，其企业在数据资产能力分布、资产实践模式等方面呈现如下特点：
特点一：数据资产管理内驱动力不足。
对于多数组织而言，面对数据资产价值不明显，数据资产管理路径不清晰，导致企业展开数据资产管理的内驱动力不足。
特点二：数据管理与业务发展存在隔离。
数据资产管理团队与业务团队缺乏有效的协同机制，使数据资产管理团队不清楚业务的数据需求，业务团队不知道如何参与数据资产管理工作。
特点三：数据孤岛阻碍数据内部分享。
由于信息化阶数据系统分散建设，数据能力分散培养，缺乏体系化管理数据资产的意识，缺少统一的数据资产管理平台与团队，使得数据孤岛发展为普遍问题
特点四：数据质量难以及时满足业务预期。
目前多数企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题；同时由于质量管理技术不足，导致质量问题发现与整改不及时。
特点五：数据开发效率和敏捷程度较低。
目前大多数企业因为无体系化的数据开发及数据资产沉淀机制，无法及时有效形成数据资产并沉淀下来。
特点六：数据资产无法持续运营。
数据资产运营是推动数据资产管理长期、持续开展的关键。但是由于多数组织仍处于数据资产管理的初级阶段，尚未建立数据资产运营的理念与方法，难以充分调动数据资产管理的积极性。
特点七：难以兼顾数据流通和数据安全。
如今数据泄漏的问题越来越严重，对于数据的需求也在逐步递增。随着数据规模的持续增加，大多数组织现阶段面临难以平衡数据资产流通和数据安全合规的问题。
02 数据资产管理目标数据资产管理是数据中台面向企业提供数据能力的一个窗口，数据资产中心将企业的数据资产统一管理起来，实现数据资产的可见、可懂、可用和可运营。
目标一：数据资产的全面可见。
通过对数据资产的全面盘点，用数据目录的形式共享数据资产，让用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。
目标二：方便数据资产使用人员快速理解资产。
借助数据标准和元数据管理，为数据资产绑定技术和业务属性，方便资产使用人员快速理解资产。
目标三：数据资产的简单易用。
借助数据质量、数据安全、数据编目等功能，对数据资产进行萃取，将有价值的资产进行沉淀，提高数据的可信程度。
目标四：数据资产可运营。
提供数据服务运营门户，将有价值的数据以商品的方式对外运营，让数据价值越滚越大。
03 数据资产管理基本流程企业的数据盘点会分为五个步骤，主要是从计划制定、数据资产盘点、效果评价、资产运营四个步骤。企业组织可以结合自身情况去灵活调整各个阶段的实施方案。
步骤一：资产盘点计划制定
- 步骤前提首先要明确数据资产盘点的范围，梳理数据盘点的目标以及人员和计划安排；同时也需要制定好数据资产盘点清单的模板，在企业内部进行指导培训。
- 该阶段的交付物：数据资产盘点范围、数据人员安排清单、数据资产盘点清单。
步骤二：数据资产盘点
- 在明确项目预期成果的基础上，根据项目人员的能力、职责和范围进行数据资产盘点计划安排，同时对于资产盘点的风险点进行提前预判，制定风险响应计划和控制方案。
- 该阶段交付产物：数据资产盘点工具、项目计划表、风险响应表、风险控制方案表。
步骤三：数据资产管理实施
- 本步骤主要是数据的实施安排，包含入场的时间计划安排、客户系统的调研、数据入湖的方式，数据标准、数据编目以及数据建模、数据资产的落地工作。
- 该阶段交付产物：系统调研结果表、数据标准清单、数据资产清单、数据资产盘点计划。
步骤四：效果评价
- 针对梳理出来的数据资产清单、核心数据模型、数据分布图图等成果物进行评审和意见征集，并根据反馈意见完成相关成果物问题修订。
- 该阶段交付物：数据资产管理检查办法、数据资产管理检查总结。
步骤五：资产运营
04 数据资产管理平台介绍
- 该阶段的主要目标是构建有价值的数据资产体系以及运营策略。建立数据资产运营的门户，直观展示数据资产内容。同时对于用户的使用情况、资产运营情况进行全方位的监控，让资产持续不断的产生价值。
- 该阶段的交付物：数据资产服务目录、数据资产流通规则以及数据资产价值体系。
北明数科在结合行业的需求以及自身对过往案例的思考，形成了一套属于数据资产管理体系，能够覆盖政务、工业、集团类数据的资产管控。助力客户进行数据资产盘点、数据价值提升。
数据标准管理：是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性，推动数据的共享开放，为数据资产管理活动提供参考依据。
数据标准管理
数据模型管理：通过已经建立的元模型模板动态创建数据模型，从而对数据开发中的表名、字段名规范性约束。数据模型一般和数据标准相结合，通过模型来保证最终数据开发的完整性。
数据模型管理
元数据管理：北明数科在结合政务以及企业的优秀经验，建立了一套成熟的元数据管理体系。
主要模块：元模型管理--元数据采集--元数据编目--数据地图--数据血缘--元数据版本--元数据流程管理，还包括数据溯源、全链路监控等功能。
元数据管理
数据地图：对整个数据中台内的数据进行统一查询、管理的“地图”，数据地图主要面向数据开发者，汇聚用户所有数据信息，通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段，帮助数据中心专有云完成数据信息的收集和管理，解决"有哪些数据可用"、"到哪里可以找到数据"的难题，让用户找到数据、读懂数据、消费数据，致力于为用户提供高效率的数据消费产品。
数据地图
数据质量：从准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性、及时性6个维度建立质量管理的标准，摸清质量现状，并形成质量报告，供用户进行参考。
数据质量
数据安全：数据安全平台是通过定制数据的安全使用策略和规范，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，避免数据泄露及非法使用的风险。数据安全主要提供资产分级分类、敏感数据识别、数据加密脱敏、数据权限等功能。
数据安全
数据指标：指标管理平台帮助企业建设指标体系，疏通指标数据，落地指标管理，使得业务目标可描述、可度量、可拆解，有助于更好地发挥数据的价值。指标管理平台主要包含指标库、指标建模、指标监控、指标地图等功能。
数据指标
数据资产全景：提供数据总览能力，包括不同目录视图（数仓、主题）的数据量TOP10分析，数据趋势分析，数据统计明细等信息。
数据资产全景
数据运营门户：为用户提供数据信息发布的统一平台，是数据消费方统一访问入口与管理平台，门户系统以支持数据共享使用为首要目的，解决数据消费方“选”、“用”、“评”、“治”问题，加快企业内部信息流通，提高工作效率。
数据运营门户
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元数据管理，企业数据治理的基石
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