“雞蛋從外部打破是食物，從內部打破是生命”，數字化變革是把雙刃劍，既是企業的新的機遇，但變革的過程也必將面挑戰。在新冠疫情爆發、全球股市動盪，貿易戰持續發酵的大環境下，企業的數字化進程將面臨哪些挑戰和機遇呢？企業又該如何進行數據資產管理呢？近期，全球數據管理領導者Informatica的資深技術顧問冷鵬聯袂全球專業諮詢機構德勤中國的企業諮詢合夥人沈斌共同交流企業數據資產管理戰略與落地方案，探討如何有效建立企業數據資產管理體系，以促進業務升級，發掘商業價值，驅動產業變革。
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數據資產管理的重要性和管理原則
“數據即資產”的觀念已成爲共識。數字化轉型的核心是數據，數據推動業務創新，業務策略建立在由數據提供信息的決策之上。業務運作越來越多地以數據爲導向，專業人士正在使用數據分析和洞察力來做出戰略決策。企業對數據價值的挖掘和應用方面產生了前所未有的迫切需求，數據資產受到的重視程度越來越高。
但不是任何數據都能稱爲資產。事實上，由於各種原因數據資產管理面臨諸多挑戰：
▶ 業務層面，大部分企業缺乏數據的全景圖，缺乏對數據權威和規範的定義、各條塊之間數據孤島化嚴重等現象，阻礙了數據的共享應用；
▶ 信息技術管理層面，存在數據標準混亂、數據質量良莠不齊、數據來源規模複雜等狀況，無法建立數據之間的組織關係，數據無法支持管理的連續性；
▶ 協同層面，由於業務和IT缺乏溝通橋樑，信息系統建設與業務需求存在差異，企業難以像運營有形資產一樣管理數據資產。
大多數企業的信息化建設，都經歷了從無到有的歷程，在此期間數據不斷積澱爆發，企業數據管理的挑戰主要在於業務和IT看待數據的不同維度，而數據資產很好的解決了這個問題。數據資產明確了這些屬性的業務定義以及數據結構標準。數據資產管理，是數據治理的基礎，是數據治理的對象。
數據資產管理是充分發揮數據價值的必經之路，因此，利用數據資產爲企業帶來價值，需要充分融合業務、技術和管理，以確保數據資產保值增值。建議從【五個方面】和【三個原則】來進行數據資產管理。
【五個方面】
● 創建數據資產目錄
數據需要爲業務創造價值，業務人員需要知道有哪些數據、可以管理哪些數據、以及數據之間關係。這就是“企業數據目錄”。創建數據資產目錄，爲業務應用和數據獲取夯實基礎。
● 創建數據標準
數據資產管理最爲重要的基礎是數據標準。數據標準需要與業務相結合。企業的一個產品，業務、研發、技術、供應鏈、倉儲物流、售後服務……不同角色對數據的理解是不一樣的，導致業務語言不統一。因此定義業務層面的數據標準是一件重要的事情。
● 建立統一的元數據管理
盤點數據資產，需要以元數據爲基礎，從業務到技術，再從技術到業務反覆迭代，形成企業數據資產管理的全貌。建立統一的元數據管理有助於企業整合並集中存儲各系統的元數據信息，能夠很好的規企業各應用系統的建設，降低維護成本，實現各個系統之間的整合互通。
● 提升數據質量管理
數據質量管理分爲兩個方面，一個是數據的一致性、完整性，加強從數據源頭控制數據質量；另一個則是從業務視角出發，使數據符合業務規則、數據標準等要求，建立一套切實可行的數據質量監控體系。
● 實現數據應用分析
通過對用戶、流量、行爲及應用的使用情況進行數據分析，充分理解系統、報表、指標等數據的應用情況，提升數據的獲取和服務效率，加快數據價值的釋放過程。
【三個原則】
● 遵循EA或4A架構的原則
數據資產管理應遵循EA架構的邏輯，從業務架構出發識別數據資產，並定期進行盤點和完善；識別數據的規則，明確數據和業務的控制關係。
● 遵循完整性原則
數據資產管理應全面覆蓋企業的分析數據、交易數據、主數據、參考數據等各類對象。
● 遵循耦合性原則
在橫向價值鏈業務架構與流程基礎上，明確數據流向與數據間關係，形成數據架構；在縱向管控一體化方面，建立分析數據、交易數據與主數據之間的銜接關係，形成清晰和連貫的數據鏈與流向；建立數據對象與其穩定特徵數據的關係。
利用先進技術，讓數據資產管理釋放價值
數據資產管理已然成爲數字時代中企業競爭力的重要來源。數據資產管理的最終目的是發展業務，究竟如何使標準性、概念性的東西，落地到實踐中，真正實現數據的“可管、可視、可用、可控、可估”，還需要藉助數據平臺建設有步驟的推動企業數據資產管理戰略落地，直至完善的數據資產管理平臺形成。
▲數據資產運營管理全視圖
企業數據資產運營是對企業數據資產的形成、積累、評估、管理、使用和創新整個過程的控制和管理，數據資產運營是使數據流動和發揮數據價值的核心。數據是企業未加工的原料，如何將原料加工成成品，供業務消費併產生影響力？如上圖所示，我們可以清晰看到各階段的數據和重要環節。
01
數據資產的形成
市場、客戶、產品、銷售、供應鏈、倉儲……企業的各個環節都會產生大量的數據，這些數據就是企業未加工的原材料，那麼，首先需要對這些原材料要進行治理：質量識別、設置數據標準、業務屬性等。但很多企業和組織普遍存在數據分散、數據來源多，整合後數據不一致：不同數據源的接口衆多，同一類數據採用的標準、規則都不一致，另外數據源本身存在髒數據和噪聲數據等問題。人們花費了太多的時間去尋找有意義的、可信賴的數據。因此，在數據資產的形成中建議採取更多體系化、自動化、智慧化的方式去編目，例如Informatica企業數據目錄。
▲數據資產加工服務是數據資產流通鏈條中的重要組成部分
02
數據資產的加工
數據原料經過加工（數據分析、數據挖掘、機器學習等）後形成數據產品，數據產品是比數據源更加重要的數據資產，對於數據產品也要進行集中管理，包括數據產品的分類、元數據、價值、發佈、展示、共享、安全、監控等內容。並且，數據產品發佈到數據超市前，還需要豐富對數據產品的描述、標籤等。通過最大限度的自動化和有限的人工操作，可以從構建的數據資產中獲得更多價值。值得注意的是，對數據資產的加工必須要業務人員和IT人員共同參與進來，符合業務人員要求的“加工”將更容易滿足業務的需求。
03
數據資產的陳列
數據資產形成後，需要放到數據超市中去供業務人員使用和消費。參考天貓、京東等電商平臺的屬性，需要對數據超市構建數據，需要有很好的陳列包裝、有商戶（數據生產者）、有消費者（數據使用者）。
例如這個數據產品是由哪個部門產生的，可以爲業務帶來哪些價值，使用者在哪裏能夠更加便捷的找到產品等。有三點值得注意：
● 數據超市的管理者要由IT技術人員來擔任；
● 數據生產者即業務部門，需要對數據的質量負責，需要對數據的使用進行分析管理；
● 數據資產的所有者即管理層，賦予虛擬貨幣，讓數據消費者在採購時進行支付，創建數據生態流，讓數據生產者們得知哪些數據資產受到歡迎。企業管理者引導數據資產發揮更好價值，形成閉環。
04
數據資產的消費
儘管有首席數據官（CDO）的出現，但今天的數據資產消費者已經不再侷限於傳統的數據專家。數據資產必須能非常方便地被消費和共享，業務用戶不需要提交請求後才能從數據管理員那裏得到靜態的數據報表，而是可以藉助清晰的數據資產目錄，像在超市選購商品那樣，隨時隨地訪問到實時發生中的數據，從而基於最新情況做出迅速的業務決策。
▲數據資產必須便於消費和共享
數據資產管理是需要很多不同的角色相互協作。因此，我們需要簡化“數據管道”，滿足不斷增長的數據消費需求的同時，優化數據資產操作。
▲簡化“數據管道”
當數據成爲企業資產，管理數據就像“理財”。你不理財，財不理你。要想讓數據價值最大化，離不開積極的數據資產管理戰略。而戰略的落地則需要一個現代化、智能化、系統化的可信工具。Informatica將聯合更多合作伙伴，持續創新，將原本毫無生氣的數據轉變爲重要的企業資產驅動業務發展。
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