数字资产管理内涵及挑战分析

数据治理需要一个完整的组织结构来管理和实施，但很多企业在组织结构上存在一些挑战，导致数据管理效率低下。

一、数字资产管理的内涵

数据要素时代，数据资产管理也是当前最受关注的关键词，数据资产管理是对企业所拥有的数据资产进行全面管理和利用的过程。它不仅关注数据的存储和管理，更强调数据的价值挖掘和利用。

数据资产管理涉及数据资产目录的建立、数据价值的评估、数据应用的拓展等方面。通过数据资产管理，企业可以更好地理解和利用数据，将其转化为企业的战略资产，进而推动业务创新和价值提升。数据资产管理的重点是数据资产化和价值化，包括数据确权、数据估值、数据交易、产品加工、资产运维等；数据治理的重点是数据资产化前的活动，包括数据质量、数据安全、数据标准、元数据、主数据管理等；同时还需要组织、制度、流程、工具、考核等。 其中，数据治理是数据资产管理的基础。数据治理是指在数据创建、评估、使用、控制等数据管理活动过程中，对组织内相关部门和人员权责的一系列规范和要求，包括了流程、角色、制度、标准等方面内容，以保障组织能够通过高效地使用数据实现其目标。

狭义的数据治理指数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，保证数据资产的高质量、安全及持续改进。在国内语境下，将数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等一系列数据管理活动纳入数据治理范畴，取其“广义数据治理”。数据治理是为确保数据质量、安全性和有效性，而采取的一系列政策、流程和措施。它涉及数据的全生命周期管理，包括数据的收集、存储、处理、分析和共享等环节。数据治理的主要目的是通过制定数据标准和规范，确保数据在企业内部的一致性和准确性，从而为企业决策提供有力支持。因此，在进行具体的数据资产管理实践时，应涉及以下方面：数据治理结构与责任分配、数据质量标准制定、数据安全、数据隐私与合规、数据的生命周期管理和相关人才培养。

二、当前数据资产管理面临的挑战

（一）数据治理结构亟待完善 近年来，随着组织数字化转型的推进，大多数组织不得不面对越来越多的数据，通过对组织数据盘点，发现组织数据具备“异源、异构、异标”等特点，提升组织数字化转型的复杂度，给组织数字化转型推进带来很大的困难，各类型组织急需建设当前时代特征的数据治理组织以有效改善组织数据治理现状、提升组织数字化转型效率。数据治理需要一个完整的组织结构来管理和实施，但很多企业在组织结构上存在一些挑战，导致数据管理效率低下，主要表现在以下几个方面： 部门间数据共享不畅。在企业内部，不同部门的数据可能存在重复、不一致的问题。因此，需要通过组织结构配套相关机制，开展数据共享。然而，由于部门之间的信息孤岛和组织架构等原因，往往会导致数据共享不畅。比如：某企业的市场部门和研发部门之间，由于各种原因，导致两个部门的数据不能共享，从而会影响企业的整体效率和竞争力。

数据治理职责不明确。有的企业虽然有专门的数据治理团队，但这个团队的职责边界不清晰，导致无法有效地执行数据治理任务。比如：某企业的数据治理团队负责数据质量管理、数据隐私保护、数据安全等方面，但是他们缺乏与业务部门紧密合作的机制，导致难以有效地了解业务部门的需求和数据使用情况。数据治理流程不规范。有的企业由于数据治理流程不规范，数据的采集、处理、存储、传输等环节可能存在风险，导致数据泄露、数据损毁等问题。比如：某企业的数据采集环节存在人工干预，从而导致数据录入不规范和数据丢失等问题，影响了企业的数据质量和数据价值。

（二）数据质量管理标准化程度不足 数据质量管理的目标在于保证数据满足使用的要求。数据标准是衡量数据质量最基本的基准。数据质量要求各业务部门对相应数据领域的数据质量全权负责，按业务需求设计数据质量标准，制定数据质量管控目标，并遵循企业数据治理要求进行数据质量度量，制定符合各自业务情况的数据质量政策及数据质量相关的改进计划，持续进行数据质量管控。数据质量是企业数据治理的核心，尤其是企业数字化转型过程中，由于数据来源的多样性和数据集成的复杂性，数据质量问题越发凸显。

一方面，企业在收集和处理数据的过程中，可能会遇到数据源头不清晰、数据处理流程不规范，数据采集、处理和存储过程中也会出现如数据缺失、数据不完整，数据处理过程中可能会遇到数据重复、冗余等问题，导致企业无法获取到完整的数据集等问题，从而导致数据在采集不规范，据质量下降，也对数据合规、数据分析的准确性带来风险。 另一方面，不同部门或系统使用的数据格式、字段命名、数据类型等可能存在不统一的问题，这也会导致数据质量问题。企业需要建立统一的数据标准化和规范化标准，以确保数据的一致性和可比性。 数据价值有待挖掘。由于现阶段企业数据中心的主要任务是数据归集，缺乏对数据资产价值的挖掘，无法利用数据分析降低企业整体的运营成本，更难以提升企业数字化管理水平。

（三）数据安全合规压力日益增大 随着大数据、人工智能技术的飞速发展，数据作为关键生产要素的角色日益显著，其在推动社会进步与经济转型中的核心作用不言而喻。与此同时，数据的深度挖掘与价值释放伴随着一系列严峻的安全挑战，例如数据泄露事件频发，一旦个人敏感信息落入不法之手，可能导致身份盗窃、财务诈骗、个人名誉受损等严重后果。对企业而言，除了面临高额的赔偿费用，品牌信誉的损失更是难以估量。 随着全球数据流动的频繁与数据泄露事件的频发，国际社会对于数据保护的标准和要求正趋向一致。以 GDPR 为代表的严格数据保护法规，不仅在欧盟内部产生了深远影响，也促使其他国家和地区纷纷修订或出台新的数据保护法律，推动了国际间数据保护标准的逐步趋同。这一趋势要求跨国企业在设计数据处理政策时，需具备全球视野，确保在全球范围内的一致性和合规性。欧盟发布《通用数据保护条例》（GDPR），设立全球最严格的数据保护标准，要求企业无论位于何处，只要处理欧盟居民的个人数据就必须遵循。国内方面，政府相继颁布了《中华人民共和国数据安全法》与《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，如表 3.2.1 和表 3.2.2 所示，标志着我国数据安全与个人信息保护体系步入了法制化、系统化的轨道。监管机构亦加大了执法力度，从多维度入手，如个人信息保护、数据跨境传输安全管理、应用程序合规性审查等，实施穿透式监管策略，旨在构建一个健康、有序的数据生态环境。

公众意识层面，随着信息时代的深入，用户越来越意识到个人数据的价值及其潜在风险，对企业的数据处理行为提出了更高的要求。他们期待企业能够透明地处理数据，给予其更多的控制权，并确保数据的安全与隐私。在此背景下，企业面临的数据安全合规压力日益增大，建立健全的数据安全合规管理体系成为当务之急，旨在构建一张坚固的数据法网，确保数据活动在合法合规的框架内进行。人工智能技术在数据治理中的应用日益广泛，如自动化数据质量检测、数据分类和数据血缘分析等。根据[权威研究机构]的研究，预计到2025 年，企业的数据利用率将达到 86%，全球将有 97%的数据治理流程采用人工智能技术。人工智能生成内容（AIGC）技术在数据隐私与数据合规方面带来了一系列深远的影响，也是多方面的，既带来了挑战也提供了机遇。在数据隐私方面，人工智能的发展和应用带来了一些新的挑战和问题。人工智能需要大量的数据来进行训练和优化，这些数据的来源可能包括用户的个人信息、医疗记录、财务信息等等，这些数据都涉及用户的隐私。随着数据隐私保护意识的提高，用户对于数据的隐私保护也越来越重视，而人工智能的应用也需要考虑数据隐私保护的问题。人工智能技术的发展也带来了新的数据泄露风险，例如数据被黑客攻击、数据被泄露等等。在数据合规方面，人工智能也带来了新的挑战和问题。人工智能的应用需要遵循相关的法律法规和标准，例如欧盟的 GDPR 和美国的 HIPAA 等等。人工智能的应用也需要考虑到数据的合规性，例如数据的收集、存储、使用和共享等方面都需要符合相关的法规要求。人工智能技术的应用还需要考虑到数据的道德和伦理问题，例如数据的收集和使用是否符合伦理原则、是否尊重了用户的权利等等。

（四）数据治理人才培养质量不足 首先，培训内容与实际工作需求存在脱节现象。一些培训课程过于理论化，缺乏与员工实际工作场景的紧密结合，这导致学员在将所学知识应用到实际工作中时遇到困难。其次，教育资源的不足也是一个突出问题。培训师资队伍的规模有限，难以满足日益增长的培训需求。同时，缺乏优质的在线学习资源和实践案例库，这不仅影响了培训效果，也降低了学习体验的质量。此外，员工参与度的不均衡也是一个不容忽视的问题。部分员工对数据治理教育的重视程度不足，参与积极性不高，这直接影响了整体教育效果的提升。