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文档简介

随着企业的发展，企业拥有信息系统越来越多，业务流程越来越复杂，数据资产越来越庞杂，通过数据资产管理对资产进行有序的管理、提升数据利用价值是必不可少的环节。当前数据资产管理面临着一系列的问题和挑战，涉及数据资产管理的理念、效率、技术、安全等方面，阻碍了组织数据资产能力的持续提升。1、 数据资产管理内驱动力补不足企业开展数据资产管理、治理的动力主要来自外在动力和内在动力两个方面。随着国家对数据要素的重视力度逐步加大，鼓励组织开展数抓转型的相关政策陆续发布，以及数据分析和应用对于企业竞争力提升的促进作用日趋显著，企业开展数据资产管理的外部动力逐渐增强。但是对于多数企业而言，仍面临着数据资产管理价值不显著，数据资产管理路径不清晰等问题，管理层尚未达成数据战略共识，短时间内数据资产管理投出比不高，导致企业开展数据资产管理内驱动力不足。2、 数据资产管理与业务发展存在割裂当前企业开展数据资产管理主要是为了企业生产经营和管理决策提供数据支撑，数据资产管理应与企业业务发展紧密相连，数据资产也应依附于业务活动持续释放实现价值。但是很多企业的数据资产管理工作与实际业务活动存在“脱钩”情况。战略层面不一致，多数企业尽管具备一定的数据资产管理意识，但企业内数据资产管理组织、管理制度尚未完全建立，在发展规划中未明确数据资产管理如何与业务结合。同时组织层面不统一，数据资产管理团队与业务团队缺乏有效的协同机制，使得数据资产管里团队不清楚业务的数据需求，所提供的数据质量不能满足业务发展要求，业务团队也面临着不知道如何参与数据资产管理工作。3、 数据资产质量层次不齐，不能及时满足业务预期数据资产管理的核心目标之一是提升数据质量，以提高数据资产对业务的支撑能力。但当前多数企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题。主要原因包括以下三个方面：（1）缺乏数据质量管理机制，数据资产管理人员未与数据使用者之间形成协同，数据质量规则并未得到数据生产者或数据消费者的确认，发现质量问题不能实行闭环管理。（2）未进行源头数据质量治理，低质量数据流入信息系统甚至数据中心，后期治理过程需要消耗大量人力物力。（3）数据质量管理的技术支撑不足，缺乏相关的平台工具应用，导致数据质量问题发现和整改不及时。4、 数据资产管理未形成长效机制当前大多数企业数据资产管里处于起步阶段，虽然也意识到数据资产运营是推动企业转型发展的关键，但尚未建立数据资产运营的理念和方法，难以充分调动数据使用方参与数据资产管理的积极性，数据资产管理和使用方之间缺乏长效沟通反馈机制，使得数据产生与应用过程不能闭环管理，降低了数据资产的应用效果。5、 数据流通和数据安全之间的平衡近些年来，涉及个人信息泄露的数据安全时间频繁发生。《个人信息保护法》、《数据安全法》的颁布和实施为规范数据处理活动、保障数据安全和个人、组织的合法权益奠定了法律基础，

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