随着信息化、互联网、物联网、智能化的发展，数据积累越来越多。都知道数据是企业的资产，但杂乱的数据是无法产生业务价值的。

　　数据中台是企业数据汇聚地，企业的一切数据都汇聚到数据中台，企业业务所需的数据总能在数据中台找到。但数据中台中的数据并不是简单地堆积，各种系统产生的原始数据堆积在一起导致使用成本非常高，这类数据只能在某些数据技术基础非常好的部门使用，而且会经常出现命名不一、口径不一的问题，从而导致整个企业数据无法真正用起来。

　　因此，数据资产管理作为数据中台的主要构成部分，也作为企业价值体现的重要突破口，其重要程度是不言而喻的。下滑阅读，了解系统企业是如何做到数据资产管理，提升企业数据利用价值 ↓↓

　　随着企业数据成指数级别的增长，其企业在数据资产能力分布、资产实践模式等方面呈现如下特点：

　　对于多数组织而言，面对数据资产价值不明显，数据资产管理路径不清晰，导致企业展开数据资产管理的内驱动力不足。

　　数据资产管理团队与业务团队缺乏有效的协同机制，使数据资产管理团队不清楚业务的数据需求，业务团队不知道如何参与数据资产管理工作。

　　由于信息化阶数据系统分散建设，数据能力分散培养，缺乏体系化管理数据资产的意识，缺少统一的数据资产管理平台与团队，使得数据孤岛发展为普遍问题

　　目前多数企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题；同时由于质量管理技术不足，导致质量问题发现与整改不及时。

　　目前大多数企业因为无体系化的数据开发及数据资产沉淀机制，无法及时有效形成数据资产并沉淀下来。

　　数据资产运营是推动数据资产管理长期、持续开展的关键。但是由于多数组织仍处于数据资产管理的初级阶段，尚未建立数据资产运营的理念与方法，难以充分调动数据资产管理的积极性。

　　如今数据泄漏问题越来越严重，对于数据的需求也在逐步递增。随着数据规模的持续增加，多数组织现阶段面临难以平衡数据资产流通和数据安全合规的问题。

　　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、可用和可运营。

　　通过对数据资产的全面盘点，用数据目录的形式共享数据资产，让用户可以快速、精确地查找到自己关心的数据资产。

　　借助数据标准和元数据管理，为数据资产绑定技术和业务属性，方便资产使用人员快速理解资产。

　　借助数据质量、数据安全、数据编目等功能，对数据资产进行萃取，将有价值的资产进行沉淀，提高数据的可信程度。

　　提供数据服务运营门户，将有价值的数据以商品的方式对外运营，让数据价值越滚越大。

　　企业的数据盘点会分为五个步骤，主要是从计划制定、数据资产盘点、效果评价、资产运营四个步骤。企业组织可以结合自身情况去灵活调整各个阶段的实施方案。

　　￮ 步骤前提首先要明确数据资产盘点的范围，梳理数据盘点的目标以及人员和计划安排；同时也需要制定好数据资产盘点清单的模板，在企业内部进行指导培训。

　　￮ 该阶段的交付物：数据资产盘点范围、数据人员安排清单、数据资产盘点清单。

　　￮ 在明确项目预期成果的基础上，根据项目人员的能力、职责和范围进行数据资产盘点计划安排，同时对于资产盘点的风险点进行提前预判，制定风险响应计划和控制方案。

　　￮ 该阶段交付产物：数据资产盘点工具、项目计划表、风险响应表、风险控制方案表。

　　￮ 本步骤主要是数据的实施安排，包含入场的时间计划安排、客户系统的调研、数据入湖的方式，数据标准、数据编目以及数据建模、数据资产的落地工作。

　　￮ 该阶段交付产物：系统调研结果表、数据标准清单、数据资产清单、数据资产盘点计划。

　　￮ 针对梳理出来的数据资产清单、核心数据模型、数据分布图图等成果物进行评审和意见征集，并根据反馈意见完成相关成果物问题修订。

　　￮ 该阶段的主要目标是构建有价值的数据资产体系以及运营策略。建立数据资产运营的门户，直观展示数据资产内容。同时对于用户的使用情况、资产运营情况进行全方位的监控，让资产持续不断的产生价值。

　　￮ 该阶段的交付物：数据资产服务目录、数据资产流通规则以及数据资产价值体系。

　　北明数科在结合行业的需求以及自身对过往案例的思考，形成了一套属于数据资产管理体系，能够覆盖政务、工业、集团类数据的资产管控。助力客户进行数据资产盘点、数据价值提升。

　　数据标准管理：是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性，推动数据的共享开放，为数据资产管理活动提供参考依据。

　　数据模型管理：通过已经建立的元模型模板动态创建数据模型，从而对数据开发中的表名、字段名规范性约束。数据模型一般和数据标准相结合，通过模型来保证最终数据开发的完整性。

　　元数据管理：北明数科在结合政务以及企业的优秀经验，建立了一套成熟的元数据管理体系。

　　主要模块：元模型管理--元数据采集--元数据编目--数据地图--数据血缘--元数据版本--元数据流程管理，还包括数据溯源、全链路监控等功能。

　　数据地图：对整个数据中台内的数据进行统一查询、管理的“地图”，数据地图主要面向数据开发者，汇聚用户所有数据信息，通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段，帮助数据中心专有云完成数据信息的收集和管理，解决有哪些数据可用、到哪里可以找到数据的难题，让用户找到数据、读懂数据、消费数据，致力于为用户提供高效率的数据消费产品。

　　数据质量：从准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性、及时性6个维度建立质量管理的标准，摸清质量现状，并形成质量报告，供用户进行参考。

　　数据安全：数据安全平台是通过定制数据的安全使用策略和规范，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，避免数据泄露及非法使用的风险。数据安全主要提供资产分级分类、敏感数据识别、数据加密脱敏、数据权限等功能。

　　数据指标：指标管理平台帮助企业建设指标体系，疏通指标数据，落地指标管理，使得业务目标可描述、可度量、可拆解，有助于更好地发挥数据的价值。指标管理平台主要包含指标库、指标建模、指标监控、指标地图等功能。

　　数据资产全景：提供数据总览能力，包括不同目录视图（数仓、主题）的数据量TOP10分析，数据趋势分析，数据统计明细等信息。

　　数据运营门户：为用户提供数据信息发布的统一平台，是数据消费方统一访问入口与管理平台，门户系统以支持数据共享使用为首要目的，解决数据消费方“选”、“用”、“评”、“治”问题，加快企业内部信息流通，提高工作效率。