数字安全 | 数据资产管理的挑战和目标；企业数据跨境安全合规指引；《网络数据安全管理条例》解读；APP合规手册；数据要素流通报告

数据资产管理的挑战

缺乏统一的数据视图：数据资源分布在企业的多个业务系统中，分布在线上和线下，甚至分布在企业的外部。由于缺乏统一的数据视图，数据的管理人员和使用人员无法准确快速地找到自己需要的数据。数据管理人员也无法从宏观层面掌握自己拥有哪些数据资产，拥有多少数据资产，这些数据资产分布在哪里，以及变化情况怎样等。

数据基础薄弱：大部分企业的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量参差不齐、各业务系统之间数据孤岛化严重、没有进行数据资产的萃取等现象，阻碍了数据的有效应用。

数据应用不足：受限于数据基础薄弱和应用能力不足，多数企业的数据应用刚刚起步，主要在精准营销、舆情感知和风险控制等有限场景中进行了一些探索，数据应用的深度不够，应用空间亟待开拓。

数据价值难估：企业难以对数据对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样运营数据。产生这个问题的原因有两个：一是没有建立起合理的数据价值评估模型；二是数据价值与企业的商业模式密不可分，在不同应用场景下，同一项数据资产的价值可能截然不同。 

缺乏安全的数据环境：数据的价值越来越得到全社会的广泛认可，但随之而来的是针对数据的犯罪活动日渐猖獗，数据泄露、个人隐私受到侵害等现象层出不穷。很多数据犯罪是由安全管理制度不完善、缺乏相应的数据安全管控措施导致的。

数据管理浮于表面：没有建立一套数据驱动的组织管理制度和流程，没有建设先进的数据管理平台工具，导致数据管理工作很难落地。

这些问题已经严重影响到数据价值的发挥，导致企业的数据越积越多，逐渐成为企业的负担，大数据管理部门也成为企业的成本中心，而不是创新中心和利润部门。

可见：通过对数据资产的全面盘点，形成数据资产地图。针对数据生产者、管理者、使用者等不同的角色，用数据资产目录的方式共享数据资产，用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。

可懂：通过元数据管理，完善对数据资产的描述。同时在数据资产的建设过程中，注重数据资产业务含义的提炼，将数据加工和组织成人人可懂的、无歧义的数据资产。具体来说，在数据中台之上，需要将数据资产进行标签化。标签是面向业务视角的数据组织方式。

可用：通过统一数据标准、提升数据质量和数据安全性等措施，增强数据的可信度，让数据科学家和数据分析人员没有后顾之忧，放心使用数据资产，降低因为数据不可用、不可信而带来的沟通成本和管理成本。

可运营：数据资产运营的最终目的是让数据价值越滚越大，因此数据资产运营要始终围绕资产价值来开展。通过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，改进数据资产建设过程，提升数据资产管理的水平，提升数据资产的价值。

扫码进星球下载公众号文件