在数字经济时代，数据正在成为企业极其重要的战略性资产。良好的数据资产管理成为推动企业数字化转型，加速数据价值释放的关键。
数字化转型通过业务数据化，应用数据采集、传输、加工等技术，推动业务全面线上；通过数据业务化，实现数据智能决策，驱动业务创新。
数据资产管理可以提高业务数据化效率，推动数据业务化，应用数据分析技术，实现数据赋能业务发展，推动企业精细化管理变革，从而加速企业数字化转型。
数据资产和数据资产管理
数据资产是指由企业拥有或者控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以一定的方式记录的数据资源。在企业中，并非所有的数据都是数据资产，只有能够为企业产生价值的数据资源才被称为数据资产。目前，业界对数据资产的定义多是强调数据能够给会计主体带来利益，部分学者研究了数据资产的其他会计属性，包括数据资产权属和数据资产计量。
数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能。数据资产管理的职能通常包括开发、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，通过这些职能达到控制、保护、交付和提高数据资产价值的目的。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。数据资产管理逐渐深入人心，其一方面推动了大数据产业的发展和成熟，另一方面催生了新的产业形态和业务模式，形成新的发展方向。目前来看，数据资产产业生态链、相关法律法规体系和数据资产智能管理都是数据资产管理体系重要的发展方向。
企业数据资产管理面临的问题
1、缺乏完整的数据资产管理体系，难以从宏观和全局视角规划数据资产管理工作；
2、缺少数据资产管理实践路径以及阶段性产出的指导；
3、削弱了数据价值作为数据资产管理的动力，难以推动数据运营和业务创新的良性循环。
数据质量管理的目标
数据资产管理是数据中台面向企业提供数据能力的一个窗口，数据资产中心将企业的数据资产统一管理起来，实现数据资产的可见、可懂、可用、可运营。
1、可见
通过对数据资产的全面盘点，形成数据资产地图。从数据生产者、管理者、使用者等不同的角度，用数据资产目录的方式共享数据资产，用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。
2、可懂
通过元数据管理，完善对数据资产的描述。同时在数据资产的建设过程中，注重数据资产业务含义的提炼，将数据加工和组织成人人可懂的、无歧义的数据资产。具体来说，在数据中台之上，需要将数据资产进行标签化，标签是面向业务视角的数据组织方式。
3、可用
通过统一数据标准、提升数据质量和数据安全性等措施，增强数据的可信度，让数据科学家和数据分析人员没有后顾之忧，放心地使用数据资产，降低因为数据不可用、不可信而导致的沟通成本和管理成本。
4、可运营
数据资产运营的最终目的是让数据价值越滚越大，因此数据资产运营要始终围绕资产价值来开展。通过建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系，促进数据资产建设过程的不断改进，提升数据资产管理的水平，提升数据资产的价值。
