6000字！一文解析数据资产运营管理
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一、数据资产的概念与特点
（一）数据资产的定义
数据资产是指企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的数据资源。这些数据资源可以是企业内部生成的数据，如销售数据、客户数据、生产数据等，也可以是企业从外部获取的数据，如市场数据、行业数据、竞争对手数据等。
（二）数据资产的特点
1. 价值性：数据资产能够为企业带来经济利益，如提高销售业绩、降低运营成本、提升客户满意度等。
2. 稀缺性：独特的数据资源往往具有稀缺性，能够为企业带来竞争优势。
3. 可复制性：数据可以被复制和共享，从而实现更大的价值。
4. 时效性：数据的价值会随着时间的推移而变化，因此需要及时进行更新和管理。二、数据资产运营管理的重要性
（一）提升企业决策效率
通过对数据资产的分析和挖掘，企业可以获得更准确、更及时的信息，从而做出更明智的决策。例如，企业可以通过分析销售数据，了解市场需求和客户偏好，从而调整产品策略和营销策略，提高销售业绩。
（二）优化企业运营流程
数据资产可以帮助企业发现运营流程中的瓶颈和问题，从而进行优化和改进，提高运营效率。例如，企业可以通过分析生产数据，了解生产过程中的浪费和低效环节，从而进行优化和改进，降低生产成本。
（三）增强企业竞争力
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一。拥有高质量的数据资产和有效的数据资产运营管理能力，能够为企业带来竞争优势，帮助企业在市场竞争中脱颖而出。
三、数据资产运营管理的核心步骤
（一）数据资产识别
1. 确定数据资产的范围
企业需要确定哪些数据可以被视为数据资产，包括内部数据和外部数据。内部数据包括企业的销售数据、客户数据、生产数据、财务数据等；外部数据包括市场数据、行业数据、竞争对手数据等。
2. 对数据资产进行分类
企业需要对数据资产进行分类，以便更好地管理和应用。常见的数据资产分类方法包括按照数据的来源、按照数据的类型、按照数据的业务价值等。
3. 建立数据资产目录
企业需要建立数据资产目录，对数据资产进行详细的描述和标注，包括数据资产的名称、类型、来源、业务价值、所有者、访问权限等信息。
（二）数据资产评估
1. 确定数据资产评估的指标体系
企业需要确定数据资产评估的指标体系，包括数据资产的质量、价值、风险等方面。常见的数据资产评估指标包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可用性、安全性等。
2. 选择数据资产评估的方法
企业需要选择合适的数据资产评估方法，包括定性评估方法和定量评估方法。定性评估方法主要包括专家评估法、问卷调查法、访谈法等；定量评估方法主要包括成本法、市场法、收益法等。
3. 进行数据资产评估
企业需要按照确定的指标体系和评估方法，对数据资产进行评估，得出数据资产的价值评估结果。
（三）数据资产治理
1. 建立数据资产治理体系
企业需要建立数据资产治理体系，包括数据资产治理的组织架构、制度规范、流程管理等方面。数据资产治理体系的建立，能够确保数据资产的安全、可靠、准确、完整和可用。
2. 进行数据资产质量管理
企业需要进行数据资产质量管理，包括数据的采集、存储、处理、传输、应用等环节的质量控制。数据资产质量管理的目的，是确保数据资产的质量符合企业的业务需求和管理要求。
3. 进行数据资产安全管理
企业需要进行数据资产安全管理，包括数据的加密、备份、访问控制、审计等方面。数据资产安全管理的目的，是确保数据资产的安全，防止数据泄露、篡改和丢失。
（四）数据资产应用
1. 确定数据资产应用的场景
企业需要确定数据资产应用的场景，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据驱动的决策等方面。数据资产应用的场景，应该与企业的业务需求和管理要求相匹配。
2. 选择数据资产应用的技术和工具
企业需要选择合适的数据资产应用的技术和工具，包括数据分析软件、数据挖掘工具、数据可视化工具等。数据资产应用的技术和工具，应该能够满足企业的数据资产应用需求。
3. 进行数据资产应用的实施和管理
企业需要进行数据资产应用的实施和管理，包括数据资产应用的项目管理、数据资产应用的效果评估等方面。数据资产应用的实施和管理，能够确保数据资产应用的顺利进行和取得预期的效果。
四、核心计算公式与案例分享
（一）核心计算公式
1. 数据资产价值评估公式
数据资产价值评估是数据资产运营管理的重要环节之一。
数据资产价值评估的公式可以表示为：数据资产价值 = 数据资产的收益现值 - 数据资产的成本现值
其中，数据资产的收益现值可以通过对数据资产未来收益的预测和折现计算得出；数据资产的成本现值可以通过对数据资产的建设成本、维护成本、管理成本等进行折现计算得出。
2. 数据资产质量评估公式
数据资产质量评估是数据资产运营管理的另一个重要环节。数据资产质量评估的公式可以表示为：
数据资产质量得分 = 数据准确性得分 × 权重 1 + 数据完整性得分 × 权重 2 + 数据一致性得分 × 权重 3 + 数据时效性得分 × 权重 4 + 数据可用性得分 × 权重 5
其中，数据准确性得分、数据完整性得分、数据一致性得分、数据时效性得分、数据可用性得分可以通过对数据资产的质量指标进行评估得出；权重 1、权重 2、权重 3、权重 4、权重 5 可以根据企业的业务需求和管理要求进行确定。
（二）案例分享
1. 案例一：某电商企业的数据资产运营管理实践
某电商企业通过对数据资产的运营管理，实现了销售业绩的大幅提升。该企业的数据资产运营管理实践主要包括以下几个方面：
（1）数据资产识别：该企业对内部数据和外部数据进行了全面的梳理和分类，建立了数据资产目录。数据资产目录包括客户数据、销售数据、商品数据、库存数据、物流数据等。
（2）数据资产评估：该企业采用成本法和收益法对数据资产进行了价值评估。评估结果显示，该企业的数据资产价值巨大，具有很高的商业价值。
（3）数据资产治理：该企业建立了数据资产治理体系，包括数据资产治理的组织架构、制度规范、流程管理等方面。同时，该企业还进行了数据资产质量管理和安全管理，确保了数据资产的质量和安全。
（4）数据资产应用：该企业通过数据分析和数据挖掘，了解了客户需求和市场趋势，从而调整了产品策略和营销策略。同时，该企业还通过数据可视化，将数据分析结果直观地展示给管理层，为管理层的决策提供了有力支持。通过数据资产运营管理，该企业实现了销售业绩的大幅提升，市场份额不断扩大，成为了电商行业的领军企业。
2. 案例二：某金融企业的数据资产运营管理实践
某金融企业通过对数据资产的运营管理，实现了风险管理水平的大幅提升。该企业的数据资产运营管理实践主要包括以下几个方面：
（1）数据资产识别：该企业对内部数据和外部数据进行了全面的梳理和分类，建立了数据资产目录。数据资产目录包括客户数据、交易数据、风险数据、市场数据等。
（2）数据资产评估：该企业采用市场法和收益法对数据资产进行了价值评估。评估结果显示，该企业的数据资产价值巨大，具有很高的商业价值。
（3）数据资产治理：该企业建立了数据资产治理体系，包括数据资产治理的组织架构、制度规范、流程管理等方面。同时，该企业还进行了数据资产质量管理和安全管理，确保了数据资产的质量和安全。
（4）数据资产应用：该企业通过数据分析和数据挖掘，建立了风险评估模型和预警机制，实现了对风险的实时监控和预警。同时，该企业还通过数据可视化，将风险分析结果直观地展示给管理层，为管理层的决策提供了有力支持。通过数据资产运营管理，该企业实现了风险管理水平的大幅提升，资产质量不断提高，成为了金融行业的佼佼者。
（三）数据资产运营管理在实践过程中面临的问题
1、数据质量问题
1. 准确性问题：数据中存在错误或不准确的信息，可能是由于数据录入错误、数据源本身的问题或数据处理过程中的偏差导致。例如，客户的联系方式错误，可能会影响营销活动的精准推送。
2. 完整性问题：数据不完整，缺少关键信息。比如，销售数据中缺少产品的详细描述，会影响对销售趋势的分析。
3. 一致性问题：不同系统或部门之间的数据不一致。例如，财务系统中的销售数据与销售部门记录的数据不一致，会导致决策的混乱。
4. 时效性问题：数据过时，不能反映当前的实际情况。比如，市场调研数据如果不及时更新，可能会误导产品开发决策。
2、数据安全与隐私问题
1. 数据泄露风险：如果数据资产没有得到妥善的安全防护，可能会被黑客攻击或内部人员泄露，导致企业和客户的敏感信息暴露。
2. 隐私保护挑战：在数据运营过程中，需要确保符合相关的隐私法规，如 GDPR（《通用数据保护条例》）等。处理客户数据时，若不注意隐私保护，可能会面临法律风险。
3. 访问控制不当：如果对数据的访问权限设置不合理，可能会导致未经授权的人员访问敏感数据。
3、数据治理问题
1. 缺乏统一的数据标准：不同部门或系统可能采用不同的数据格式、编码规则等，导致数据难以整合和共享。例如，一个部门使用“Y”和“N”表示是和否，而另一个部门使用“1”和“0”，这会在数据分析时造成混乱。
2. 职责不清：数据资产运营管理涉及多个部门，但可能没有明确各部门的职责，导致问题出现时无人负责或相互推诿。
3. 流程不规范：数据的采集、存储、处理、使用等流程如果不规范，可能会影响数据质量和安全性。
4、技术与工具问题
1. 数据存储与管理难题：随着数据量的不断增长，如何选择合适的数据存储方式和管理工具成为挑战。传统的数据库可能无法满足大规模数据的存储和处理需求。
2. 数据分析工具的局限性：现有的数据分析工具可能无法满足复杂的分析需求，或者需要专业的技术人员才能操作，增加了运营成本。
3. 技术更新换代快：数据技术不断发展，企业需要不断投入资源进行技术升级和人员培训，以跟上时代的步伐。
五、总结与展望
（一）总结
数据资产运营管理是企业数字化转型的重要组成部分，对于企业的发展具有重要意义。通过数据资产的识别、评估、治理和应用，企业可以实现数据资产的价值最大化，提升企业的决策效率和运营水平，增强企业的竞争力。
（二）展望
随着数字化时代的不断发展，数据资产运营管理将面临更多的挑战和机遇。未来，数据资产运营管理将更加注重数据的安全和隐私保护，更加注重数据的质量和价值评估，更加注重数据的应用和创新。同时，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，数据资产运营管理将更加智能化、自动化和高效化。总之，数据资产运营管理是企业数字化转型的必由之路，企业应该高度重视数据资产运营管理，加强数据资产的管理和应用，为企业的发展提供有力支持。
未来发展趋势如下：
1. 管理理念：从被动响应到主动赋能
- 主动服务与消费模式形成：随着组织数字化转型推进，数据资产管理在日常经营管理中的比重增加，传统被动服务难以满足需求，组织开始在各业务条线设置数据管理岗位，定期采集数据使用方诉求，构建需求清单，主动解决难点并跟踪应用效果，提升数据人员对业务的理解，主动赋能业务。同时，数据使用者的数据素养和数字技能提升，培养了主动消费意识和能力，以数据资产目录为载体、自助式数据服务为手段、全流程安全防护为保障的数据主动消费和管控模式正在形成，提升数据服务水平和应用广度与深度。
2. 组织形态：向专业化与复合型升级
- 独立化与专职岗位设置：区别于信息化阶段作为 IT 部门从属部门，数据资产管理组织与职能逐步独立化。政府方面，专门政府机构承担职责，业务部门设立数据管理兼职岗位，部分地区规划中出现首席数据官（CDO）制度。企业方面，多地发布政策推动企业设置首席数据官，在业务部门与 IT 部门设置专职或兼职数据管理员，推动数据资产管理有效开展。
3. 管理方式：敏捷协同的一体化管理
- 解决环节脱节问题：传统数据资产管理建设由多个分散活动和解决方案组成，导致开发与管理、管理与运营等环节脱节，降低数据从生产端到消费端的开发效率。例如，开发阶段应遵循的数据标准规范，在管理阶段依赖专业数据管理角色和过程监控实现，且多数企业忽视数据运营，使消费端未向生产端反馈有效用户体验。未来将通过整合管理活动和解决方案，实现敏捷协同的一体化管理，提高数据开发效率和用户体验。
4. 技术架构：面向云的 Data Fabric
- 新型数据架构设计理念：随着数据技术组件丰富和数据分布分散，Data Fabric 成为支持组装式数据分析及其组件的基础架构。它综合利用元数据、机器学习和知识图谱等技术，打造更加自动化、面向业务、兼容异构的企业数据供应体系，支撑更加统一、协同、智能的数据访问，将“恰当”的数据在“恰当”时间提供给“恰当”的人，可缩短集成设计时间、部署时间和维护时间。
5. 管理手段：自动化与智能化广泛应用
- 取代“手工人力”：随着数据复杂性增加，依靠“手工人力”的数据资产管理手段将被“自动智能”的“专业工具”取代，覆盖数据资源化、资产化多个活动职能，降低管理成本。具体包括利用 AI、ML、RPA、语义分析、可视化等技术自动识别或匹配数据规则（如标准规则、质量规则、安全规则等），自动执行规则校验，自动发现数据关联关系并可视化展现。还可利用 VR、AR 等技术帮助数据使用者探索和挖掘数据，提升趣味性，降低使用门槛，扩大使用对象范围。
6. 运营模式：构建多元化的数据生态
- 拓展应用场景与合作方式：运营数据是持续创造数据价值的有效方式，多元化数据生态通过引入多维度数据、多类参与方、多种产品形态，进一步拓展数据应用场景和合作方式，为数据运营提供良好环境，例如通过与不同行业、不同领域的数据合作，挖掘更多潜在价值和创新应用。
7. 数据安全：兼顾合规与发展
- 平衡安全与利用：认识到数据安全与数据资产合理利用不冲突且相互促进，安全是合理利用的前提，合理利用是安全保护的目的。做好安全保护，才能让数据所有者愿意授予使用权利，推动数据资产流通。如 GDPR 倡导平衡“数据权利保护”与“数据自由流通”，在赋予数据主体权利同时，强调个人数据自由流通不得因保护权利而被限制或禁止。
- 寻找平衡方案：从数据安全管理和资产流通两方面同步寻找平衡点。安全管理侧，建立机制，制定分类分级标准和使用技术规范，提升治理能力；资产流通侧，将安全合规、个人信息保护等要求作为“红线”，将潜在风险作为成本指标，在不触碰“红线”前提下进行收益分析，探索安全与流通的均衡方案。
8. 价值评估：数据资产“入表”的关键
- 推动数据资产化进程：财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了数据资源会计处理执行准则，虽然从数据资源到可“入表”的数据资产存在难点，但企业围绕数字化场景进行非货币化价值评估具有现实意义，未来可进行货币化转化。相关机构正在与头部央国企、银行围绕企业数据应用场景开展数据资产估值落地实践，制定估值步骤和实施方案，为数据资产“入表”做准备，这将进一步推动数据资产的运营管理和价值释放。
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