在數字化語境下，數據被稱為企業的新型資產。但“資產”并非指數據本身，而是能被識別、管理和產生價值的數據資源。

圍繞這些資源，企業往往需要同時推進數據資產管理與數據治理。兩者雖密切相關，但職責不同、機制不同，如何協同落地，成為數據體系建設的關鍵。

一、數據資產管理VS數據治理

在很多企業的認知中，數據資產管理和數據治理似乎是可以混著說的詞，但真要推動落地，就會發現這倆事根本不是一回事。

簡單說：數據資產管理是“把數據當資產”，數據治理是“把數據管起來”。

Focus｜關注點

• 數據資產管理

  更像是在做“盤點+提效”工作，核心目標是把數據組織得更有價值、更能服務于業務方和決策者；

• 數據治理

  是制度建設者，它關心的是：數據是否規范命名、權限是否最小授權、數據質量能不能穩定……重點在于制定規則、控制風險、保障質量。

Activities｜執行內容

• 數據資產管理

  涉及的是一系列資產運營動作，比如數據的識別、分類、建模、存儲、調取和復用，就像做一份數據資產清單，把企業內部可用的數據都整理成冊。

• 數據治理

  更偏制度設計，它制定各種標準（如字段命名規則）、流程（如數據變更審批流程）、機制（如權限控制與責任人設置），確保數據在“有序軌道”中使用。

如果把數據比作商品，資產管理管的是“貨架怎么擺、客戶怎么用”，治理則管的是“商品合格沒、使用合不合法”。

Relationship｜關系

• 數據治理是數據資產管理的基礎性工程，是“制度保障”；

• 沒有治理，資產管理容易混亂，數據無法被安全使用；沒有資產管理，治理就像“定了一堆規則，卻沒人知道在管哪些數據”。

二、治理先行、資產增值

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數據治理在數據資產管理中扮演什么角色

數據治理在數據資產管理中發揮著至關重要的作用，它通過建立必要的框架和政策來保障數據質量、安全性和合規性。數據治理確保數據在整個生命周期內得到有效管理，從而支持組織目標和法律要求。

具體而言，數據治理為數據資產管理提供了監管框架，包括：

• 制定標準和政策：數據治理建立了指導數據資產管理的標準和政策，包括數據分類、元數據管理和數據質量標準。

• 明確角色和責任：定義數據管理員等角色，確保對數據資產的管理有明確的責任劃分。

• 建立數據質量框架：提供評估和維護數據質量的方法和流程，確保數據資產的可靠性。

• 確保法規遵從：幫助組織滿足GDPR等隱私法規的監管要求，降低合規風險。

• 維護數據完整性：通過監控和審計機制，確保數據資產在使用過程中保持完整性和一致性。

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有效的數據治理能否提升數據資產的價值

有效的數據治理能顯著提升數據資產的價值，主要體現在以下幾個方面：

1、提高數據質量

通過確保數據的準確性、一致性和完整性，數據治理直接提升了數據資產的基礎價值。高質量的數據能夠支持更準確的分析和更可靠的決策制定。

2、增強數據可信度

良好的治理為數據資產建立了可信度，使組織各層級更愿意依賴這些數據進行決策。

3、降低風險和成本

有效的數據治理減少了數據錯誤、重復和不一致的情況，降低了處理和修復這些問題的成本。同時，它還通過確保合規性降低了法律和聲譽風險。

4、促進數據共享和協作

清晰的數據治理框架使不同部門和團隊能夠更有效地共享和使用數據資產，打破數據孤島，提高協作效率。

5、支持創新和戰略決策

當數據被視為戰略資產并得到適當治理時，組織能夠更好地挖掘其價值，發現新的業務機會和創新點。

準確一致的數據能帶來更可靠的分析和洞察，而安全性和合規性對于維護客戶信任和避免法律處罰至關重要，有效的治理還能提升運營績效和競爭優勢，使組織能夠充分發揮數據資產的戰略價值。

簡而言之，沒有良好的數據治理，數據資產就無法真正"立起來"，也無法充分發揮其價值潛力，數據治理為數據資產提供了質量保證、風險管控和合規支持，使數據資產能夠成為組織決策和創新的可靠基礎。

三、資產管理與治理如何協同推進

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協調數據資產管理與治理時面臨的主要挑戰

首先，數據源類型日益多樣，結構化與非結構化數據混雜，資產的識別、分類和追蹤變得愈發依賴工具和經驗，傳統依靠表格和人工梳理的方式已無法支撐復雜的管理需求，治理規則也難以覆蓋所有數據形態。

與此同時，企業還需平衡可訪問性與安全性，部門希望快速獲取數據，治理團隊卻擔心權限泛濫、責任不清；一邊要求“用得起來”，一邊要求“鎖得住”，這種博弈在數據共享環節尤為突出。

此外，不斷更新的數據隱私法規（如GDPR、網絡安全法等），迫使組織必須具備快速響應與調整治理框架的能力，否則將面臨管理落地難、責任不清晰等風險。

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推進數據資產管理與治理協同的關鍵方法

集中式數據管理

構建統一的數據資產目錄和監控平臺，將數據資源的收集、分類、建模、變更集中化管理。

明確治理框架與責任

建立清晰的數據所有權和決策權限，減少錯誤和誤解風險。

數據質量管理

制定統一標準和評估機制，確保數據資產的可靠性和價值。

自動化數據處理流程

在數據資產治理過程中，任務執行效率與規范化程度直接影響資產的可用性與可信度。

來源：數據資產講堂、數治視界