企业数据资产管理面临的挑战
企业数据资产管理面临的挑战可以归纳为两类用户需求：查找数据和管理数据。查找数据主要是为了数据分析和产品运营等数据消费者，他们需要在经过数仓处理的数据中进行分析和应用。在这个过程中，他们面临以下主要问题：
数据找不到： 业务人员和数据消费者之间可能存在沟通障碍，新入职员工或需要数据的同事可能无法迅速找到所需的数据，导致浪费时间和资源。
数据质量问题： 数据的处理逻辑不清晰，业务人员可能找到了数据，但对数据中的信息含义不明确，或者对数据的质量产生怀疑，这使得他们不敢使用数据，需要不断向数据负责人咨询。
数据异常处理： 数据质量问题频繁出现，导致数据用户在拿到数据后第一反应是咨询数据团队，而不是直接使用数据。

管理数据主要由数据开发者负责，他们的目标是让他们生成的数据更安全、更容易被其他人复用。然而，在实践中，他们面临以下问题：
用户咨询多： 数据开发者不断接收用户的咨询，不同用户可能询问相同或不同的问题，这会占用大量时间。
数据复用低： 数据中台建设旨在解决数据复用问题，但数据工作者常常发现他们创建的数据模型被很少人使用，这可能是因为缺乏宣传或由于数据安全限制等因素。
价值感知弱： 数据开发者不清楚有多少人在使用他们创建的数据，也不知道这些数据产生了多少业务价值。
问题排查困难： 当用户报告数据异常时，需要查找数据处理链路，这需要花费大量时间。
工作评估难： 数据管理者难以确定数据工作的实际成果，即使建立了许多数据模型，也难以确定绩效如何。

企业如何开展数据资产管理
为了更好地释放数据的价值，建立系统化的数据可用性，企业需要构建一套完整的数据资产管理体系，通常可以分为以下三个环节：
数据资产识别： 面向全公司的数据资产登记，对现有数据资产进行清晰定义、属性规范化，同时通过盘点存量数据资产和自动注册增量数据资产，实现数据资产的准确、有效识别。
数据资产维护： 建立对数据资产属性框架、数据资产目录、数据资产内容以及数据资产访问权限的规范化维护流程，确保数据资产的持续更新和可维护性。
数据资产服务： 针对数据资产检索、分析和展示等应用场景，构建智能、可视、个性化的数据资产服务体系，提高数据资产的利用效率。

企业数据资产管理工具
在企业数据资产管理过程中，拥有一套专业的数据资产管理工具至关重要。这些工具可以用于全流程数据管理，覆盖数据的采集、流转、加工、使用等各个环节。

数据资产管理平台架构

亿信华辰睿治数据治理平台作为企业数据资产管理的支撑，构建了元数据、主数据、数据质量、数据标准、资产目录和数据服务等组成的数据资产管理平台。这个平台通过提供元数据采集和追踪、数据模型管理和检查、数据标准制定和映射、数据质量检核和整改、数据服务开发和监控、资产目录编制和共享等核心数据资产管理功能，实现了数据资产管理的工具化和持续化。

主数据 用于描述企业核心业务实体的数据，是高价值的基础数据，跨越各个业务部门和系统。
元数据 描述数据的数据，是数据资产管理的基础，帮助用户更好地理解数据资产的背景和信息。
数据标准 保障数据内外部使用和交换的一致性和准确性，通过制定和发布数据标准，提高数据质量。
数据质量 是数据应用的基础，通过相关技术来提高和确保数据质量，包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性等。
数据资产定义、盘点、规划 帮助企业对无序的数据资源进行清晰的管理，包括数据资产门户、数据服务方式等，以释放数据资产的价值。
数据集成 包括数据内部共享、外部流通和对外开放，通过定义运营指标和管理方案，降低数据资产化操作门槛。

亿信华辰凭借多年的经验在数据治理、主数据和数据资产管理方面积累了深刻的理解和洞察。他们致力于帮助企业建立数据资产管理体系，以数据资产管理平台为核心，以全域数据和全生命周期数据活动的统一、持续管控为目标，推动企业提升数据管理能力，挖掘数据价值，促进业务创新，实现数字化转型。