大家下午好，非常感謝何所的分享，他剛剛說明了數據現在是資產，而將來數據可能會成爲大宗商品。那麼對於企業而言，如何開展數據資產化管理仍然是一個問題。我今天主要爲大家分享一下我們對於數據資產管理的見解，同時也爲大家介紹一下數據資產管理白皮書相關內容。
大數據已經成爲了這個時代的重要資源，在政務方面，各地紛紛成立了大數據局，北京市也在2019年開展了數據治理項目。與此同時，各個行業也陸續展開了數據治理的調研，包括工業、金融業、互聯網行業、證券行業、保險行業等等。但是調研結果也顯示，目前很多行業依然處於數據資產管理的初級階段，企業在開展數據資產化管理的過程中，也面臨了諸多問題。
我們從2017年開始逐漸深入研究數據資產管理，截止到目前爲止，《數據資產管理實踐白皮書》已經更新到第四版，今天我將圍繞數據資產管理是什麼、數據資產管理主要內容、數據資產管理的實施步驟等發麪，爲大家做一個介紹。
首先介紹一下數據資產管理的概念。我們參考了DAMA國際對於數據資產的定義，同時也與業界專家進行了討論，將數據資產定義爲：由企業擁有或控制的，能夠爲企業帶來未來經濟利益的數據資源。這一點也說明了在企業裏，並非所有的數據都能成爲數據資產，只有能夠在未來可能會爲企業帶來經濟效益的，才能成爲數據資產。
另一方面，我們也知道，數據本身也蘊含了巨大的財富，如果企業能對其加以合適分析和利用，都可以將數據打造爲資產。在本白皮書中，我們重點梳理了數據價值管理與數據成本管控，充分挖掘數據的價值。事實上在釋放數據價值的過程中，也面臨了很多瓶頸，包括數據的質量不過關，數據難以打通，數據獲取成本較高以及數據安全難以保障，這些都阻礙了數據價值的充分發揮。一些調研機構數據也表明，不良數據質量將使企業額外花費15%—25%的成本，所以很多企業即使擁有了很多數據，但是很多也是數據垃圾。雖然擁有了很多數據，但是這些數據好像並不可用，除了一些算法的原因，還是在於我們對數據沒有做足夠的清理，數據質量還是保持在較低的水平。
數據資產管理將會通過盤點數據資產，提升數據質量，打破數據孤島，提高獲取效率，保障數據安全，最終形成持續的閉環，進而實現數據可得、可用、好用，爲企業數字化轉型打好基礎。
我們主要總結了數據資產管理的兩大塊，第一是數據資產管理的八個主要管理職能，第二是數據資產管理的五個保障措施，下面我分別爲大家介紹一下這八個管理智能和五個保障措施：
1.數據標準管理。主要通過制定數據標準和數據規範，實現數據內外使用和交換一致性、準確性。
2.數據模型管理。通過數據建模爲企業真實開展數字化資產之前構建藍圖，確保數據資產化管理一步一步向前推進。
3.元數據管理。元數據的定義是描述數據的數據，也是從更高的維度對數據進行描述，通過元數據更好的理解數據，從而可以追溯數據，發掘數據之間的關聯關係。Gartner最近的報告也顯示，元數據管理可能會成爲現在數據資產管理的一個主要驅動力。
4.主數據管理。主數據是指跨各業務系統或者業務部門頻繁使用共享的數據，或者我們可以簡單理解爲“主要”數據。如果將主數據管理好的話，將會爲企業進行數據標準化管理進行一系列管理節約很多人力、物力成本。
5.數據質量管理。主要通過提升數據質量來提高數據應用和服務水平，使數據能夠支撐管理者做出更加準確理智的決策。
6.數據安全管理。主要通過對數據進行安全等級的劃分，做到事前可管、事中可控、事後可查。
7.數據價值管理。這是數據資產管理中區別於數據治理的一點，實現數據真正的資產化，通過像管理有形資產一樣，對數據進行成本管控以及價值挖掘，從成本管控以及收益管理兩個方面最優化、最大化釋放數據的價值。
8.數據共享管理。主要是指通過數據內部共享、外部流通以及對外開放實現數據內外部的價值釋放。
五個保障措施是支持數據管理職能開展的重要基礎：第一個是制定戰略規劃。將數據資產管理髮展規劃作爲企業戰略規劃的一部分，這也是企業能自上而下順利推動數據資產管理非常重要的一步；第二個是完善組織架構，明確數據資產管理過程中涉及的各個角色相應的職責；第三個是建立制度體系；第四個是設立審計機制；第五個是開展培訓宣貫，使數據資產管理變得更加專業化。
在數據資產管理過程中，也會配套有一些管理工具，輔助專業團隊更加高效便捷開展數據資產管理相關工作，主要包括數據標準管理工具，元數據管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全管理工具、數據價值管理工具、數據服務管理工具等。其中數據價值管理工具和數據服務管理工具也是非常重要的兩個管理工具，通過建立數據服務的目錄、進行數據資產的盤點、數據價值的評估、提供便捷的數據服務等實現數據資產共享流通，真正釋放數據的價值。
企業在真實開展數據治理項目的時候，我們建議遵循以下四個步驟：第一步，統籌規劃。在該階段，企業需要完成數據資產的盤點，全盤瞭解所擁有的數據，衡量當前數據管理水平，建立組織體系和制度規範等。第二步，管理實施，主要是數據資產管理各活動職能的落地。第三步，稽覈檢查，包含對數據標準、數據安全、數據指標、數據開發操作等一系列的檢查。第四步，資產運營，實現數據資產內部共享和運營流通。每一步都有主要的交付物，這也是白皮書4.0更新的其中一點。企業開展數據資產管理的時候，也同樣需要考慮自身組織方式、架構體系以及當前數據管理水平等多個因素，靈活調整各個步驟。
在對數據資產管理進行了相關理論和實踐研究之後，我們也編制了相應的標準，推動數據資產管理及管理工具的不斷成熟。從最初的團標開始，到現在，我們已經在國際標準組織ITU成功立項“數據資產管理框架”。
在這裏非常非常感謝這些參與白皮書的企業和專家在白皮書編寫的過程中所付出的各種努力，同時我們也誠摯的邀請業界對於數字資產管理感興趣的專家能夠加入我們，共同探討數據資產管理髮展過程中可能會遇到的一些問題。