你是否曾经遇到过这样的情况：企业积累了大量的数据，但却不知道如何有效利用？在需要使用数据时，却发现数据质量低下、难以分析？这其实就是数据资产管理不当所带来的问题。那么，如何在大数据时代做好数据资产管理，让数据成为企业的核心资产呢？下面，将为大家带来这一问题的解法。

一、数据资产管理的定义与重要性

数据资产管理，是指对企业所拥有的数据进行规划、组织、控制、保护和使用的一系列管理活动。它涉及到数据的全生命周期管理，从数据的产生、收集、存储、处理、分析到应用、销毁等各个环节。

在数字化转型的大背景下，数据资产管理显得尤为重要。

数据资产管理有助于企业提升竞争力，通过对数据资产的有效管理和利用，企业可以更加精准地把握市场趋势，优化产品策略，提升客户体验。

数据资产管理可以降低企业的运营成本，通过减少冗余数据、提高数据质量、优化数据处理流程等方式，降低企业的IT投入和运维成本。

数据资产管理可以帮助企业规避风险，保障数据安全合规，避免因数据泄露、滥用等问题给企业带来的损失。

二、数据资产管理常见挑战与解决方案

1.数据质量低

由于数据来源广泛、数据格式多样、数据质量参差不齐，导致企业在进行数据分析时难以得到有效的结果。为了解决这个问题，企业可以通过制定数据质量规范、建立数据清洗机制、引入数据校验工具等方式来提高数据质量。

2.数据安全风险

在数字化转型的过程中，企业面临的数据安全风险越来越多，如数据泄露、数据篡改、数据滥用等。为了保障数据安全，企业需要建立完善的数据安全管理体系，包括制定数据安全策略、建立数据安全制度、加强数据安全监控等。

3.数据孤岛

由于各部门之间的数据各自为政，难以实现数据的共享和协同，导致企业无法充分利用数据资产。为了解决这个问题，企业可以通过建立统一的数据管理平台、推动数据标准化、加强跨部门沟通等方式来打破数据孤岛。

三、数据资产管理的基本流程

数据资产管理的基本流程包括数据收集、清洗、存储、分析、共享和销毁等环节。

1.数据收集

首先，企业需要根据业务需求制定数据收集计划，明确数据来源和数据类型。在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性和完整性。

2.数据清洗

企业需要对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、无效数据和错误数据，提高数据质量。

3.数据存储

企业需要将清洗后的数据存储到统一的数据管理平台中，以便进行后续的数据分析和应用。在数据存储过程中，需要关注数据的安全性和可靠性。

4.数据分析

企业可以利用数据分析工具对数据进行挖掘和分析，发现数据中的价值信息，为业务决策提供支持。在数据分析过程中，需要注意数据的准确性和可信度。

5.数据共享

企业需要将分析结果共享给相关部门和人员，以便更好地利用数据资产。

6.数据销毁

另外，企业还需要制定数据销毁计划，对不再需要的数据进行销毁处理，避免数据泄露和滥用。

四、实战案例分享——艾比森

艾比森是一家专注于LED显示屏研发、生产和销售的企业。随着业务规模的不断扩大和市场竞争的加剧，艾比森面临着数据资产管理方面的挑战。为了提升数据资产的价值和竞争力，艾比森同帆软合作来进行数据资产管理。

1.建立组织制度

艾比森建立了跨部门的治理工作小组，并制定了数据标准和开发维护流程。通过明确数据管理的规范化和标准化要求，确保了数据资产的质量和安全性。

2.盘点数据资产

帆软对艾比森的数据资产进行了盘点和发布。从技术和业务视角出发，构建了数据资产目录，并遵循可持续发展原则不断丰富数据资产目录的内容。这使得艾比森能够清晰地了解自身拥有的数据资产情况，并为后续的数据应用提供了有力支持。

3.数据管理

帆软对艾比森的核心数据进行了规范化和标准化处理。通过提升数据资产质量和保障数据安全合规性，帮助艾比森更好地释放数据的价值并规避风险。

4.数据计算

帆软还提供了数据计算和数据应用方面的支持。通过高效的数据处理能力和丰富的数据可视化工具，帮助艾比森更好地挖掘和利用数据资产中的价值信息。

5.数据监控

艾比森通过监控和评估数据资产的使用情况，对数据质量进行严格把控，从而克服在数据价值发掘过程中遇到的挑战。另外，艾比森采用系统化的方法，确保数据不仅易于获取、易于使用，而且高效实用。通过这种方式，可以在保持较低数据成本的同时，实现数据价值和质量的最大化，为可持续发展奠定基础。

总而言之，在数字化时代，数据资产管理是企业不可或缺的核心能力。无论是数据收集、整合、分析还是安全保护，每一步都关乎企业的未来发展。还想对数据资产管理有更深入了解的朋友，可以点击下方卡片获得免费资料和方案咨询：https://s.fanruan.com/uwba5