在過去，國內大部分領先企業都陸續建設了ERP系統、人力資源系統、供應鏈管理系統、物流系統、電子商務系統、集成門戶、協同辦公、決策支持系統等各類信息化系統，這些系統在支撐企業經營活動的同時，也帶來了數據量的高速膨脹。隨著數據積累逐漸增多，大部分企業在數據管理方面遇到了諸多挑戰：

缺乏統一的數據視圖：數據資源分布在企業的多個業務系統中，分布在線上線下，甚至企業的內外部，由于缺乏統一的數據視圖，數據的管理人員和使用人員無法準確快速地找到自己需要的數據。數據管理人員也無法從宏觀層面掌握自己擁有哪些數據資產，擁有多少數據資產，這些數據資產分布在哪里，變化情況怎么樣。

數據基礎薄弱：大部分企業的數據基礎還很薄弱，存在數據標準混亂、數據質量參差不齊、各業務系統之間數據孤島化嚴重、沒有進行數據資產的萃取等現象，阻礙了數據的有效應用。

數據應用不足：受限于數據基礎薄弱和應用能力不足，多數企業的數據應用剛剛起步，主要在精準營銷、輿情感知和風險控制等有限場景中進行了一些探索，數據應用的深度不夠，應用空間亟待開拓。

數據價值難估：企業難以對數據給業務的貢獻進行評估，從而難以像運營有形資產一樣運營數據。產生這個問題的原因有兩個：一是沒有建立起合理的數據價值評估模型；二是數據價值跟企業的商業模式密不可分，在不同應用場景下，同一項數據資產的價值可能截然不同。

缺乏安全的數據環境：隨著數據的價值越來越得到全社會的廣泛認可，針對數據的犯罪活動日漸猖獗，數據泄露、個人隱私受到傷害等現象層出不窮。很多數據犯罪是因為安全管理制度不完善、缺乏相應的數據安全管控措施導致的。

數據管理浮于表面：沒有建立一套符合數據驅動的組織管理制度和流程，沒有建設先進的數據管理平臺工具，導致數據管理工作很難落地。

這些問題已經嚴重影響到數據價值的發揮，導致企業的數據越積越多，卻逐漸成為企業的負擔，大數據管理部門也成為企業的成本中心，而不是創新中心和利潤部門。

數據資產管理是數據中臺面向企業提供數據能力的一個窗口，數據資產中心將企業的數據資產統一管理起來，實現數據資產的可見、可懂、可用、可運營。

可見：通過對數據資產的全面盤點，形成數據資產地圖。從數據生產者、管理者、使用者等不同的角度，用數據資產目錄的方式共享數據資產，用戶可以快速、精確地查找到自己關心的數據資產。

可懂：通過元數據管理，完善對數據資產的描述。同時在數據資產的建設過程中，注重數據資產業務含義的提煉，將數據加工和組織成人人可懂的、無歧義的數據資產。具體來說，在數據中臺之上，需要將數據資產進行標簽化，標簽是面向業務視角的數據組織方式。

可用：通過統一數據標準、提升數據質量和數據安全性等措施，增強數據的可信度，讓數據科學家和數據分析人員沒有后顧之憂，放心地使用數據資產，降低因為數據不可用、不可信而導致的溝通成本和管理成本。

可運營：數據資產運營的最終目的是讓數據價值越滾越大，因此數據資產運營要始終圍繞資產價值來開展。通過建立一套符合數據驅動的組織管理制度流程和價值評估體系，促進數據資產建設過程的不斷改進，提升數據資產管理的水平，提升數據資產的價值。

來源：企業數字化咨詢