一、数据资产及其管理
数据资产（Data Asset）是指由组织依法拥有的，以电子或其他方式记录的数据资源。如图像、文本、视频、语音、数据库、网页、传感信号等结构化或非结构化数据，可测量或交易，可直接或间接带来经济和社会效益。
数据资产管理是计划、控制和交付数据资产的一系列活动功能，包括制定、实施和监测与数据有关的政策、计划、项目、方案、方法、流程、和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
二、数据资产评价指标
1、价值化
指已对原始数据进行了清洗、治理、提炼，转化为可衡量的数据。
2、标签化
即能通过数据提炼出形象的标签，例如消费者的性别、品牌偏好等。这种标签是概括性的、易懂的，而非绝对值指标。
3、可持续
这里指的是数据需要保持时效性，并可以不断地获取新的数据。
4、可应用
数据需要面向效果运营，最终可转化为服务并支持变现，为企业带来看得见的效益。
三、数据资产管理5个步骤
1、业务数据化
业务数据化是企业数字化转型的第一步，也是数据资产化的前提。
2、实体归一化
数据资产需要融通多源数据，从而发挥最大价值。
3、数据资产化
数据资产化就是把数据标签化、价值化，从而可以对数据进行持续性应用。
4、数据服务化
为各个业务单元提供数据资产，这样业务单元就可以无需考虑底层数据技术，只需要根据实际需求，从业务的角度出发使用数据服务。
5、数据业务化
想要实现数据从成本中心到利润中心的转变，数据一定要用起来，去服务业务，为企业带来降本增效。
四、数据资产管理6个要素
1、健康体系
数据资产的健康度可以从准确性、完整性、一致性、及时性等四个维度来理解。通过对每一项检查，得出一个数据资产总的健康分，来判断数据资产质量是否需要提高。
2、标准体系
统筹企业数据，标准化很重要。具体来说，有数据建模标准、数据同步标准、元数据标准、数据规范定义、数据服务标准等五大类标准。数据建模标准、数据规范定义的两大核心要点
3、资产ROI
数据资产不仅要衡量价值，也要衡量成本。在企业数字化转型的进程中，合格的数据资产，需要不断去权衡，做到价值与成本的平衡。
4、价值评估
从健康度、覆盖率、业务效果、调用度、业务依赖等五个角度，去评估数据资产的价值。最直接可衡量价值的指标就是GMV，掌握了多少消费者，就掌握了多少GMV资产。
5、组织保障
对于DT时代极为核心的数据资产，组织保障自然不可缺失。一方面，需要有一系列的规范机制去保障数据管理的正常运行，另一方面，需要有数据平台团队来完成一系列的数据工作。
6、资产安全
数据既然成为资产，安全自然非常重要，包括数据安全（数据脱敏、数据分级、高危告警等）及系统安全（防篡改、防入侵、传输加密等）。
