加強企業數據資產管理的思考與建議

張曉峰

摘 要：時代的發展對各個行業都造成的巨大的影響，數據化則成為各個行業追求創新突破的一個重要切入點，甚至已經開始將數據作為企業的重要資產。這種潮流顯著提高了政府、企業、機構和公眾對數據資產管理的認識，相關的管理工作也在不斷推進當中。很多企業的數據資產管理水平不斷提升，相應的工作改革持續深化。在此情況下，有必要對數據資產管理模型及相關理論思想展開認真的研究討論，以提升相應管理工作的效率與效果。本文從數據資產管理研究現狀，數據資產管理模式探討，以及相應模型的價值、意義和應用等幾個方面展開探討。

關鍵詞：企業數據;企業數據資產管理;企業數據資產管理思考

當今社會正在全面進入物聯網時代，在5G等新型通訊技術的推動下，數據以前所未有的規模持續出現，各種相關的研究和應用如雨后春筍般不斷出現。到了現在，數據已成為眾多企事業單位的重要資產組成部分，以及企業價值提升的核心。但另一方面，數據資產管理領域的理論發展仍然比較落后，在很多企業，對數據資產的管理還沒有創造出令人滿意的價值，甚至連基本的，能夠指導數據資產管理的模型還沒有建立起來。

一、數據資產管理研究現狀

（一）國外研究現狀

數據資產管理的起源在西方發達國家和各種相關的高科技組織。首先是在上個世紀的八十年代，出現了“數據倉庫”的概念，被視為數據管理理論的開端。隨著相關研究和實踐的不斷發展，真正的數據管理概念終于在2000年前后逐漸形成。到了2004年，國際數據治理協會DGI發布了DGI數據治理框架，但作為一個早期框架，其必然是不完善的，還缺少詳細且明確的定義和描述。2006年，國際數據管理協會（DAMA）發布了數據管理框架，經過多次迭代，數據管理任務被細分為10個功能。

2010 年，以IBM為代表的高科技企業直接介入了進來，提出了數據治理的基本模型，認為需要有與數據治理相匹配的組織架構、意識和政策等來促成數據治理目標的實現。另外，IBM還提出了數據治理的三個關鍵要素，即數據質量管理、數據生命周期管理、數據安全管理。在隨后的時間中，又有很多組織推出了有關數據管理的各種模型，為數據管理劃分出多種功能，還建立了對數據管理任務效果進行評估的模型框架。

（二）國內研究現狀

雖然近些年來我國在信息化領域取得了飛速的發展進步，但因為整體上起步較晚，所以對于數據資產管理或者說數據管理的研究還相對滯后。以銀保監會曾經發布的相關指引為例，金融機構的數據管理工作主要側重于構建系統、人員、流程和監督，而這時時間已經來到了2018年，相比以美國為首的發達國家，進度明顯落后很多。不過，隨著近年來全國上下對數據價值的廣泛關注以及企業對數據資產需求的不斷增加，國內對數據資產管理的認識正在逐漸成熟，相應的理念也已經形成。

比如2014年，有機構明確提出了數據資產管理的概念和核心框架，并發布了數據資產管理模型。與國外類似，國內機構提出的數據資產管理模型此后也經過了多次迭代演進，而且經過了企業實踐的檢驗。2018年，銀保監會推出相關指引的同一年，中華人民共和國國家標準委員會和國家質量監督檢疫總局聯合發布了《數據管理能力成熟度評價模型》，該模型通過對功能的劃分，以及對評估標準和關鍵指標的定義，很好地指導了企業的數據資產管理活動。

二、企業數據資產管理涉及到的一些關鍵問題

企業數據資產管理主要涉及到兩方面的關鍵問題。首先是數據的收集。企業想要進行數據資產管理，或者說能夠形成自己的數據資產，首先就要保證足夠的數據量，要有相應的數據資源。而數據資源的收集不可避免地會觸及隱私。目前，世界各國都非常重視對公民個人數據信息的保護，即使是企業已經收集到的數據信息，公民個人也有權要求企業刪除其個人數據。在某些情況下，個人還可以要求社交平臺刪除他們發布的任何信息。企業收集和處理用戶個人數據的權力受到了極大的限制，可以說對公民個人數據信息的保護水平已經提升到了前所未有的歷史高度。而且，公民個人數據信息的涵蓋范圍是非常廣泛的，不僅包括直接信息，還包括間接信息。企業手機這些公民信息，必須在嚴格的規范和制度下進行。如果一家企業違反相關規定，可能會被處以很高的罰款以及其他的行政處罰。更有甚至，如果企業在數據信息收集方面的違法行為涉及未經用戶同意使用數據或非法跨境分發數據，還可能面臨刑事方面的巨大法律風險。我國《網絡安全法》也明確規定，網絡運營者收集的用戶信息必須嚴格保密，必須建立用戶信息保密制度。網絡運營者收集、使用個人信息，必須遵循合法、公平、必要的原則，明確收集和使用的目的、方式和范圍，并征得同意。

另一個關鍵問題是數據信息的泄露。這一點嚴重威脅著企業數據資產的安全管理。很多時候，企業所擁有的數據資源的泄露都會造成嚴重的社會影響，這方面的新聞報道屢見不鮮。具體而言，信息泄露可分為管理或技術泄露和第三方使用信息泄露，但無論如何都會對企業的數據資產管理產生重大影響。根據針對美國部分企業的研究，每條包含敏感和機密信息的丟失或被盜的平均損失為141 美元，而信息社會中企業的數據信息量是難以估計的，損失也就更加慘重。

總之，數據信息的收集是否合法，是否泄露，都是企業在進行數據資產管理時必須考慮到的。之所以要進行企業數據資產管理的研究，以及本文探討企業數據資產管理模型的意義，除了希望幫助企業發揮出數據資產的價值外，另一個重要目的就是盡可能地避免類似風險，能夠讓數據資產管理成為企業發展的強大動力，而不是給企業帶來其他難以預料的風險，反而影響到企業的正常經營活動。

三、企業數據資產管理模型的價值和意義

（一）企業數據資產管理模型的價值

目前國內比較流行的企業數據資產管理模型將相關任務劃分為5個領域和13個功能項。模型的出現，是建立企業數據資產管理相關組織、制度、程序，做好企業數據資產管理的關鍵。其中最重要的是建立企業數據資產管理機構，這個機構就是能夠真正對企業數據資產管理負責的執行團隊。沒有機構，就沒有組織，就沒有人來執行和監督管理制度，企業數據資產管理將不過是一紙空文。還有企業數據資產管理的功能，如數據的獲取、集成和共享等，都要依靠企業數據資產管理來實現。

在管理模型的幫助或指導下，企業可以對自己所擁有的數據進行包括收集整合在內的各種操作，企業各個部門之間的“數據孤島”被打破，數據的整合得以更加順利的完成，提升了數據的價值。企業的業務、產品和服務等創新，都在企業管理模型的框架下進行。而通過框架，企業也更容易發現數據處理或應用過程中發生的問題，最終形成高質量且高價值的數據產品。最終，企業數據資產管理模型能夠推動企業良好數據環境的出現，企業內部的所有部門乃至所有人員，都可以在企業數據資產管理中受益。

（二）企業數據資產管理模型的意義

企業數據資產管理模型催生了相應管理標準體系的出現，能夠讓企業相關部門和人員對數據的管理更加便捷。而且，相關部門和人員可以去尋找與模型相匹配的數據資產質量管理工具，對數據管理進行有效監控和分析。而在沒有出現企業數據資產管理模型的時候，相關部門和人員是不能完成這項任務的，只能頭痛醫頭，腳痛醫腳，無所適從。總的來看，企業數據資產管理模型的核心意義是提高數據的安全性和運營效率，實現對不同類型的業務數據進行全生命周期管理。

另外，企業數據資產管理模型還能促成數據資產管理團隊的出現，這一團隊能夠在模型框架下根據國家、行業及企業的數據資產管理標準要求對現有數據進行分類，構建數據目錄，制定和完善安全審計等各項工作，滿足企業不同部門在數據方面的需求。有時，企業數據資產管理模型還是一種描述，企業關鍵的主數據都會體現在企業數據資產管理中，代表著企業的業務以及企業今后不斷盈利和增值的方向，使企業與市場間更多的業務交互成為可能，為企業的發展拓展更大的空間。

四、企業數據資產管理模型的應用

（一）管理框架的建立

明確了企業數據資產管理模型的價值和意義，還要進行相應的應用，將其作用充分發揮出來。任何一家企業，都致力于提供更加可靠和有價值的服務，在信息時代，則表現為需要優質的數據以保證企業能夠根據市場的變化及時提供優質產品和服務，同時還能降低時間和金錢等各方面的運維成本，有效降低生產經營風險，做出更加積極有效的決策。為此，企業應該根據數據資產管理模型來建立管理框架，通過框架來審視自身數據信息上的不足，針對自身的特點和發展的策略來組織和應用數據資產，同時又能更有效地開展數據資產管理活動。

在具體的數據資產管理活動中，必然存在具體的管理方法，反映著數據資產管理的相應規范和系統流程。正如上文所說，所有事物在剛剛誕生的時候都不可能是完美的，需要時間去逐步地成長與完善。因此，企業應該大膽地應用模型和管理框架，讓框架經歷“實戰”的鍛煉，并在“實戰”中查找存在的問題，形成適合企業自身情況的一套數據資產管理方法體系。這樣一來，企業的數據資產管理實踐活動也會如相應理論一樣，走上不斷自我更新迭代的道路，與時俱進，不斷發展。

（二）管理系統的構建

企業數據資產管理平臺系統的構建能夠為企業切實進行數據資產管理提供支持。而且在當前的趨勢下，這種管理平臺必然是可視化的，是能夠方便管理工作的實際運行的，可以幫助具體的管理人員更有效地管理企業數據資產，提高數據質量。而且，相應的管理部門還應該促進企業內部數據共享應用的價值提升，也就是不斷更新應用工具，提高應用水平，優化數據資產管理環境。

以大型制造業企業為例，通過對企業數據資產管理模型的應用，應該實現適度的去中心化，即既要保證數據的內部流通共享，也要保證數據的處理效率，不能分頭負責，又誰都不負責。另外，要堅決杜絕數據黑洞的出現，所有相關人員都要確保數據資產管理流程的順利推進，不能讓數據或數據的價值無緣無故的消失。第三，要對數據的安全加強管控，因為其中很可能有大量的生產數據，這些數據涉及到了企業的核心機密。最后，數據的最終使用者，比如企業的決策者，應該提升對數據的應用能力。

五、總結

綜上所述，企業數據資產管理正處于快速發展的時期，必將為各個行業帶來全新的思維模式。廣大企業要積極吸取相關領域的經驗教訓，不斷提升企業數據資產管理水平，推動管理模型和框架的完善，強化具體的管理工作能力，為企業創造更大的價值。

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