数据资产管理服务工作，涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段，协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度，提升企业对自身数据资产管理的能力，为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据，提供更好的产品和服务，降低开发和运维成本，控制风险，以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。
一、数据资产管理与数据资产管理平台
数据资产管理（Data Asset Management，简称DAM）是规划、控制、和提供数据这种企业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、方案和程序。
数据资产管理工具是数据资产管理工作落地的重要手段。作为数据资产管理工具的集成平台，将各类工具以模块化的方式嵌入平台，并通过对各模块建立关联，实现数据的全流程和多维度管理是管理工具实施的关键。数据资产管理平台完成数据资产管理的两大核心工作，分别是数据治理工作和数据运营工作：
1）数据资产管理平台运营数据资产：数据资产管理平台汇聚全局数据，明确数据分布；数据资产管理平台提供数据服务，共享数据；数据资产管理平台评估数据资产，实现数据价值增值。
2）数据资产管理平台实现
数据治理：数据资产管理平台将业务数据化，并开展数据标准化；数据资产管理平台清理垃圾数据，提升数据质量；
数据资产管理平台理清数据关联关系。
二、企业数据资产管理面临的挑战
架构管理滞后：甲方越来越依赖开发商，自身的系统数据架构管理力度不断减弱。同时，开发商以实现功能为主，对非功能性需求不太在意，导致版本质量不高，先实现后优化，优化效果滞后。
数据架构混乱：系统越来越多，系统复杂度也越来越高，管理难度随之越来越大，没人能弄清整个系统的数据架构和数据流向，数据架构与业务流程、应用架构之间的关系不清晰。
数据无序增长：企业核心业务系统数据容量无序增长，长期处于“系统扩容 - 数据膨胀 - 性能低下 - 系统扩容”的怪圈之中。
架构变更失控：大多数系统都处于积术式叠代开发，有新需求就加一堆表，使系统数据模型越来越雍肿；数据模型设计缺少审查，导致数据模型混乱、复杂、扩展性差。
数据安全突出：对企业的敏感数据、用户、访问权限仍然缺少认识和控制，敏感数据泄漏的安全事件屡见不鲜。
数据质量参差：数据处理环节中产生大量的错误和质量差的数据，数据错误发现和处理流程不及时，导致更多的后续错误。
数据标准缺失：缺少企业级别统一的数据标准，数据模型相关含义令开发和运维人员难以理解；同时，亦使得企业不同应用间的数据集成和数据共享困难。
三、数据资产管理的重要性
首先我们要明确数据资产的价值和重要性
1、它可以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。
2、它是形成企业共通的数据语言
数据在企业内部充分应用最大的障碍是存在语言壁垒。数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”，各部门为了统一的分析目的，形成各自对应的统计标准，在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析。
3、它能促使数据资产产权问题明确
数据资产的所有权问题，在未来也会越来越明确，法律制度会随着基础管理能力的提高而完善，以数据资产为核心的商业模式，也将会在资本市场中越来越受到青睐。
4、它能够形成企业的战略资产
数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将进一步拥有和强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而会极大提升企业的核心竞争力。
