- 数据分析
- 数据治理
- 产品解决方案
- 行业解决方案
- 案例
- 数据资产入表
- 赋能中心
- 伙伴
- 关于
时间:2024-04-25来源:忘忧浏览数:1次
近年来,我国数据要素市场化进程持续加快,国家数据局成立,“数据二十条”、“数据资产入表”等政策相继出台,发挥数据要素价值成为必然的发展方向,为企业数据管理工作带来驱动。
在数字化时代,数据已经深入渗透到企业的各个层面,成为至关重要的生产要素。在数字化转型的过程中,企业积累了基数庞大且日益增长的数据。但拥有数据不代表拥有数据价值,企业往往面临着数据“找不到、不好用、难管控”的问题”。
从数据资源到数据资产,数据资产管理成为必经之路。与传统资产类型相比,数据作为一种新型资产,具有可复制、非排他等特性,这对数据资产的管理提出了更高要求,企业只有通过实施有效的数据资产管理,才能形成高质量的数据资产,释放潜在的数据要素价值。
在健全数据资产能力时,企业首先要以数据治理作为基础保障,做好数据标准、数据质量、数据架构、数据模型、数据安全、主数据、元数据、数据生命周期,提升数据质量、保证数据安全使用,在此基础之上,通过数据资产管理和数据资产运营实现数据资产的保值和增值,进一步促进数据资产的交易和流通。
对于企业而言,数据资产管理工作并非一蹴而就,而是一个常态化的系统工程。通过对数据资产管理实践案例的研究与总结,沙丘社区将数据资产管理的关键成功要素总结为如下几点:
第一,明确的战略与愿景。在企业层面,明确将数据资产视为战略性资产,并将其纳入企业整体战略规划中。确立清晰的数据资产管理愿景和目标,将数据资产的重要性贯穿于整个组织。
第二,领导层的支持和承诺。高层领导的支持和承诺至关重要,企业领导层需要积极推动数据资产管理的实施,为项目提供足够的资源和支持,并制定相应的政策和决策。
第三,健全的数据治理架构。建立完善的数据治理框架,包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全和合规性等方面的规定和流程,确保数据的准确性、完整性、安全性和合法性。
第四,有效的技术和工具支持。选择和部署适合企业需求的数据资产管理技术和工具。这包括数据集成工具、数据质量管理软件、数据安全技术、数据分析平台等,以支持数据的采集、存储、处理和分析。
第五,专业的人才团队。建设具备数据管理、数据分析和数据安全等专业知识的团队。拥有优秀的数据科学家、数据工程师、信息安全专家等人才,能够支撑数据资产管理项目的全面实施和持续发展。
第六,持续的培训和教育。针对企业员工开展数据意识和数据技能培训,提高整个组织对数据资产管理重要性的认知,推动数据驱动的决策和行动。
第七,跨部门协作与沟通。打破部门壁垒,促进跨部门的数据共享和协作。建立有效的沟通机制和协作平台,确保数据资产在整个企业中得到充分的流通和利用。
第八,持续改进和优化。数据资产管理是一个持续改进的过程。企业需要不断监测和评估数据资产管理的效果,识别问题和挑战,并采取相应的措施进行优化和改进。