盘点数据资产管理十大活动职能优化企业数据资产管理和应用-编程知识

在当今的数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，在上篇文章中我们对数据资产管理进行了初步的介绍。

上篇文章指路👉什么是数据资产管理？详谈数据资产管理的难点与发展现状！

有效的数据资产管理不仅能提升企业的决策质量、运营效率和创新能力，还能为企业带来深远的战略价值。为了充分挖掘和利用数据资产的潜力，企业需要系统地开展一系列活动职能。活动职能是数据资产管理的基本管理单元。数据资产管理包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等 10 个活动职能，覆盖数据资源化、数据资产化两个阶段。本文将对数据资产管理十大活动职能进行简要介绍，旨在为企业提供一个全面的框架，以优化其数据资产的管理和应用。

一、数据模型管理

数据模型是信息架构中用于描述数据元素以及它们之间的关系的框架，它为数据存储、组织和使用提供了标准化的蓝图。数据模型通过定义数据的类型、格式、属性和数据之间的交互规则，帮助组织确保数据的一致性和准确性，从而支持有效的数据管理和分析，是数据库设计、数据处理和数据交换中不可或缺的组成部分。

数据模型管理是数据资产管理中的关键职能，它涉及创建、维护和优化数据模型的过程，以确保数据的结构化表示能够准确反映业务概念和逻辑。这一过程包括定义数据元素、它们的属性、以及数据之间的相互关系，旨在支持数据的一致性、完整性和可访问性。

数据模型管理的关键活动包括：

数据模型计划：确认数据模型管理的相关利益方；采集、定义和分析组织级数据模型需求；确定遵循数据模型标准与要求，设计企业级数据模型（包括主题域数据模型、概念数据模型、逻辑数据模型）；
数据模型执行：参考逻辑数据模型开发物理数据模型，保留开发过程记录；根据数据模型评审准则与测试结果，由数据模型管理的参与方进行模型评审，评审无异议后发布并上线模型；
数据模型检查：确定数据模型检查标准，定期开展数据模型检查，以确保数据模型与组织级业务架构、数据架构、IT 架构的一致性；保留数据模型检查结果，建立数据模型检查基线；
数据模型改进：根据数据模型检查结果，召集数据模型管理的相关利益方，明确数据模型优化方案；持续改进数据模型设计方法、模型架构、开发技术、管理流程、维护机制等。

这些活动共同构成了数据模型管理的核心内容，有助于企业构建和维护一个高效、稳定且适应业务发展的数据模型。通过有效的数据模型管理，组织能够提高数据质量，促进数据的共享与重用，从而为数据分析、业务决策和系统开发提供坚实的基础。

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二、数据标准管理

数据标准是一套定义良好、广泛认可的规则和约定，用于确保数据的一致性、准确性和可比性。它们规定了数据应该如何被命名、格式化、存储和交换，包括数据类型、格式、术语、编码和分类等。数据标准旨在促进不同系统和组织之间的数据互操作性，支持数据的集成和共享，同时降低数据冗余和错误，提高数据的质量和可信度。

数据标准管理是一套系统化的流程和实践，旨在制定、实施、监控和维护数据标准，以确保组织内部数据的一致性、准确性和可靠性。这一过程涉及建立数据标准的政策和程序，对数据的定义、格式、术语和质量规则进行规范化控制，并通过数据治理框架来监督这些标准的遵循情况。

数据标准管理的核心步骤可概括为：

规划数据标准管理：明确负责数据标准管理的关键人员，收集需求，调研现状，并构建企业级的数据标准分类体系。同时，制定并公布数据标准管理的计划和执行蓝图。
执行数据标准管理：利用已建立的数据标准分类体系，确立具体的数据标准。根据数据资产管理的责任分配体系，组织专业团队对数据标准进行评审并正式颁布。同时，利用技术平台和工具，实施数据标准的应用，这可能包括数据模型的设计开发以及数据质量的核查等环节。
监督检查数据标准管理：定期对数据标准的适用性和覆盖范围进行审查，确保其满足当前业务需求。使用技术平台监控数据标准的应用情况，并记录其执行程度。
持续改进数据标准管理：制定数据标准维护和优化的长期规划，遵循既定的组织架构和策略流程，确保所有参与方协同工作，不断提升数据标准管理的效率和效果。

在企业中，遵循数据标准对于实现有效的数据治理、支持合规性要求、推动数据驱动决策和优化业务流程至关重要。数据标准管理能够提供一个稳定和可信的数据环境，支持有效的数据分析、报告、决策制定，并促进跨部门、跨系统的数据集成和共享，同时帮助组织满足合规性和监管要求。

三、数据质量管理

数据质量指的是数据在特定上下文中满足规定要求的程度，包括数据的准确性、完整性、一致性、可信度、及时性和可访问性。高质量的数据能够可靠地支持决策过程、优化业务运营、增强客户体验，并确保遵守法规要求。数据质量的高低直接影响到数据分析的可靠性和企业数据资产的价值。

数据质量管理是一套旨在提升数据准确性、完整性、一致性和可信度的策略和实践。它包括定义数据质量目标、制定数据质量标准、进行数据质量评估、实施数据清洗和监控、以及持续优化数据管理流程。通过数据质量管理，组织能够确保数据在整个生命周期中符合业务需求和合规要求，从而提高数据驱动决策的可靠性，支持有效的业务运营和增长。

数据质量管理的核心流程涉及以下几个关键活动：

规划数据质量管理：指派数据质量管理的责任人，明确内外部对数据质量的需求。参照数据标准体系，建立数据质量规则库和评估指标体系，并制定相应的管理策略与计划。
执行数据质量管理：利用技术平台，对数据质量的内外部要求、规则库和评估体系进行管理。界定数据质量管理的范围，包括业务、项目和数据类型，并实施数据质量审核及差异化管理。
监控与分析数据质量：记录数据质量审核的结果，分析问题数据的成因，指定质量检查的责任人。编制数据质量评估报告和改进建议，持续监控数据质量管理的操作流程和绩效，并评估数据质量服务水平。
持续改进数据质量管理：建立数据质量管理的知识库，优化管理流程，提升管理效率。设定数据质量服务标准，并不断优化数据质量管理策略。

数据质量管理遵循以下原则：

源头治理：在新业务或IT系统开发阶段，明确数据标准和质量规则，确保数据的单一来源，并与数据生产者和使用者进行确认。这通常适用于对数据时效性要求不高或核心业务的增量数据场景。
闭环管理：建立一个正向循环，覆盖数据质量需求、问题识别、检查、整改等环节。对数据的采集、流转、处理、使用进行全程质量控制，根据业务需求持续优化质量管理方案和调整规则库，建立数据质量和管理过程的度量指标体系，以实现数据质量管理策略的不断改进。

通过这些关键步骤，组织可以建立一个全面、持续的数据质量管理过程，不断提升数据的质量和价值。

四、主数据管理

主数据（Master Data）是指在企业运营和决策过程中被频繁引用、共享且具有高价值的关键业务实体数据，这些数据项通常作为核心信息，被多个业务系统和交易过程所依赖，它们具有较高的稳定性和较低的变动频率。主数据的准确性和一致性对于确保业务流程的顺畅、数据分析的可靠性以及决策的有效性至关重要。

主数据管理（Master Data Management，MDM）是一种用于创建和管理企业内一致、准确和可信的主数据的策略和过程。主数据通常指的是在整个组织中被广泛引用的关键数据，如客户、产品、供应商信息等，它们是进行业务交易和决策的基础。

主数据管理（MDM）的核心流程包含以下几个关键步骤：

制定主数据管理计划：依据企业级数据模型，界定主数据的管理范畴，确立主数据的唯一来源系统和识别标准。创建主数据的数据模型，包括主辅数据源的分布，并设定数据标准、数据质量、数据安全等规范或规则，同时明确这些规范与组织整体数据资产管理的联系。
执行主数据管理：利用平台工具，实现核心业务系统与主数据存储库之间的数据同步和共享，确保数据一致性。
监督主数据管理：定期对主数据的质量进行审核，确保数据在整个组织内的一致性和唯一性，并对发现的问题进行记录。
持续优化主数据管理：根据监督过程中发现的问题，总结经验，制定改进措施，不断提升主数据的质量和主数据管理的效率。

通过这一系列步骤，主数据管理确保了企业能够维护一个统一、准确、可信的主数据环境，支持企业的运营效率和决策质量。

五、数据安全管理

数据安全涉及采取适当措施保护数据免受未授权访问和合法使用，同时确保数据持续保持安全状态。数据安全管理则是在组织数据安全战略的框架下，通过跨部门合作执行的一系列活动，以确保数据的安全和合法使用。这包括建立数据安全治理团队、制定安全政策、构建技术防护体系和培养数据安全人才等。

数据安全管理的关键步骤包括：

制定数据安全管理计划：理解组织面临的内外部数据安全需求和监管要求，建立数据安全管理制度，包括基本原则、管理规则、程序和协调机制。还需明确个人信息保护措施，发布数据分类和分级的标准。
执行数据安全管理：使用技术平台工具识别敏感数据，根据数据安全级别，部署相应的安全措施，如访问控制、数据脱敏、防泄露和安全审计系统。
监督检查数据安全管理：监控数据在各个环节（采集、存储、传输、处理、使用）的安全状况，进行内外部安全审计。
持续改进数据安全管理：分析数据安全问题和风险，评估现有安全标准和规范的有效性，并不断优化数据安全管理措施。

数据分类和分级是数据安全管理的基础和关键。《数据安全法》和《个人信息保护法》的发布，以及《网络数据安全管理条例》的征求意见，都强调了数据分类分级的重要性。国家对不同级别的数据实施不同程度的保护措施，特别是对个人信息和重要数据进行重点保护，对核心数据实行严格保护。各地区和部门需根据国家指导原则，对本领域数据进行分类分级管理。

六、元数据管理

元数据（Metadata）是描述其他数据的属性的信息，它为数据提供上下文和意义，帮助用户更好地理解、定位和使用数据。元数据包括数据的来源、数据质量、数据访问权限、数据更新频率、数据关系等关键信息，是数据管理和数据分析不可或缺的组成部分。通过元数据，组织能够追踪数据的历史，确保数据的质量和合规性，优化数据架构，并支持数据驱动的决策制定。

元数据管理是一套系统化的流程和实践，旨在确保组织内元数据的准确性、一致性和可用性。它涉及元数据的收集、存储、维护、更新和应用，包括定义元数据标准、设计元数据架构、实施元数据质量控制措施、监控元数据使用情况以及提供元数据访问服务。

元数据管理的核心活动包括：

制定元数据管理计划：确定元数据管理的参与方，收集管理需求，定义元数据的类型、范围和属性。设计元数据架构，确保与数据模型、主数据和技术架构的一致性，并制定元数据管理的规范。
执行元数据管理：使用元数据管理平台来收集、存储和管理元数据。实现数据血缘的可视化，并应用元数据于非结构化数据建模、自动维护数据资产目录等场景。
监督检查元数据管理：进行元数据质量的检查与治理，确保元数据治理过程的规范性，并记录检查结果以建立基线。
改进元数据管理：根据检查结果，与相关利益方一起确定元数据优化方案，制定改进计划，持续提升元数据管理的方法、架构、技术和应用。

元数据是数据资产管理全过程的支柱，它通过业务元数据和管理元数据，增强了业务和管理人员对数据的深入理解。技术元数据通过自动解析数据流转过程，追踪数据血缘，识别数据模型变更的影响，从而有效管理变更风险。元数据还支持自动化维护数据资产目录和数据服务目录，如广东电网通过元数据管理平台监控数据链路，实现异常定位和预警分析。

元数据管理对于提高数据仓库的性能、优化数据分析、支持数据治理和合规性、以及实现数据资产的最大化价值至关重要。通过有效的元数据管理，组织能够更好地理解数据资产，提高数据透明度，降低数据管理成本，并促进跨部门的数据共享和协作。

 七、数据开发管理

数据开发是指一系列技术和分析活动，旨在设计、构建、测试和维护数据系统和数据库。它包括数据模型的创建、数据库架构的开发、数据集成和清洗过程的实施、以及数据接口和API的开发。数据开发还涉及到数据迁移、数据安全、性能优化和数据备份与恢复策略的制定。此外，数据开发还可能包括支持业务智能和数据分析的数据仓库建设和优化。

数据开发管理是涉及规划、指导和监督整个数据开发生命周期的一系列流程和活动，它包括需求分析、数据模型设计、数据库开发、数据集成、数据清洗、数据迁移、API开发、性能优化以及数据安全和隐私保护。该管理过程确保数据解决方案能够满足业务需求，同时保持数据的质量和一致性，支持企业的数据驱动决策和运营效率。

数据开发管理的核心步骤可以概括为：

制定数据开发管理计划：确立数据集成、开发和运维的标准和流程。
执行数据开发管理：开发一个集成化的数据开发工具，该工具包含数据集成、程序编写、测试、任务调度和运维等功能。依据既定的数据集成规范执行逻辑或物理数据集成，并根据数据使用者的需求进行定制化的数据开发。
监督检查数据开发管理：持续监控数据处理任务的执行情况，快速响应并解决出现的任何异常。
持续改进数据开发管理：定期回顾和评估数据集成、开发和运维的成效，基于反馈和分析结果不断优化和更新相关的规范和流程。

通过这些步骤，数据开发管理确保了数据开发活动的高效性、规范性和适应性，支持组织的数据驱动战略。

八、数据资产流通

数据资产流通是指通过数据共享、数据开放或数据交易等多种模式，促进数据资产在组织内部及跨组织的价值实现和利用。这一过程涉及打破数据孤岛，确保数据的流动性和可访问性，同时需要考虑数据的安全性、合规性以及交易双方的权益。数据资产流通不仅包括在组织内部不同部门或团队间的数据交换，也包括与外部合作伙伴、政府机构乃至公众的数据交互，旨在最大化数据的经济和社会价值。

数据共享涉及打破组织内部各部门之间的数据隔阂，创建统一的共享机制，以加快数据资源在组织内部的流转。
数据开放指将数据易于获取且易于理解地提供给公众。对政府而言，这通常涉及开放公共数据资源；而对企业来说，则可能涉及公开企业运营信息，促进政府与企业间的数据整合。
数据交易指在合同约束下，双方在确保安全合规的基础上，进行以数据或其衍生产品为主要交易对象的商业活动。

数据共享、数据开放和数据交易之间的主要区别在于数据的属性及其交换所涉及的主体范围。具有公共性质的数据在组织内部的流通被视为数据共享，例如政府部门之间的信息交流；当其流通扩展到组织外部时，则构成数据开放，如向公众开放的公共数据。私有（商品化）的数据在组织内部的流通则属于数据共享，如企业不同部门之间的数据交换；当流通发生在组织外部时，则构成数据交易。值得注意的是，数据交易并不总是涉及货币结算，根据等价交换原则，无论是传统的点对点交易还是通过数据交易平台的中介交易，都可能包括“以数据换数据”或“以数据换商品”的交易形式。

数据资产流通的意义在于促进数据资源的优化配置和高效利用，通过数据共享、开放和交易等手段，增强数据的流动性和可用性，从而推动跨部门、跨行业的协同创新，提升决策质量和业务效率，激发新业态和新模式的产生，加速数字化转型，最终实现数据价值的最大化，为经济增长和社会进步提供新动能。

九、数据价值评估

数据价值指的是数据资产在特定情境下对个人、组织或社会所产生的经济、知识或社会影响力的总和。它不仅包括数据直接带来的经济利益，如通过数据交易、优化决策、提高效率等方式节省的成本或增加的收益，也涵盖了数据在促进创新、增强客户体验、支持战略规划等方面所发挥的作用。数据价值的实现依赖于数据的质量、相关性、可访问性和有效利用，是数字化转型和数据驱动决策成功的关键所在。

数据价值评估是一个系统性过程，旨在通过定量和定性的方法，衡量数据资产对组织的具体价值和潜在影响。这包括分析数据的质量、完整性、准确性、时效性以及它在支持决策、优化运营、推动创新和增强客户体验中的作用。数据价值评估有助于组织理解其数据资产的商业潜力，制定数据管理和货币化策略，优化数据投资，同时确保数据资产的合规使用和风险控制。通过这一评估，企业能够更加精准地释放数据的经济价值，提升竞争力，并在数据驱动的市场中获得优势。

目前，许多国内外标准化机构、财务会计专业组织以及技术咨询服务公司正从各自的专业视角出发，积极进行深入的研究和探索。这些组织所取得的相关研究成果如图所示。

目前，行业对数据价值评估的关注主要集中在三个核心领域：

数据资产估值：通过直接量化手段体现数据的财务价值。
数据资产会计处理：将数据资产视为企业核心资产，并纳入资产负债表。
数据要素生态的多角色参与：促进不同参与者进入数据要素的流通和交易大循环。

大多数企业在数据价值评估的理解和实施上主要集中在量化数据资产的价值上。例如，浦发银行通过创建《数据资产经营报表》，全面衡量数据资产的规模、价值、运营效率和管理水平，客观评估数据在关键业务场景中的应用效果，明确数据在提升业务质量和效率、推动商业模式转型中的作用，从而形成数据管理和应用的正向循环。

而政府机构和行业协会作为数据要素市场的监管方，则更多关注后两个方面。2022年，财政部会计司发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，提出了数据交易双方会计处理的指导，以及数据资源是否可以计入资产的会计处理方法。同年，中国资产评估协会发布了《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》，为资产评估机构和专业人员在数据资产评估过程中的操作提供了规范，包括评估对象、数据质量评价、评估方法和信息披露要求等方面的明确指导。

十 、数据资产运营

数据资产运营是指通过合理配置和有效利用数据资产，以提高其带来的经济效益并保障及促进各项事业发展的过程。它涉及将数据视为一种全新的资产形态，并按照资产管理的标准和要求来加强相关制度和应用。数据资产运营的核心在于数据价值的变现，通过分析和挖掘数据资产的价值，将其转化为用户价值、群体价值、社会价值，从而促进社会治理升级、经济增长模式转型，并惠及民生。

数据资产运营的关键活动包括数据资产的盘点、评估、治理与共享，旨在实现数据资产稳健运营。它不仅包括在组织内部的数据共享，还涉及数据的开放、交易和合作，以及数据资产的评估、规划和审计，这些都能够开辟新的商业机会。

数据资产运营的关键活动主要包括以下几个方面：

数据资产识别与盘点：全面梳理企业现有的数据类型、来源、存储方式和利用状况，形成数据资产清单。
数据治理：建立数据治理框架，包括数据质量管理、数据安全、数据隐私保护等，确保数据资产的合规使用和维护。
数据资产评估：对数据资产进行价值评估，确定其对企业的价值和潜在的商业价值。
数据资产开发利用：完善数据资产开发利用规则，形成权责清晰、过程透明、风险可控的开发利用机制。
数据共享与开放：在确保安全和合规的前提下，促进数据在组织内部和外部的共享与流通。
数据资产授权运营：对敏感或不适宜公开的数据，采取授权运营方式，通过加工处理后向社会和企业提供。

这些活动共同构成了数据资产运营的核心内容，帮助企业充分挖掘和实现数据资产的商业价值。

数据资产运营的成功实施需要构建数据资产运营能力，这是企业实现数据资产化、入局数据要素市场的关键环节。随着数据管理工作的深入，企业从数据资源化阶段迈向数据资产化阶段，以扩大数据资产的应用范围，构建数据使用者和管理者之间的良性闭环，持续释放数据资产的价值。此外，数据资产运营还包括建立良好的组织与意识、流程与规范、平台与工具，以在公司内部培育数据资产运营的土壤。在此基础上，通过数据资产的盘点、评估、治理与共享，将核心业务数据资产紧握手中，实现数据资产的稳健运营。

数据资产运营是实现数据资产价值最大化的关键，它要求企业从数据资源化阶段向数据资产化阶段转变，通过一系列战略性措施，提升数据的管理水平和运营效率，从而在数字经济时代中获得竞争优势。