企業數據資產管理問題與對策分析

柏天翼

摘 要：隨著“數據即資產”的理念被更廣泛的認可，企業在信息化轉型的過程中已將數據資產管理作為重要的發展戰略。尤其對于數據積累豐富和已有信息系統復雜多樣的現代化企業而言，科學高效的數據資產管理方法已成為迫切需求。為幫助企業提高數據價值與應用能力，本文討論了數據資產管理過程中面臨的問題并提出相應解決建議，涉及元數據管理、數據質量、數據溯源、員工意識等方面。

關鍵詞：數據資產管理;企業數據;數據質量;數據溯源

一、引言

隨著企業數字化轉型，越來越多的企業開始探索新一代信息技術在其業務、運營和管理等方面的應用，并進一步針對未來發展趨勢部署數據戰略，以提高在不確定性發展中的洞察力和適應力。“數據即資產”作為一種新時代下企業數據管理理念，將數據視為一種重要的生產資料并充分參與企業運營的各個環節，實現數據的內部使用與外部商業化。

大多數企業目前構建了基于已有業務數據的數據倉庫，對長期運營積累的數據信息進行整合與開發利用，其主要的探索和挖掘操作由業務部門或者獨立的數據分析部門負責，通過大量的建模和可視化技術實現數據資產的有效轉化。部分有技術積累的企業采用自建數據中臺的方式，為企業數據資產提供多源異構的數據集成、靈活的數據存儲管理工具、開發組件和平臺，并根據業務、運營體系等實際情況分析和構建端到端的數據服務，其能夠兼容已有大數據平臺和信息系統架構，從而助力企業自身快速落地數據分析應用。其數據與業務間的強關聯性有助于打破各部門間壁壘，能夠以數據為企業戰略資產，集成內部數據實現“業務數據化、數據業務化”的價值閉環，但由信息、管理、技術、流程等因素造成的數據質量問題將直接影響到業務價值的生產能力。同時也有一部分企業向高科技公司購買數據中臺構建解決方案，通過本地部署或云上架構的方式提升數據管理能力，利用較小開發成本獲得定制化服務。

相較傳統的獨立信息系統，現有的企業級數據集成平臺涉及多源異構數據融合、業務價值挖掘、定制化數據服務等諸多任務。在大規模異構數據的傳輸與交換過程中，多樣性、復雜性和時效性等多種因素交織的數據資產質量問題是企業數據治理過程中的重要挑戰之一。因此面對復雜的企業數據框架，高效、科學地進行數據質量管理，加強數據質量監控與應對能力和提升數據資產價值轉化能力，需要針對業務場景與原有信息系統特點進行數據存儲、數據質量標準制定、數據質量評估、數據溯源等一系列方案設計，從而為企業節約人工治理成本和提高業務價值生產能力，推動企業進一步數字化轉型和發展。

本文通過相關文獻與問卷調研的方式，分析與總結現有企業數據資產管理中的常見問題，根據已有相關資料提出相對應的解決方案，為企業在信息化建設中可應用的技術和管理方法提供參考建議。

二、企業數據資產管理問題

（一）數據資產情況不明，跨部門數據業務化水平較低

由于企業各部門間信息系統存在一定的技術或權限壁壘，在數據探索和數據價值轉換時無法自由查閱和分析，導致同一企業內部同級部門間無法自由共享數據資產，直接影響到了業務擴展能力。尤其業務人員在使數據時，有50-80%的查詢操作在于瀏覽包含資源中特征、內容等描述信息的元數據，其不僅能夠節約數據訪問時間和開發成本，同時能夠極大地提高數據資產的利用率。目前部分企業采用手工或自動的方式采集數據元數據，通過展示數據清單的方式為各部門提供數據概覽訪問借口，在一定程度上提高了企業內部數據互通，但隨著數據資源指數級的增長，依賴于相關領域的專家或專業的技術人員已經不能滿足實際的應用需求，而采用自動化技術所產生的元數據的質量無法得到保證從而嚴重影響到數字資源的發現、獲取和利用。

（二）數據資產質量難以保證，限制企業數據化業務發展

在企業信息化建設過程中獨立采購或自建的各種信息系統無統一數據規則，其多樣性與多態性使得各獨立數據系統間難以互通，形成諸多數據孤島。構建企業數據集成平臺時需要打破各部門間壁壘，以數據為企業戰略資產，集成內部數據實現“業務數據化、數據業務化”的價值閉環，而由于信息、管理、技術、流程等因素造成的數據質量問題將直接影響到業務價值的生產能力。而現有的數據化業務通常需要集成多個數據源的核心信息，為下游銷售、生產或服務提供支撐，而其實施效果直接受到數據質量的影響。其中，數據的完整性、準確性、可用性和實時性等是數據價值的重要體現，且隨著數據體量的增大，其對于企業的發展造成的影響也將越大。

（三）數據使用效率較低，資源價值轉化成本較高

數據資產涉及生產和經營活動中所產生、獲取、處理、存儲、傳輸和使用的一切信息資源，貫穿于企業管理的全過程。通過數據集成平臺的組織與管理，實現數據資產的生產、治理、集成、共享與使用等操作，協助各部門業務價值轉換。企業異構系統在數據融合的過程中由于缺乏統一歸檔，沒有形成體系的數據問題處理流程，“點”式解決現象常在。在數據的使用過程中，主要依賴于業務專家和技術人員共同進行探索操作，缺乏數據使用的規范性指導與復利，通常需要花費大量的人工和時間成本。同時，下游數據用戶無法了解數據來源或其他可助于數據分析與使用的特征信息，在很大程度上降低了復制、遷移、集成、抽取、計算等派生數據的真實性和有效性，難以根據業務場景特征選擇對應的數據資源。

（四）數據使用意識缺乏，數據化應用創新能力薄弱

在企業數字化轉型的過程中，傳統行業及部分技術企業內的業務部門仍未改變原有的工作思維，將自身業績與企業數據管理相隔離，憑借經驗與主觀想法進行業務實施，其已經有悖于目前的業態發展形勢，不利于企業進一步信息化轉型。在具有豐富業務數據的企業中，非技術部門仍缺乏數據價值轉化意識，對數據時代新型業務拓展缺乏洞察能力。雖然部分企業領導者已經把握住未來信息化發展趨勢，并在數據資產管理系統投入大量成本，但未充分調動員工積極性并提供相應數據使用指導，導致未能實現相應的產出。

三、企業數據資產管理對策

（一）提高元數據管理能力，構建多維數據資產視圖

為幫助在企業數據質量分析的過程中提高企業主數據的分析效率，元數據質量評估無論是對于資源自身的開發利用還是元數據生成的自動化工具而言都有重要的意義。高質量的元數據應當能夠使得數據管理人員或數據使用人員僅僅通過瀏覽元數據，便能夠對整體的資源文檔有一個相對全面的的認識，而不必查看的詳細的數據資源。相反，如果資源庫中的元數據質量較差，將會導致資源檢索和數據探索質量下降，從而影響資源的獲取與使用。因此企業有必要引入新的解決方案，提高企業元數據的統一管理、展現以及搜索等技術能力，從而提高企業數據資產的流通能力。為提高跨部門數據共享與使用效率，應以構建便于非技術人員檢索與瀏覽的多維度數據資產目錄與特征信息，允許數據在進行全量傳輸或使用前可判斷其有效性，從而提高數據跨部門流通的安全性和高效性。

（二）提高數據資產治理能力，完善數據質量保障機制

在信息化、數據化、智能化的時代，數據是企業發展與生存的重要資源，數據質量是保證業務能力提升的重要因素。因此，為增強數據治理能力，企業需針對各層級數據制定一系列規則標準，以提高數據資產的價值轉化能力。對企業內部數據質量精細化管理，優化現有數據質量分析模型與算法，幫助相關技術部門提高數據治理效率，為優化企業數據資產管理流程提供有效支撐。通過對數據生命周期中各活動階段進行監控與分析，運用科學合理的技術手段對數據管理流程進行更新與完善，實現動態數據質量優化與管理流程，進而減少人工數據治理成本，提高企業數據可用性與價值轉換能力。

（三）構建數據資產溯源體系，分析數據流動各階段效果

為充分觀察企業數據流動與業務價值生產過程，需要追蹤數據的起源及其演化過程，以確保數據的可用性和可調試性，實現企業數據交換鏈路的跟蹤與追溯，以及監控數據對象使用后的影響情況等。針對復雜企業異構系統融合與多業務融合等現實應用場景，對數據資產生命周期各階段活動進行分析記錄，有助于細化數據使用監控作業，形成事前預判、事中監控、事后跟蹤的數據資產管理閉環流程。通過對數據產生到價值轉化的全過程分析，能夠幫助技術部門提高數據管理水平，為業務挖掘提供指導性建議，有助于實現企業有效數據生產與使用的良性循環。

（四）優化數據問題處理流程，提高數據資產意識水平

在企業級數據戰略實施過程中，應要求全員參與數據管理過程，充分利用企業內部數據最大化挖掘業務價值。允許非技術部門訪問企業數據資產目錄，為全員提供數據資產使用案例與相關方法，有利于普及數據資產使用意識，提高業務價值創造和創新能力，完善企業數據管理體系。在提高數據質量監控水平的同時，制定相應數據資產利用激勵策略，讓具備應用創新能力的員工帶動企業快速改革，提高企業管理智能化水平。

四、總結

在信息化時代下，很多企業已經開始將數據資產管理放在重要發展戰略中，并對此投入大量資金進行管理體系建設，但仍存在數據資產情況不明、數據質量不穩定、數據使用效率較低、數據使用意識缺乏等諸多問題。本文據此提出了相應數據資產管理優化方案，要求企業不僅在技術上進行相應布局與完善，還需制定更為完備的數據資產分析策略，幫助企業員工充分理解數據價值與應用創新方法，以促進企業在數據為王的時代下進行進一步轉型和快速發展。

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作者簡介：柏天翼（1999—），男，漢族，籍貫：湖南長沙人，學歷：碩士研究生在讀，研究方向：數據質量，單位：湖南工商大學

基金項目：湖南省研究生科研創新項目《面向企業數據中臺的數據質量監控關鍵技術研究 》;項目編號：CX20201097。