大数据时代下的数据资产管理——程永新

2015-08-28 16:32:51
DAMS原创

程永新数据资产数据资产管理新炬网络

程永新 | 新炬网络执行副总裁

► 大数据与数据资产管理

当下，数据作为企业重要的资产被广泛应用，用于盈利分析与预测、合规性监管、客户关系管理、运营风险管理等。就像《大数据时代》一书写的那样，虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。今天，数据虽然没被列入企业的财务报表里，但是这些数据才是企业真正的核心。

但是，并不是所有的数据都是资产，只有可控制、可量化、可变现的数据才能成为资产。数据资产的特点包括：虚拟性、共享性、时效性、安全性、交换性和规模性。其中，共享性尤为重要。数据资产不同于传统资产，传统资产用的人越多越折旧，但数据资产用的人越多价值越大，因此把数据共享给越多的人能产生的价值就越大。

然而，做数据资产管理的时候，传统企业很可能会遇到一堆的问题：数据架构失控、元数据管理混乱、数据标准缺失、数据质量参差、数据增长无序、数据安全问题突出……这些问题的核心根源在于企业IT系统变更频繁、积木式迭代，以及烟囱式建设，缺乏企业级的整体架构和整体数据规划。

数据资产的特性决定了数据资产管理将成为企业的核心竞争力，因此，扩大规模、提升活性、运用能力、数据变现等数据资产的其他关注点同样需要得到重视。

► 数据资产管理核心内容

我认为，数据资产管理有三个最重要的内容：第一，数据治理，不仅仅是数据管理；第二，数据资产分享，不仅仅是连接；第三，资产增值，不仅仅是变现。

首先，数据治理，要治而不乱，让数据变成资产。数据作为资产来治理，关注点在于数据安全、数据质量、数据生命周期、数据标准、源数据、数据架构、业务流程等。

对于企业来说，做数据治理真正重要的是，它的数据架构跟业务架构以及应用架构怎么串联起来，要以数据架构驱动企业架构向整体演进。所以说，一个企业的数据架构治理的成熟度将标志着整个企业架构治理的成熟度。

那么，要完善企业的数据治理需要做什么？目前，大部分企业的主流关注点都在IT系统建设生命周期上，怎么规划设计、开发系统、部署上线、运营维护等。我认为，数据治理更应该关注数据规划、数据开发、数据集成和数据运营这些最基本也是最关键的点上。

有了数据治理这个基础，接下来就是数据共享。在共享经济时代，数十亿人既是生产者也是消费者，在互联网上共享信息、数据和实物，所有权被使用权代替，“交换价值”被“共享价值”代替。既然数据是共享的，那么怎样解决信任问题就成为了核心。现在很多牛逼的互联网公司，最先解决的都是信用问题，比如阿里巴巴，用支付宝解决了网络信用问题。对于企业来说，部门间的数据之所以没办法打通，很多时候原因并不是经济利益，而是信任问题。

数据资产管理最核心的并不是用怎样的解决方案，而是整个数据的共享层。马云所说的DT时代的根本所在，对于企业来说就是数据共享层，就是怎样打通和共享企业内部和外部的数据，怎样实现快速的交付。有了数据共享层之后，就可以实现集中式数据采集、统一数据分析建模、快速数据应用开发，实现可视化元数据管理。

数据不在于大，而在于知道数据的价值在哪里？核心在哪里？这就要求我们重视分析。在把企业所有数据都打通之后，能不能真正分析出价值，才是最核心的。这些分析包括数据共享与交易、制定化的数据分析报告、特定行业的业务解决方案、特征数据查询服务、跨数据源的数据匹配。

谈到大数据变现，基于数据做运营的互联网企业已经走在前端，那么对于传统企业来说，数据资产的增值变现又有哪些模式呢？我认为，要分为对内和对外两个纬度。首先是对内，数据资产增值对内来说是使能者的角色，能进行决策支持、产品提供、风险控制、管理优化、降低成本。如果一个企业连内部增值都做不到，那么数据变现只能是天荒夜谈。所以，在做到对内增值之后，接下来才是对外变现。