推进数据资源资产化管理的有效措施分析

罗娴

摘要： 数据资源作为一种重要的单位组织资产，在单位组织中的地位十分重要，对企业的竞争力和创新力有决定性影响。面对数据管理的挑战，如数据分散、质量差异、安全威胁等，本文针对性地提出一套有效措施，以改进数据资源的资产化管理。这些措施涵盖了建立健全的数据治理体系、强化数据质量管理、优化数据架构与技术基础设施，以及促进数据文化和组织改革等方面，不仅有助于提升数据资源的管理效率和利用率，更能够提高决策效力、改善业务流程，从而实现数据资源的更大商业价值。

关键词： 数据资源；数据资产化管理；措施策略

引言

在信息技术的快速发展和互联网的广泛普及背景下，单位组织和企业面临海量数据资源。这些数据储藏了丰富的信息和潜在价值，对于决策制定、业务运营和创新发展具有关键的影响。但管理和数据利用在现实中面临种种困难和挑战，阻碍了数据资源的有效管理和资产化，推进数据资源资产化管理就成为单位组织亟待解决的问题。数据资源资产化管理的理念是将数据作为一种重要的资产，并通过有效的管理和优化利用，将其塑造为组织的核心竞争力。在这种环境下，本研究通过分析有效的策略来推进数据资源资产化管理，以期帮助单位组织和企业更有效地管理和利用数据资源，从而提升决策效果，并在数据驱动的时代为单位组织和企业创造更大的商业价值和竞争优势。

一、数据资源资产化管理概述

（一）数据资源的定义和重要性

数据资源作为单位组织和企业的重要资产，涵盖了各种结构化和非结构化数据，包括内部数据、外部数据和衍生数据。这些数据资源具有可复制性、可变性、可增值性和可替代性等特点，其重要性主要体现在以下几个方面：数据资源是决策制定的基础，单位组织在制定战略决策、业务规划和市场营销等方面需要依赖可靠和准确的数据；数据资源的充分利用可以提供深入的洞察力，帮助单位组织做出明智的决策；数据资源是业务流程优化的关键，通过分析和挖掘数据资源，单位组织可以识别业务流程中的瓶颈和改进点，从而提高效率、降低成本，并优化单位组织的运营［1］；数据资源是创新和竞争力的源泉，通过对数据资源的分析和创新利用，单位组织可以发现新的商业机会，优化产品和服务，并提供个性化的客户体验，从而在市场竞争中获得优势。

（二）数据资产化管理的概念和原则

数据资产化管理是将数据视为一种资产并进行有效管理的过程，其核心目标是最大化数据资产的价值，并确保数据资产的可持续发展。在数据资产化管理中，以下原则是需要重点关注的。

（1）价值导向原则。数据资产化管理应根据数据资源的价值和潜力，制定合理的策略和措施，通过衡量数据资源对单位组织目标的贡献和潜在回报，优先考虑高价值的数据资源。

（2）全生命周期管理原则。数据资产化管理需要覆盖数据资源的全生命周期，包括数据采集、存储、清洗、整合、分析、利用和维护。在每个阶段都要进行有效的管理和監控［2］。

（3）风险管理原则。数据资产化管理重视关注数据的安全、隐私和合规性，单位组织需要制定相应的政策和措施来管理数据的风险，并确保数据资源的合法和安全使用。

（三）数据资源资产化管理的挑战

在单位组织内部，各种数据常常散布在不同的系统和部门中，这种独立而又分散的状态给数据的整合和共享带来了难题。为了解决这个问题，必须建立一个统一的数据架构并实施数据集成机制。另一个需要关注的问题是数据质量， 这直接影响到决策和分析的准确性，包括数据的准确性、完整性、一致性以及时效性等因素都在其中起到了重要作用。针对此，单位组织应制定全面的数据质量管理策略，如数据清洗、验证和监控等手段都可被纳入其中。值得注意的是，数据安全和隐私问题也是数据资产化管理中不可忽视的一环，无论是数据泄露、滥用还是未经授权的访问，都可能对单位组织造成严重的经济和声誉损失，对此，单位组织还需加强数据安全措施的落实，如访问控制、数据加密、脱敏以及合规性的保证等都是必要的步骤。

数据资源资产化管理是一个重要而复杂的任务。在数据资源管理过程中需要正确认识数据资源的重要性，制定相应的管理策略和措施，解决数据分散、质量和安全等问题，以实现数据资源的最大化价值和持续发展。

二、推进数据资源资产化管理措施分析

（一）建立完善的数据治理框架

在推进数据资源资产化管理过程中，建立完善的数据治理框架是至关重要的一环。数据治理框架的设定不仅能够确保数据的可靠性、一致性和合规性，还可以帮助单位组织建立有效的数据治理框架。以下是建立数据治理框架的主要步骤。

（1）明确数据治理的目标和范围。明确数据治理的目标，如提高数据质量、增强数据安全性等，同时还需要明确数据治理的范围，即涵盖哪些数据和业务领域。

（2）建立数据治理委员会和相关角色。数据治理委员会可以由各部门的代表组成，负责制定数据治理策略、数据标准和规范，并推动数据治理的执行［3］。此外，还应该指定数据负责人和数据治理团队，负责具体的数据管理和监控工作。

（3）制定数据标准和规范。数据标准和规范是数据治理的基础，定义了数据的格式、命名规则、分类和编码等，所以制定一致的数据标准，确保数据在不同系统和部门中的一致性和互操作性是单位组织在数据管理中的一项重要工作。

（4）确保数据的质量和一致性。数据质量管理是数据治理的重要组成部分，在数据资源管理过程中可以采取数据清洗、验证和监控等措施，确保数据的准确性、完整性和时效性。此外，还可以建立数据质量指标和评估体系，定期评估和监控数据质量。

（5）建立数据访问和安全控制机制。制定适当的访问控制策略，限制对敏感数据的访问和使用，同时加强数据安全措施，如加密、脱敏和备份等，以保护数据资源的安全性和完整性。

（二）加强数据质量管理

1.建立数据质量管理策略和流程。制定清晰的数据质量管理策略，明确数据质量的目标和要求，并建立相应的流程和标准，包括数据收集、清洗、验证、整合和监控等。

2.进行数据清洗和整理。数据清洗是数据质量管理的重要步骤，可以帮助排除数据中的错误、冗余和不一致性。所以进行数据清洗和整理工作是十分必要的，通常包含数据去重、数据格式转换、缺失值处理等工作。

3.实施数据质量评估和监控。数据质量评估和监控通常采用数据质量指标和评估工具，对数据进行定量和定性的评估。建立数据质量监控则是及时发现和纠正数据质量问题，以保证数据的准确性和可靠性。

4.加强数据质量意识和培训。通过培养员工对数据质量的重视和意识，以及提供相关的培训和教育，使员工了解数据质量的重要性，并掌握相关的数据质量管理技能和工具，同时还需要建立起数据质量管理的持续改进机制。需要注意的是，数据质量管理是一个持续改进的过程，所以需要定期评估和审查数据质量管理的效果，并根据评估结果进行相应的改进和调整。

（三）优化数据架构和技术基础设施

1.设计合理的数据架构。数据架构是单位组织数据存储和管理的基础，应该考虑数据的单位组织结构、关系和访问方式，其优势是提高数据的可访问性、可扩展性和灵活性。

2.选择适当的技术工具和平台。单位组织应该评估和选择适合自身需求的数据管理和分析工具，如数据库系统、数据集成工具、数据分析平台等。这些工具和平台可以支持数据资源的有效管理和利用。

3.建立强大的数据集成和交换机制。数据资源通常分布在不同的系统和部门中，需要进行数据集成和交换才能实现有效的管理和分析。为了实现更好的数据管理效果，数据集成机制的建立是不可避免的，主要有数据接口、ETL工具和数据集市等建设流程。

4.加强数据安全和隐私保护。随着数据资源的增长和共享，数据安全和隐私保护变得尤为重要，因此采取适当的安全措施，如数据加密、身份验证、访问控制和数据备份等措施是十分必要的［4］。除此之外，还需要建立数据架构和技术基础设施的监控和维护机制，以及定期监控数据架构和技术基础设施的运行状况，及时发现和解决问题，并进行相应的维护和升级工作。

三、数据资源资产化管理的应用案例分析

（一）案例研究一：公司的数据资源资产化管理实践

公司是一家跨国企业，面临着海量的数据资源和多个业务部门的数据孤岛问题。为了有效管理和利用数据资源，该公司实施了数据资源资产化管理的实践，如建立了完善的数据治理框架以及成立了数据治理委员会，由各部门的代表组成，负责制定数据治理策略和规范，通过这一举措公司实现了不同业务部门之间数据的一致性和互操作性。同时，公司还加强了数据质量管理，建立了数据质量评估指标和流程，并利用数据质量工具对数据进行定期的评估和监控，定期进行数据清洗和整理的工作，提高了数据的准确性和一致性，减少了数据质量问题对决策和业务流程的影响。此外，公司还优化了数据架构和技术基础设施，进行了数据架构的重新设计，建立了统一的数据存储和管理平台，采用了先进的数据集成工具和分析平台，提高了数据的可访问性和分析能力。

通过这些措施的实施，公司取得了显著的成效，实现了更好地利用数据资源进行市场营销和客户管理，以及产品创新和业务流程的效率，增强了公司织的竞争力和盈利能力。

（二）案例研究二：行业的成功案例分析

在行业中，一家领先的公司实施了数据资源资产化管理，取得了显著的成功，主要措施有建立完善的数据治理框架以及设立数据治理委员会来负责制定数据治理策略和规范。同时，还通过建立数据分类和编码系统，实现了数据的一致性和可管理性。此外，考虑到数据质量管理的问题，公司实施了严格的数据质量评估和监控机制，定期对数据进行质量检查和修复，培训了员工关于数据质量管理的重要性和方法，提高其数据质量意识和能力。与此同时，该公司优化了数据架构和技术基础设施，投资建立了先进的数据仓库和分析平台，以支持数据的存储、集成和分析。通过这些技术基础设施的优化，该公司能够更好地利用数据进行业务决策和市场预测。

（三）实证分析：数据资源资产化管理对单位组织绩效的影响

为了进一步探讨数据资源资产化管理对单位组织绩效的影响，本研究进行了一项实证分析，该实证分析选择了多个单位组织作为研究样本，采集了数据资源资产化管理实施前后的相关数据。通过对比分析，研究发现以下几点：

（1）数据资源资产化管理对单位组织的决策效果有显著影响。数据资源的充分利用和分析，能够帮助单位组织更好地了解市场趋势、客户需求和竞争环境，从而做出更准确和明智的决策。

（2）数据资源资产化管理对业务流程的优化和效率提升有积极影响。通过数据资源的整合和分析，单位组织能够识别和消除业务流程中的瓶颈和低效环节，提高业务运营的效率和质量。

（3）数据资源资产化管理对创新和商业机会的发现和实现具有重要作用。数据资源的深入分析和挖掘，能够帮助单位组织发现新的商业机会，优化产品和服务，并推动创新的实现。

综合实证分析的结果可以得出，数据资源资产化管理对单位组织绩效有着显著的正向影响，不仅能够提高决策的准确性和效率，优化业务流程，发现创新机会，最终提升单位组织的竞争力和盈利能力，还能够通过建立完善的数据治理框架、加强数据质量管理、优化数据架构和技术基础设施，帮助其更好地管理和利用数据资源，从而提升决策效果，优化业务流程，并推动创新和商业机会的实现。这进一步验证了数据资源资产化管理在提升单位组织绩效和竞争优势方面的重要性和价值。

四、结束语

通过分析推进数据资源资产化管理的有效措施，本文提出了建立完善的数据治理框架、加强数据质量管理和优化数据架构与技术基础设施等措施，并通过案例研究和实证分析验证了这些措施對单位组织绩效的积极影响。同时通过更加深入的研究和分析，得出这些措施对于单位组织在数据时代提升竞争力、实现创新和持续发展具有重要意义，能够为相关研究和实践提供有益的参考，推动数据资源资产化管理在各个领域的广泛应用。

参考文献：

［1］宋彪，赵丽芳，等.动态节点价值适应区块链跨链共识机制——一个数据资源资产化管理框架［J］.财经理论研究，2023，（2）：16-27.

［2］计虹，王梦莹.数据资产全生命周期分层管理方法与应用探讨［J］.中国数字医学，2023，18（1）：1-6.

［3］赵英杰，王榆婷，李婧琦，梁立涛.数字经济驱动下政务数据资产化路径研究［J］.中国管理信息化，2022，25（21）：98-101.

［4］陈琨.数据资产化现状与数据资产增值路径探讨［J］.时代金融，2021，（20）：64-66.