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时间：2022-06-20来源：故事悄然落幕浏览数：197次
数据资产经营是在数据资产管理体系的基础上，筹划数据资产在企业或组织间进行共享、交交易、合作等，让数据资产良性流动的过程。
数据治理和数据资产管理先给大家看一张图：不得不说，图形的表达能力比语言要强多了。这张图，把数据治理、数据资产管理、数据资产运营的关系展现的淋漓尽致。数据治理的目的就是让数据更准确、一致、完整、安全、可用，降低总体拥有成本；数据资产管理就是在数据治理的基础上，对数据资产的行程、确权、价值评估等相关活动进行管理的过程；数据资产经营是在数据资产管理体系的基础上，筹划数据资产在企业或组织间进行共享、交交易、合作等，让数据资产良性流动的过程。换个角度看问题但是上图有一个不太恰当的地方：给人的感觉是数据治理的范围最小，数据资产经营的范围最大。我倒是觉得应该换一个角度，用双轴表示是比较合适的，一个是时间轴，一个是价值度。大概是这样的：
数据治理在前，数据资产管理、数据资产经营在后。但是数据治理环节基本上不直接产生价值，而且绝大多数时间，属于成本中心，是花钱的事儿。
数据资产管理就开始见到效益了，不过一般还仅限于企业内部，用数据资产赋能于各条业务线。
数据资产经营就不在囿于企业内部了，一般会联合产业上下游，进行数据共享、交换。比如说一些企业就会把内部库存的信息与原材料供应商打通，实现零库存。
而之前实现零库存的方法基本上都是靠供应商不停的超量供应实现的。现在不需要了，等库存差不多再送过去也不迟。
到底怎么理解？
其实理解三者关系很简单。我们把数据当做生产资料来对待，解释数据治理和数据资产管理就很简单了。
假设，现在你家有座铁矿
这些矿都在地下埋着呢，你需要探矿、挖坑、采矿、选矿、洗矿，最后把深埋在地下的自然资源整理成为可以交易的成品铁矿石。这就是“数据治理”。
但是矿很便宜，都是论“吨”为单位计算的。所以你建了一个炼钢厂，把矿进行精炼，加工成更加值钱的金属铁存储在仓库中准备对外销售。还有一些伴生的矿，也对应提炼成其他各种金属。矿渣也别扔了，可以用作他用。所有的资源都得到充分的利用，这就是“数据资源管理”。
到这一步还不够，金属铁的价格波动很大，而且经常受到二道贩子的欺负。于是你们家去参加展会，联系到更多的上下游企业，把生意往前延伸一些，把铁卖给加工厂、生产用品厂，联合大家一起把矿石变成更值钱的商品，这就是“数据资源经营”。
数据治理平台与数据资产管理平台
