数据资产管理机制V.pdf

数据资产管理机制V--第1页

.

数据资产管理机制

论企业数据管理体系建立

数据是企业在持续经营活动中积累下来的珍贵资产，数据本身以及围绕数据所进展的活

动必须得到管控，以确保在合理的本钱围数据价值充分发挥并进一步增值，实现投资回报最

大化。

本文分析企业数据管理存在的突出问题和挑战，对数据管理体系构成、建立原则、建立

关键点、演进策略提出一些建议，力图为企业建立或完善本企业的数据管理体系提供一些参

考。

背景和问题

信息技术进步使信息化成为企业开展和快速扩的有效支撑手段，多年来，国外各行各业

分别建立了适合本企业的信息系统，如生产支撑型、业务支撑型、管理支撑型，以及分析决

策型系统等；与此同时，随着全球经济开展、市场竞争加剧、新技术的推出新和逐渐商用，

信息系统所承载的业务涵、系统规模和数量和复杂性也在不断攀升。

林林总总的这些信息系统，在长期使用中积累、沉淀了大量的核心业务数据，如客户资

料、营销筹划容、产品资料、合作伙伴、合同契约、企业资源、进销存、生产、工程建立、

财务数据等，这些既是企业的关键信息，也是企业的核心资产，如果不对数据生命周期全过

程加以管治，将可能带来多方面问题，例如：

数据平安问题：数据的不恰当使用可能泄漏企业，导致企业在竞争中失利，危及企业生

存和开展；另外国外对上市企业也有相关法律要求，例如美国法案和我

国企业部控制根本规，均提出上市公司的控管理必须切实做到保护财务数据、维护系统平

安、保护客户数据免遭盗窃与破坏，以提高公司披露的准确性和可靠性等。

价值发挥问题：面对众多信息系统，如果缺乏完整、一致的企业数据视图，业务部门将

不知道企业哪些系统拥有自己所需的数据；用户在不知道数据质量状况或明知数据不可靠的

情况下，不可能放心使用数据，无从根据数据作出正确判断、决策和快速响应。这些都将遏

制数据价值的完整释放。

数据升值问题：在数据质量有保障的前提下，对企业的大量历史数据采用商业智能、数

据挖掘、预测能技术手段，能从数据中发现事物开展的深层次规律，例如客户偏好、收入预

测、客户流失倾向预测等，为企业提供经历总结和预见性的业务支撑；另一方面，良好的数

据管理机制将在企业形成良好的知识共享和传承体系，促进企业的人才培养和组织进步，实

现数据增值。反之，数据的零散分布、数据歧义、低劣的数据质量，以及制度和平台的缺乏，

将严重遏制数据价值的进一步发挥和增值。

本钱效率问题：

.

数据资产管理机制V--第1页

数据资产管理机制V--第2页

.

如果缺乏对数据的一致理解，将影响跨系统、跨部门、跨专业的需求沟通和信息共享，

提高企业的沟通本钱和建立本钱；如果对贯穿企业的错综复杂的数据流缺乏直观、完整认识，

则系统故障、数据问题的快定位难以实现；数据权责的不明确，将导致问题解决中系统之间、

部门之间的相互推诿和扯皮。所有这些，都最终表达为信息系统对业务的支撑不力，业务部

门将越来越质疑企业对信息化的投入……

综上所述，企业数据从产生、加工、传递到使用、销毁的全过程，应得到专门管控，获

得组织和制度保障，明确数据生命周期过程的相关权责，实施体系化、制度化、流程化、规

化、标准化管理，确保数据生产、使用的全过程受控。

而这些，都是企业数