大数据时代，众多企业沉淀了大量的数据，如何挖掘数据价值，管理数据资产，是企业发展过程中的一项重要任务。数据资产化就是将企业中的数据看作是一种具有经济价值和潜在利润的资产，并采取措施来最大程度地开发和利用这些数据资产。

下面就跟大家一起探讨数据资产管理的概念，以及如何有效地管理和利用数据资产。

数据资产管理其实和管理土地、机器设备、人力资源是一样的，旨在有效地收集、维护、分析和利用企业数据，以便更好地理解、评估和最大化数据的价值。

• 数据采集和存储：确保数据以可管理的方式被采集、存储和保存，以便随时访问。
• 数据质量和准确性：确保数据的质量和准确性，以防止错误决策和不准确的分析。
• 数据分类和标记：对数据进行分类和标记，以便更好地管理敏感信息和合规性。
• 数据分类和标记：建立有效的访问控制措施，以确保只有授权人员可以访问数据，并且可以安全地分享数据。
• 数据分析和报告：利用数据进行分析和生成有关业务运营、客户需求和市场趋势的报告。
• 数据备份和恢复：实施数据备份和恢复策略，以确保数据在意外故障或灾难事件中不会丧失。

• 数据治理
• 数据架构管理
• 数据开发
• 数据操作管理
• 数据安全管理
• 参考数据和主数据管理
• 数据仓库和商业智能管理
• 文档和内容管理
• 元数据管理
• 数据质量管理

构建企业数据体系之前，需要先梳理清楚企业数据资源管理的业务体系，才能保证数据来源的可靠性。

数据的业务体系，首先从数据的整个生命周期来看每个阶段都需要什么数据做支撑，才能形成庞大的数据体系，然后再基于业务体系去划分数据体系，具体解决的思路、业务流程以及需要注重的功能点如下图所示：

梳理汇总企业现有的各类业务的数据标准后，筛选出可直接参考和使用的标准与行业标准相互结合，制定出新的数据标准体系，形成一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，提升数据质量，最终实现企业数据资源的统一管理和展现

通过汇集企业全域级数据，做数据资源整合，为业务融合提供有利支撑

1）构建数据画像，理清数据脉络

2） 构建数据管理，规范数据秩序

数据存储管理：基于集中统一共享，分层分级管理的思路原则，对于不同类型的数据，采用不同的数据存储方式。

数据规整入库：对已存入数据库中的数据、未建库的数据以及各种纸质/电子文档数据进行统一规整，建立数据入库标准与秩序，保证数据有序存储和使用的便捷性。

数据更新管理：在机制和工具上设置双重保障的前提下，保障数据更新管理的规范性、安全性和隐私性。建立完善的动态更新机制和操作规范流程，对数据进行统一管理，为数据入库更新提供有效的支持；同时，结合数据库更新管理系统对数据进行安全检测、入库更新、数据导出，提供全链路的保障机制。

3） 提供数据内外共享服务

在确保数据安全和数据隐私的前提下，设计合理的数据共享与数据服务。

某千亿房企的数据资产架构之路

在与某top级房企合作数据资产咨询工作时调研发现，在集团报表体系框架下，隐藏着数据资产架构不清晰带来的重重危机——

1. 核心数据资产不明确，各版块进行报表开发时出现重复取数、多维度核对、口径不一致的问题；

2. 各版块开发报表时，缺乏核心的报表资产体系指引，导致各版块间数据分析语言交流不畅；

3. 报表体系的散乱直接导致数据中台向报表集群输出数据服务时不够聚焦，效率降低；

4. 重点关注的住开板块，被动式响应业务部门的零散需求，局部战役偏多；

因此，在本次咨询工作中，核心第一要务就是提升视角，把数据价值提升工程拉到房企数字化转型战略的高度，把局部战争的思维革新成集团军作战的视角。

所谓局部战争，就是我们通常意义上，很多企业的信息部响应业务部门的各种报表、数据需求，通过报表工具去输出结果。这种类型的数据工作很容易让人迷失于取数、核数、制表、改表等不成体系的事情之中，同时还会造成巨量的人力物力的浪费——重复造轮子。

所谓战略引导，就是要求我们把头抬起来，把视角拉高，从二维平面的角度上升到三维立体的视角。在响应需求—>取数—>制表—>确认成果，这个简单二维闭环之上找到能够统领数数据工作、提升数据价值的战略目标，并以此去指导数据资产工作、企业的数据中台、业务中台以及集团报表中心等一系列规模化战役。

在实现需求统一化、资产集约化、业务智能化的战略目标框架下，某第一梯队房企基于原有的各条线数据中心，对集团业务产生的各项数据资产进行重新梳理定义，形成了以指标、口径、维度、计算规则和责任管理矩阵等多维立体式的数据价值资源池。

并在此基础之上，对集团内部各业务板块、对集团外部各数据应用，输出数据价值服务，如集团报表中心以及千人千面计划等数据价值提升工程的具体落地。