数据资产管理发展进程回顾

着眼历史，数据体系化管理的发展进程总体可以分为数据管理、数据治理及数据资产管理三 个阶段。

1．数据管理阶段（“十五”初期至“十一五”末期）

从“十五”初期到“十一五”末期，我国数据资产管理水平处于数据管理阶段。在这一阶段， 数据仅在内部技术应用中发挥作用，企业以技术部门牵头，联合业务部门参与的形式，利用人工 及简易工具对数据进行管理。 此阶段数据管理工作的重点关注数据仓库及集市的建设、数据存储效率和硬件空间的研究 等，其数据管理对象以结构化的内部数据为主，大多按照 DAMA①数据管理体系划分的 10 个领域 进行具体管理。以银行为例，在此阶段各家银行重点关注内部报表及外部监管报送的准确性问题， 主要依托数据仓库及数据集市，由科技部门牵头，具体业务部门参与，利用电子表格等手工方式 对行内的结构化数据开展数据标准、数据质量及主数据等方面的建设与管理。

2．数据治理阶段（“十二五”初期至“十三五”中期）

随着信息服务业的蓬勃发展，数据技术管理逐步演化为数据内容管理，数据体系化管理开始 步入数据治理阶段。这一阶段，企业更加注重数据的业务含义，主要使用数据进行经营决策及内 部管理决策，如管理优化、监管合规、成本管控等，强调开展数据治理整体规划、建立组织级数 据管理体系，此阶段虽然内部数据的管理增加，但由于管理分散、形式多样等原因，统一的管理 标准始终未能形成。

以银行业为例，2011 年 6 月，中国银行业监督管理委员会（今中国银行保险监督管理委员 会）颁布《中国银行业信息科技“十二五”发展规划监管指导意见》，明确要求银行建立专业化 的数据治理决策机制及管理机制，这标志着银行业进入数据治理阶段。随着数据应用与业务融合 的不断深入，业务部门在数据领域的地位逐渐凸显，与技术部门共同采用人工、工具与平台对内 外部数据进行数据治理。各家银行均在内部建立起专业的数据管控平台，从而进行数据管控及数 据治理。

3．数据资产管理阶段（“十三五”中后期至今）

数据资产管理阶段是在原有数据治理的基础上，以数据价值为导向的进一步发展和提升。此 阶段管理目标由单一的内部应用发展为内外部应用并举，企业在对数据资产的管理中不止考虑 数据质量、安全和有效利用，更关注数据经济效益、应用价值，以及促进业务发展的能力。数据 资产管理逐步成为企业提升核心竞争力和前瞻布局的重要环节。

数据资产管理一般包括三个层面的内容：数据资产的管控、数据资产的应用、数据资产的运 营。通过数据资产的管控，企业的数据能够变得更加准确、一致、完整、透明、安全，由此降低 采集、开发、管理、沟通和使用中的成本；通过数据资产的应用，企业数据的使用过程得以更加 人性化、易用、快捷、智能，从而提升企业管理层和业务人员利用数据做出业务决策的能力，提 升客户及营销管理的水平；通过数据资产的运营，企业能够支持数据资产的分发、开放、交换、 交易、共享等数据对外服务，建立数据资产管理的生态体系，从而促进数据资产的价值实现。

其中数据资产运营可以划分为数据资产规范、数据资产登记、数据资产管理服务、数据资产 评价与数据资产估值五个阶段。数据资产规范是数据资产有效运营的前提保障，通过定义数据资 产及其范围、明确数据资产描述框架及制定数据资产管理办法等，为数据资产运营提供规范和标 准。数据资产登记是数据资产运营的基础支撑，根据数据资产的描述框架，对数据资产进行全面 的盘点并开展登记，深入挖掘数据资产间的关联关系，最终汇总为机构数据资产清单，从而全面、 真实反映数据资产的总量、结构、分布等情况。数据资产管理服务是数据资产运营的核心所在， 通过宣传数据资产运营理念，对数据用户进行推广，提升全行数据资产责任意识，同时结合数据 中台优化和软件开发流程，提供工具，将服务推送到用户端，从而实现数据资产的高效共享。数 据资产评价与估值是数据资产运营的有效举措，通过对数据资产的管理、使用情况进行全面评估， 运用科学的方法和适用的原则，以货币为计算权益的统一尺度，对在一定时点上的数据资产进行 价值评估，从而实现以数据价值为导向的持续运营能力的提升。数 据资产评价与估值是数据资产运营的有效举措，通过对数据资产的管理、使用情况进行全面评估， 运用科学的方法和适用的原则，以货币为计算权益的统一尺度，对在一定时点上的数据资产进行 价值评估，从而实现以数据价值为导向的持续运营能力的提升。

数据资产管理是企业充分发挥数据价值的必经之路。通过近 20 年的发展和三个阶段的进化， 数据资产管理能力逐步从理论走向实践，企业对数据资产管理的意识也逐步加强，企业数据能力 逐渐内化为企业内部管理能力的一部分。