数据是构成信息大数据时代的基本要素，大数据时代，人们的关注点开始着重挖掘数据的价值，数据作为一种重要的战略资源，其价值被不断挖掘和创造，数据正在成为一种新的资产——数据资产。而数据资产则被认为是一项重要的企业资产，能够给企业带来一定的经济价值。那么企业该如何对数据资产进行管理？
一、数据资产
1、数据资产的定义
数据资产是企业在运营活动中形成的，由企业拥有，在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控的，并能够给企业带来价值的数据资源。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
2、数据资产的重要性
1）企业的战略资产
数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而极大地提升企业核心竞争力。
2）加速数据资产交易进程
目前在缺乏交易规则和定价标准的情况下，数据交易双方承担了较高的交易成本， 制约了数据资产的流动，但随着
数据资产管理的完善，必然能加速数据资产交易的进程。
3）企业共通的数据语言
数据作为各部门运行的衍生产物，分散在企业的各个角落。
数据分析者往往需要花费大量的时间和精力收集各类数据，寻找数据共通的连接方式，才能将其归类分析应用。数据资产化则意味着在公司内部可形成共同的“数据语言”，由此，企业的管理层可以更高效地对数据进行讨论和沟通。
二、数据资产管理
1、数据资产管理的定义
数据资产管理（DAM）是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。
2、数据资产管理包括哪些内容
1）“防丢防爬”的数据安全管理
随着云计算、物联网、区块链等技术的完善成熟，数据安全管理将成为数据资产管理重中之重的活动职能。数据安全管理的价值正在变得更加不可估量，包括灾备计划、加密解密、分类分级、权限管理、监督告警在内的数据保护需求日益提升，追踪“黑暗数据”将成为最重要的安全优先事宜，DRaaS（灾难恢复即服务）将成为最重要的安全管理方案。
2）科学有效的数据资产管理组织架构
越来越多的企业正在成立数据资产管理委员会。数据资产管理委员会的职责包括评估数据资产、数据内部部署和外部运营流通等，组织定义内部数据质量与治理的关键驱动因素，为有效管理数据质量制定框架目标和政策，为实施数据资产管理设计业务与技术相对齐的策略等。通过这些环环相扣、循环往复的过程，可以有效保障企业在数据战场上具有持久的竞争力。
3）自动智能化的管理活动职能
为了有效满足数字化转型所带来的大量
数据治理需求，机器学习、自然语言处理等将成为数据资产管理中主数据管理、元数据管理。数据质量管理、数据标准管理等活动职能中的重要支撑型技术。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致的和共享的主数据。通过元数据管理活动，可以使企业数据信息的描述和分类实现格式统一，为机器处理创造了可能，有助于理解数据的真实含义。数据质量管理可以有效避免数据仓库变成“数据坟墓”。确定或执行数据资产管理标准、规则和政策的数据标准管理将成为打通“数据孤岛”的重要内容。
