胀动企业数据资产化统治的旅途：从数据办理到资产统治Bwin必赢

　　数据资产是组织合法拥有或控制的数据资源，能够直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中，数据资产是能够为其产生价值的数据资源。从定义可见，数据资产与其他资产类别一样，与财产价值概念相关联。比如，企业可以通过收集客户信息生成客户画像，从而更好地细分用户群体、制定销售策略等。而无法被合理利用、无法创造价值和效益的数据则无法被划入数据资产的范畴。

　　数据资产管理涵盖了对数据资产进行规划、控制和提供的一系列活动，旨在控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理必须充分融合政策、管理、业务、技术和服务，以确保数据资产的保值增值。其核心环节包括数据资源化和数据资产化，通过将原始数据转化为数据资源、数据资产，逐步提高数据的价值密度。

　　数据资源化是使数据具备一定潜在价值的必要前提。在数字时代，企业内部的原始数据往往存在不准确、不真实、不标准等问题，难以为企业带来效益。数据资源化通过数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等活动，将原始数据转变为有一定使用价值的数据资源，为构建全面有效的数据资产管理体系奠定基础。

　　数据资产化是释放数据资源潜在价值的过程，通过将数据资源转变为数据资产，推动数据资产生态建立，实现对数据资产的持续运营。这使得企业数据资产的业务价值、经济价值和社会价值显性化，从而赋能业务发展，进一步推动企业数字化转型。因此，数据治理至关重要，通过数据治理的实施，可以提升数据质量，保障数据安全，推动内外部数据流通，为构建全面有效的、切合实际的数据资产管理体系做好准备。Bwin必赢

　　数据治理与数据资产管理的区别在于它们的焦点和目标。数据治理旨在确保数据的质量、安全性和有效性，通过一系列政策、流程和措施来管理数据的全生命周期，以支持企业决策。而数据资产管理则是对企业拥有的数据资产进行全面管理和利用的过程，强调数据的价值挖掘和利用，以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。而数据治理的重点在于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。

　　实现从数据治理到数据资产管理的有效转化，企业需要循序渐进地遵循以下路径：

　　首先，实现数据资源化。企业通过系统的数据管理，广泛采集、整合和处理各类数据源，构建一个统一的数据资源库。数据治理成为关键，解决数据质量问题，确保数据的准确性和可用性。

　　其次，推进数据资产化。数据治理需要更全面地考虑数据资源的整体规划和保障体系的建设，包括制定数据战略、构建数据架构、建立管理组织等，以满足企业内部使用需求。

　　最后，实现数据资本化。数据资产管理在数据治理和数据管理的基础上扩展，以价值为导向，通过高效管理和合理估值推动数据资产的交易和流通，为企业获取商业机会和竞争优势。

　　在企业数字化转型的道路上，从数据治理到数据资产管理是一条不可或缺的路径。通过完善数据治理体系、建立数据资产目录、挖掘数据价值、拓展数据应用场景以及培养数据人才队伍等举措，企业可以全面管理和高效利用数据资产，为可持续发展提供有力支持。

　　然而，当前我国的数据资产管理仍处于初步探索阶段Bwin必赢。企业普遍面临数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重、数据烟囱以及数据流通不畅等问题，这些挑战给企业带来了决策失误的风险、信息流通与共享的困难、数据使用效率低下以及使用成本高昂等多重压力。在这一背景下，亿信华辰凭借其在产品技术方面的领先地位和丰富的最佳实践方法论，成功打造了一站式、全方位的数据资产入表解决方案，旨在帮助企业有效管理数据资产，释放新的生产力，推动企业向更高效、更智能的方向发展。

　　针对当前最热门的数据资产入表需求，亿信华辰不仅提供全套数据治理软件，使数据采集、加工、治理、应用更加便捷，还为企业搭建数据入表所需的信息系统，并提供成本法入表服务，帮助实现半自动化、全自动化的数据入表工具。同时，与各生态伙伴合作，成立“数据资产入表服务链合体”，为客户提供一站式服务，包括咨询规划、数据治理、数据资产管理、会计审计、法律咨询、数据产品开发等能力，全程指导企业有效进行数据资产入表工作。

　　未来，亿信华辰将持续深化数据治理和数据资产入表业务的研究与实践，推动数据要素在经济社会各领域的广泛应用。随着数据治理和数据资产入表业务的不断发展，亿信华辰将与更多企业携手共同开启数据价值的新纪元，助推新质生产力的发展，为经济社会发展贡献更多力量。返回搜狐，查看更多