一、什麼是數據資產？
1.1 數據的來源
數據源自企業在經營過程中不斷累積的各類數字化記錄。這些數據既包括傳統結構化數據，也涵蓋文本、語音、圖像、照片、視頻等多媒體信息，還延伸至微博、微信、消費與出行記錄、各類文件等多種形式。凡是企業活動沉澱下的數字記錄，都屬於數據範疇。1.2 什麼數據才能被視為資產？
會計學對“資產”的界定是：由企業過去的交易或事項形成，被企業擁有或控制，並能夠帶來未來經濟利益的資源。據此，數據資產可理解為：由企業經營活動產生、由企業能夠擁有或控制，並能在未來帶來經濟收益的，以物理或電子方式記錄的數據資源，包括各類文檔、數據庫及電子化信息。因此，數據要成為“資產”，必須滿足三個基本條件：- 來源於企業過往的交易或事項；
- 能夠被企業擁有或實際控制；
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預期可為企業帶來經濟利益。
需要注意的是，企業內部並非所有數據都構成“資產”。長期存儲但難以產生價值、反而增加維護成本的數據，更接近於“負債”。只有能夠創造可預期收益的數據資源，才能真正劃入數據資產的範疇。二、數據資產管理的重要性
2.1 數據資產管理的概念前文提到，只有具備可預期收益的數據才能成為資產，因此數據資產管理的核心目標，就是讓數據“流動起來、產生價值”。數據資產管理（Data Asset Management，DAM）是一套圍繞數據規劃、控制、交付及價值提升的系統性管理職能，涵蓋數據相關政策、制度、流程、方法、項目的制定與執行，確保數據資產得到規範管理並持續增值。其本質是業務、技術與管理的深度融合。2.2 數據資產管理的內涵
從大數據發展的整體架構來看，可分為三層：
● 大數據處理能力：處理海量數據採集、存儲、實時計算、多格式數據處理等，是底層基礎。
● 數據資產管理：承上啓下，幫助數據應用實現價值創造，依託大數據平台完成全生命週期管理。
● 業務價值實現：通過數據應用驅動業務創新與效率提升。數據資產管理貫穿數據從採集、存儲、使用到銷燬的全鏈路。其目標是實現數據的資產化管理，使其在內部提升效率（內增值）和外部產生業務效益（外增效），同時在整個生命週期過程中合理控制成本。一般可劃分為四個階段：統籌規劃、管理實施、稽核檢查、資產運營。2.3 數據價值難以發揮的原因
阻礙數據價值釋放的典型問題包括： - 缺乏統一數據視圖：數據分散在不同系統，業務無法快速查找、識別或評估數據價值。
- 數據孤島嚴重：98%企業存在數據孤島，技術、標準與制度的割裂導致共享受阻。
- 數據質量不佳：質量問題導致統計分析失準、決策困難甚至增加成本，據研究不良數據質量會帶來 15%–25% 的額外費用。
- 數據安全環境薄弱：數據泄露、濫用風險增加，自 2013 年以來全球泄露量已超 130 億條，應對不當會嚴重影響企業運營及用户權益。
- 缺乏數據價值管理體系：尚未形成有效的數據價值評估、成本管理和合規體系，缺乏可行的價值釋放路徑。
2.4 數據資產管理是釋放數據價值的必經之路
數據資產管理通過體系化的方式，讓數據“可找、可用、好用、放心用”，降低成本、提升收益，體現在六個方面： - 全面掌握數據家底通過資產盤點形成數據地圖，幫助業務快速定位所需數據，同時作為企業數據全景視圖，為開發、管理與監控提供依據。
- 提升數據質量建立全生命週期的質量管理體系，從源頭到使用過程形成質量稽核與監控，使數據逐步沉澱為優質資產。
- 實現數據互聯共享通過統一標準、完善共享流程、搭建共享平台，打破數據孤島，提高數據可得性和複用效率。
- 提升數據獲取效率藉助數據平台與自動化技術縮短準備時間與交付週期，讓數據可隨時使用，加速價值產生。
- 保障數據安全與合規以制度、技術、安全審計構成的體系化保障，確保數據使用合法、安全、可控。
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推動數據價值持續釋放通過組織制度、技術平台與智能化工具構建企業數據運營體系，使數據資產能夠持續為業務增長與數字化轉型提供動力。
三、如何開展數據資產管理開展數據資產管理，需要構建一套體系化、可落地的管理框架，其核心由 8 項管理職能 與 5 類保障措施組成。管理職能方面，包括數據標準管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理以及數據共享管理，這些職能共同覆蓋了數據從產生、加工、使用到流通的全生命週期，是企業開展數據治理與運營的基礎工程。由於數據資產管理本質上是一項跨部門、跨系統的系統性工作，企業在落地過程中必須結合自身現有 IT 架構、數據資源基礎、業務流程運轉方式以及組織結構，設計適配的管理體系，從角色設置、流程規範、權責劃分到評估機制都需要清晰定義，確保體系具備可執行性與可持續性。與此同時，體系要真正發揮作用，還需要由 5 項保障措施進行支撐，包括戰略規劃、組織架構、制度體系、審計機制，以及培訓與宣貫，這些措施構成了制度化、組織化與文化化的保障體系，使數據資產管理能夠真正融入企業運營並形成長期能力。
