《ISO 55013-2024 资产管理-数据资产管理指南》专业解读和应用指导材料（雷泽佳编制-2024B0）-121-240

数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业——长期存储介质的选择：应该使用什么长期存储介质。在数据生命周期的处置/归档阶段，选择合适的长期存储介质是确保数据长期保存和可访问性的关键。在选择长期存储介质时，组织需要考虑多个因素，包括数据的存储量、访问频率、保留期限、安全性以及成本等。l存储量：根据数据的规模和增长趋势，选择能够满足当前和未来存储需求的介质；l访问频率：考虑数据被访问的频率，选择能够提供适当访问速度的介质；l保留期限：根据数据的保留要求，选择能够长期稳定保存数据的介质；l安全性：评估存储介质的数据保护能力，包括加密、防篡改等安全措施；l成本：综合考虑存储介质的购置、维护以及升级成本，选择性价比高的方案。——成文信息的价值评估与随时间变化：保留成文信息有什么价值，这种价值如何随时间变化。在决定档案要求时，评估成文信息的价值以及这种价值如何随时间变化是至关重要的。成文信息可能包含组织的业务记录、客户数据、历史档案等，它们对组织的运营、决策、合规等方面都具有重要价值。l业务价值：成文信息可能包含关键的业务数据，如销售记录、客户信息、财务报告等，这些数据对于组织的业务运营和决策至关重要。随着时间的推移，这些数据可能变得更加珍贵，因为它们提供了组织历史发展的见证和依据；l法律与合规价值：某些成文信息可能具有法律或合规要求，如合同、协议、政策文件等。这些信息的保留对于组织的合规性和法律风险防范具有重要意义。随着时间的推移，这些信息的法律价值可能保持不变或增加，特别是当它们成为法律纠纷或监管调查的关键证据时；l历史与文化价值：对于某些组织来说，成文信息可能还具有历史和文化价值，如企业档案、历史照片、重要事件记录等。这些信息不仅记录了组织的发展历程，还承载了组织的文化和传承。随着时间的推移，这些信息的价值可能逐渐凸显，成为组织宝贵的文化遗产。(e)数据归档的策略，通常包括：l确定归档范围：根据数据的业务价值、访问频率和保留要求，确定哪些数据需要归档；l选择归档方式：根据数据的特性和存储需求，选择合适的归档方式，如磁带、光盘、云存储等；l制定归档计划：制定详细的归档计划，包括归档时间、归档频率、归档流程等，确保归档操作的规范性和有效性；l管理归档数据：对归档数据进行有效管理，包括数据检索、数据恢复、数据迁移等，确保归档数据的可用性和安全性。(2)技术进步与成本降低重塑数据处理需求；(a)数据分析、挖掘和学习工具技术进步与数据价值提升；——数据分析、挖掘和学习工具的技术进步主要体现在以下几个方面：l算法优化：随着人工智能和机器学习技术的发展，数据分析、挖掘和学习工具中的算法不断得到优化，能够更准确地识别数据中的模式、趋势和异常，提高分析的准确性和效率；l处理能力增强：现代的数据分析工具能够处理更大规模、更复杂的数据集，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图像和音频等，从而拓宽了数据分析的应用范围；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l自动化和智能化：许多数据分析工具现在具备自动化和智能化的功能，能够自动执行数据清洗、预处理、分析和报告等任务，减少人工干预，提高工作效率；l可视化改进：数据分析工具的可视化功能也在不断进步，通过图表、仪表板和交互式报告等方式，使数据分析结果更加直观易懂，便于决策者快速把握数据背后的信息。(b)数据分析、挖掘和学习工具的技术进步通过以下几个方面增加了现有数据的价值：——从更多的数据中提取更多的信息：随着算法和处理能力的增强，数据分析工具能够深入挖掘数据中的潜在价值，发现之前未被察觉的关联、趋势和模式。这不仅为组织提供了更全面的数据视图，还帮助组织做出更精准的决策。——提高数据分析的准确性和效率：技术进步使得数据分析工具能够更快速地处理大量数据，同时保持高准确性。这意味着组织可以在更短的时间内获得更有价值的数据洞察，从而加速业务决策和响应速度。——降低数据处理的成本：随着数据分析工具的自动化和智能化程度提高，组织在数据处理方面的人力投入减少，同时存储成本的降低也使得长期保存数据变得更为经济。这使得组织能够更高效地利用资源，同时保留更多有价值的数据以供未来分析。——促进数据驱动的决策文化：技术进步使得数据分析更加易于理解和使用，从而推动了数据驱动的决策文化在组织内的形成。当组织内的成员都能够基于数据做出决策时，组织的整体效率和竞争力将得到显著提升。(3)数据处置与归档的四大原因；从存储中提取一些数据（通过报告活动）并安全处置的原因有很多，例如：(a)降低数据泄漏的风险：如果数据不复存在，就不会被不当分发或使用；——数据处置/归档的动因——降低数据泄漏风险。数据泄漏是组织面临的一大安全隐患，它可能导致敏感信息外泄、客户信任丧失、法律诉讼以及经济损失等多重后果。通过数据处置/归档，组织可以系统地识别并移除不再需要或已过期的数据，从而减少数据存储量，进而降低数据被不当分发或使用的风险。具体来说：l减少攻击面：数据量的减少意味着潜在的攻击目标也相应减少，从而降低黑客或内部人员利用数据漏洞进行攻击的可能性；l增强数据保护：通过安全处置，如数据擦除、物理销毁或加密存储，可以确保数据在离开组织控制范围后无法被恢复或滥用；l符合合规要求：许多行业和数据保护法规都要求组织定期清理和处置不再需要的数据，以降低数据泄漏风险，并确保数据处理的合法性和合规性。——为了有效实施数据处置/归档并降低数据泄漏风险，组织应采取以下措施：l建立数据分类体系：组织应对数据进行分类，明确哪些数据是敏感的、哪些数据是过时的，以及哪些数据需要长期保留。这有助于组织更清晰地识别需要处置/归档的数据范围；l制定数据处置/归档策略：基于数据分类结果，组织应制定明确的数据处置/归档策略，包括处置/归档的时间表、方式、责任人等。同时，策略应确保与组织的业务需求和合规要求相一致；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l使用安全处置方法：在实施数据处置时，组织应选择安全、可靠的方法，如数据擦除、物理销毁或加密存储等。同时，应确保处置过程得到适当记录和监控，以便在必要时进行审计或追溯；l加强员工培训与意识提升：组织应定期对员工进行数据安全培训，提高员工对数据保护重要性的认识，并教育员工如何正确处理和处置数据；l定期审计与评估：组织应定期对数据处置/归档过程进行审计和评估，确保策略得到有效执行，并及时发现和纠正潜在的安全问题。(b)删除无关或不正确的数据：虽然旧数据可用于趋势分析，但也应考虑其相关性和正确性；——数据处置/归档的动因：删除无关或不正确的数据。在数据生命周期管理中，删除无关或不正确的数据是至关重要的一环。这主要基于以下几个原因：l提高数据质量：无关或不正确的数据会干扰数据分析的准确性，导致决策失误。通过定期清理这些数据，可以确保数据集的纯净度和准确性，从而提升数据质量；l优化存储资源：长期保留无关或不正确的数据会占用宝贵的存储资源，增加存储成本。及时删除这些数据可以释放存储空间，优化资源利用；l降低法律风险：保留不准确或过时的数据可能违反数据保护法规，引发法律纠纷。通过定期处置这些数据，可以降低组织的法律风险；l促进数据治理：删除无关或不正确的数据是数据治理的一部分，有助于建立和维护清晰、有序的数据环境，提高数据管理的效率和效果。——为了有效识别并删除无关或不正确的数据，组织可以采取以下步骤：l建立数据质量评估体系：制定明确的数据质量标准和评估指标，如数据的完整性、准确性、一致性和时效性等。通过定期评估，识别出不符合标准的数据。l实施数据清洗：利用数据清洗工具和技术，对识别出的无关或不正确数据进行处理。这包括删除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等；l制定数据保留政策：根据业务需求和法规要求，制定明确的数据保留政策。规定哪些数据需要长期保留，哪些数据可以定期删除，以及删除的时间点和方式；l加强数据治理：建立数据治理框架，明确数据管理的责任和流程。确保数据处置/归档活动得到适当的监督和管理，避免数据被错误地删除或保留；l培训员工：定期对员工进行数据管理和数据质量的培训，提高员工对数据重要性的认识，并教育他们如何正确识别和处理无关或不正确的数据。(c)遵守与客户或供方的合同安排；——数据处置/归档的合规性动因：遵守与客户或供方的合同安排。在数据资产管理中，遵守与客户或供方的合同安排是确保数据处置/归档阶段合规性的关键因素。这主要基于以下几点原因：l法律义务：合同是法律文件，其中明确规定了双方的权利和义务。对于数据的管理、使用和处置，合同中往往有具体的条款和条件。遵守这些条款是组织的法律义务，违反则可能导致法律纠纷和处罚；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l信任基础：合同是建立商业信任的基础。当组织能够严格遵守合同中的数据处置规定时，能够增强客户或供方对组织的信任，从而有助于维护长期的商业关系；l业务连续性：合同中可能规定了数据处置的方式和时间，这直接影响到业务的连续性。例如，如果合同规定在合作结束后必须立即删除或归还数据，那么组织就必须按照这一要求执行，以确保业务的正常进行；l合规性证明：在面临监管审查或审计时，组织需要能够证明其遵守了与客户或供方的合同安排。有效的数据处置/归档记录可以作为合规性证明的重要依据。——为了确保数据处置/归档阶段的合规性，组织可以采取以下措施：l合同审查：在签订合同前，组织应仔细审查合同中的数据处置条款，确保理解并同意其中的要求。对于不明确或存在疑虑的条款，应及时与客户或供方进行沟通并寻求解释或修改；l建立合规流程：根据合同要求，组织应建立数据处置/归档的合规流程。这包括明确的数据分类、标识、存储、使用和处置规则，以及相应的责任人和监督机制；l培训员工：组织应定期对相关员工进行数据处置/归档合规性的培训，确保他们了解并遵守合同中的要求。同时，应建立激励机制，鼓励员工主动报告和纠正违规行为；l定期审计：组织应定期对数据处置/归档过程进行审计，检查是否遵守了合同中的要求。对于发现的问题，应及时进行整改并加强监督；l建立应急机制：在合同执行过程中，可能会出现意外情况或合同变更。组织应建立应急机制，及时应对这些情况，并确保数据处置/归档的合规性不受影响。(d)遵守法律法规要求。——数据处置/归档的法律动因：遵守法律法规要求。在数据资产管理中，遵守法律法规要求是数据处置/归档阶段至关重要的法律动因。这主要基于以下几个关键点：l法律义务：许多国家和地区都有数据保护、隐私保护、信息安全等相关法律法规，明确要求组织对数据的收集、存储、处理、传输和销毁等环节进行合规管理。数据处置/归档作为数据生命周期的重要阶段，必须严格遵守相关法律法规，否则可能面临法律制裁、罚款、声誉损失等严重后果；l数据保护：法律法规往往规定了数据保护的基本原则和措施，如数据最小化原则、数据保密性、完整性、可用性等。通过合规的数据处置/归档，可以确保数据在不再需要时得到妥善处理，防止数据泄露、滥用或损坏，从而保护个人隐私和商业机密；l合规性证明：在监管审查、审计或法律诉讼中，组织需要能够证明其数据处置/归档活动的合规性。遵守法律法规要求，建立完善的处置/归档流程和记录，是提供合规性证明的重要依据；l业务连续性：合规的数据处置/归档有助于维护组织的业务连续性。例如，在某些行业，如金融、医疗等，数据保留和销毁有严格的法律要求。遵守这些要求可以确保组织在面临法律挑战或业务变更时，能够迅速、合规地调整数据管理策略。——为了确保数据处置/归档阶段的法律合规性，组织可以采取以下关键措施：数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l法律法规识别与评估：组织应全面识别并评估适用于其数据处置/归档活动的法律法规要求。这包括数据保护、隐私保护、信息安全等相关法律，以及特定行业的监管规定；l制定合规政策与流程：基于法律法规要求，组织应制定明确的数据处置/归档合规政策和流程。这包括数据分类、保留期限、处置方式、安全要求等方面的规定，并确保这些规定与组织的业务需求和合规目标相一致；l实施合规培训：组织应定期对相关员工进行数据处置/归档合规性的培训，提高员工对法律法规要求的认识和理解，并教育他们如何正确执行合规政策和流程；l建立合规监测与审计机制：组织应建立有效的合规监测与审计机制，定期对数据处置/归档活动进行审查和评估，确保合规政策和流程得到严格执行，并及时发现和纠正违规行为；l与监管机构沟通合作：组织应与相关监管机构保持密切沟通合作，及时了解法律法规的更新和变化，确保数据处置/归档活动始终符合最新的合规要求。(4)数据归档的有效策略与元数据管理。——数据归档的必要性与深思熟虑的活动；l数据归档的涵义：数据归档是数据生命周期管理中的一个重要阶段，它涉及到将不再频繁访问但仍有潜在价值的数据移动到离线存储，以便在未来需要时能够检索和重新使用。离线存储的必要性：将数据移动到离线存储是为了减少在线存储的负载，提高系统性能，并降低数据泄露的风险。特别是在处理敏感或不再频繁访问的数据时，离线存储是一个安全且有效的选择；可移动记录介质的应用：使用可移动记录介质（如磁带、光盘、外部硬盘等）进行数据归档，便于数据的物理隔离和长期保存。这些介质具有较大的存储容量，且成本相对较低，适合大规模数据的归档需求；未来检索与重新使用的便利性：虽然数据被移动到离线存储，但组织应确保在未来需要时能够方便地检索和重新使用这些数据。这要求建立有效的数据检索机制和管理流程，确保数据的可及性和可用性。l数据归档的必要性：为了确保数据归档的有效性，这必须是一项深思熟虑的活动，原因如下：资源优化：通过归档，组织可以释放主存储空间的资源，降低存储成本，同时保留对数据的访问能力，以满足未来的业务需求或法规要求；数据保护：归档数据通常包含敏感或重要的信息，因此必须采取适当的安全措施，如加密、访问控制等，以防止数据泄露或损坏；合规性：某些行业或法规要求组织保留特定类型的数据一定时间，归档是满足这些合规要求的有效方式。l深思熟虑的活动。数据归档并非简单的数据迁移过程，而是一项需要深思熟虑的活动，添加了适当的标签和元数据，以支持对归档数据的识别和检索。为了确保归档的有效性，组织应：明确归档目标：在归档前，明确归档的目的、数据的类型、保留期限以及未来的使用场景；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业选择合适的存储介质：根据数据的性质、访问频率和保留期限，选择适合的可移动记录介质或离线存储解决方案；添加标签和元数据：为了支持对归档数据的识别和检索，组织应在归档过程中添加适当的标签和元数据。标签用于对数据进行分类和标记，便于快速定位；元数据则提供关于数据的详细描述和背景信息，如数据来源、创建时间、修改历史等，有助于用户理解数据内容和背景。——标签与元数据在数据归档中的作用l标签和元数据是数据归档中不可或缺的元素，它们对于提高归档数据的可识别性、可检索性和可用性至关重要。标签的作用：标签是附加在数据上的简短描述或关键词，用于快速识别和分类数据。在归档过程中，为数据添加标签可以帮助组织更轻松地管理、搜索和访问归档数据；元数据的作用：元数据是关于数据的描述性信息，它提供了关于数据的来源、内容、结构、格式、创建时间、修改时间等详细信息。在归档中，元数据不仅有助于数据的识别和检索，还能确保数据的完整性和一致性。l为了有效地添加和利用标签和元数据，组织应：制定统一的标签和元数据标准：确保所有归档数据都使用相同的标签和元数据格式，以便在需要时能够轻松整合和检索；在归档时自动添加标签和元数据：利用自动化工具或软件，在数据归档时自动为其添加标签和元数据，提高工作效率和准确性；定期更新和维护标签和元数据：随着业务需求的变化或数据的更新，定期审查和更新标签和元数据，确保其准确性和有效性。——小标题二：数据归档的实践指南与注意事项在组织实施数据归档时，以下是一些具体的实践指南和注意事项需要遵循：l明确归档目的：在开始归档之前，组织应明确归档的目的和目标，确保归档活动与组织的业务需求和数据管理策略相一致；l选择合适的存储介质：根据数据的类型、大小和保留期限等因素，选择合适的存储介质进行归档。例如，对于需要长期保留的数据，可以选择磁带或光盘等离线存储介质；l制定归档计划：制定详细的归档计划，包括归档的时间表、责任人、存储位置以及数据检索流程等。这有助于确保归档活动的顺利进行，并减少因缺乏计划而导致的混乱和延误；l确保数据完整性：在归档之前，应对数据进行完整性检查，确保数据没有损坏或丢失。同时，在归档过程中，应采取适当的措施来保护数据的完整性和安全性；l添加详细的标签和元数据：为归档数据添加详细的标签和元数据，以便在未来能够轻松识别和检索数据。标签和元数据应包含足够的信息来描述数据的来源、内容、格式和用途等；l建立数据检索机制：建立有效的数据检索机制，确保在需要时能够快速、准确地找到归档数据。这可以包括建立索引、使用搜索引擎或数据库等工具来辅助数据检索；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l定期审查和更新归档数据：定期对归档数据进行审查和更新，删除不再需要的数据或更新过时的数据。同时，关注归档数据的存储环境和安全性，确保数据得到妥善保护；ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》lISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》5实现资产数据的价值5.1资产数据在决策中的作用在实物资产管理中，资产数据与成本、风险、绩效和服务水平等属性有关。这些属性对于实物资产生命周期的有效和高效管理至关重要。收集到的实物资产数据只有在能够有效和高效地管理资产以生产产品或提供服务时才对组织有用。资产数据（资产本身及其成本、风险、绩效、状况和服务水平的数据）通常不在公开市场或直接交易中买卖。资产数据可以为与资产管理相关的各个方面的决策提供信息，提高质量的数据可以在资产的生命周期内做出更好的决策。资产管理决策包括整个生命周期策划、可靠性分析、风险分析、工作管理优化、需求分析和可持续性评估。决策过程推动：a)支持决策过程的数据的必要性和重要性；b)高质量数据对支持决策的重要性；c)数据的及时性和时间敏感性，以确保其与决策保持相关性；资产管理团队对资产数据的可访问性。5实现资产数据的价值5.1资产数据在决策中的作用(1)资产数据的价值实现与决策支持；(a)资产数据在实物资产管理决策中的核心作用：实物资产管理中，资产数据与成本、风险、绩效和服务水平等属性有关；——资产数据在实物资产管理决策中扮演着至关重要的角色。它涵盖了资产的成本、风险、绩效、状况和服务水平等多个关键属性，这些属性是实物资产全生命周期管理的基础。通过收集、整合和分析这些资产数据，组织能够做出更加明智、精准的决策，从而优化资产配置、降低运营成本、控制风险并提升服务水平。具体来说，资产数据支持决策的方式包括：l成本分析：资产数据提供了资产购置、维护、运营和处置等全生命周期的成本信息，帮助组织进行成本效益分析，确定最优的资产管理策略；l风险评估：通过资产数据，组织可以识别潜在的风险因素，如设备故障、性能下降或市场需求变化等，从而及时采取措施降低风险；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l绩效监控：资产数据反映了资产的运行状况、生产效率和服务质量，有助于组织对资产绩效进行持续监控，及时发现并解决问题；l状况评估：通过对资产数据的分析，组织可以了解资产的实际状况，包括磨损程度、剩余寿命等，为维修、更换或升级提供决策依据；l服务水平优化：资产数据还涉及服务水平和客户满意度等信息，帮助组织根据市场需求和客户反馈调整服务策略，提升客户满意度和忠诚度。(b)资产数据的非交易性特征及其价值实现途径；资产数据（特别是关于资产本身及其成本、风险、绩效、状况和服务水平的数据）通常不像商品那样在公开市场或直接交易中买卖。然而，这并不意味着资产数据没有价值或无法实现其价值。相反，资产数据的价值主要体现在以下几个方面：——内部决策支持：如前文所述，资产数据为组织内部的决策提供了重要依据，帮助组织优化资源配置、降低成本、提升效率和风险管控能力。这是资产数据最直接也是最主要的价值体现；——业务创新与优化：通过对资产数据的深入分析，组织可以发现新的业务机会或改进点，从而推动业务创新和优化。例如，基于资产数据的智能维护预测可以减少停机时间，提高生产效率；——合规与风险管理：资产数据还用于满足监管要求和风险管理需求。例如，在金融行业，资产数据是评估信贷风险、进行合规审查的重要依据；——增值服务开发：虽然资产数据本身可能不直接交易，但组织可以基于这些数据开发增值服务或产品，如数据分析报告、资产管理软件等，这些服务和产品可以在市场上销售或提供给合作伙伴，从而实现资产数据的间接价值；——品牌价值提升：良好的资产数据管理不仅提升了组织的运营效率，还增强了组织的品牌形象和信誉。客户更愿意与那些能够高效管理资产、提供优质服务的企业合作。(2)资产数据在资产管理决策中的核心价值；资产数据作为资产管理的基础，其重要性在于能够为与资产管理相关的各个方面提供决策依据。高质量的数据能够确保在资产的生命周期内做出更加明智、有效的决策。具体来说，资产数据在以下几个关键决策领域发挥着不可替代的作用：——整个生命周期策划：通过收集和分析资产从规划、采购、运营到报废的全生命周期数据，组织能够更准确地预测资产的性能、成本和维护需求，从而制定出更加合理的资产管理计划和预算；——可靠性分析：资产数据中的故障记录、维修历史等信息是评估资产可靠性的重要依据。通过对这些数据的深入分析，组织可以识别出资产的薄弱环节，采取预防措施，提高资产的可靠性和稳定性；——风险分析：资产数据还包含了与资产风险相关的信息，如安全隐患、环境风险等。通过对这些数据的评估，组织能够及时发现潜在风险，并制定相应的风险应对策略，降低资产损失的可能性；——工作管理优化：资产数据反映了资产的工作状态和效率，为工作管理提供了重要依据。通过对数据的实时监控和分析，组织可以优化工作流程，提高工作效率，减少资源浪费；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业——需求分析：通过对资产使用数据和客户需求数据的整合分析，组织能够更准确地把握市场需求，为资产配置和优化提供有力支持；——可持续性评估：资产数据还涉及资产的环境影响、能源效率等方面。通过对这些数据的评估，组织可以了解资产的可持续性表现，为制定环保和可持续发展策略提供依据。。(3)数据在决策过程中的关键要素与作用。(a)支持决策过程的数据的必要性和重要性；——资产数据在决策中的核心地位：在组织决策过程中，资产数据扮演着至关重要的角色。其必要性和重要性主要体现在以下几个方面：l信息基础：资产数据为决策提供了全面的信息基础。通过收集、整理和分析资产数据，组织可以深入了解资产的性能、状态、价值以及潜在风险，从而为决策提供依据；l决策支持：高质量的资产数据能够支持组织做出更加科学、合理的决策。通过对数据的深入分析，组织可以预测资产未来的发展趋势，评估不同决策方案的影响，进而选择最优方案；l风险降低：资产数据有助于组织识别和管理潜在风险。通过对数据的监控和分析，组织可以及时发现资产存在的问题和隐患，采取相应措施进行防范和应对，从而降低风险带来的损失。——为了有效利用资产数据推动决策过程，组织需要采取以下措施：l建立完善的数据管理体系：确保数据的准确性、完整性和及时性，为决策提供可靠的数据支持；l加强数据分析与挖掘：运用先进的数据分析技术和方法，深入挖掘数据背后的价值和规律，为决策提供更深入的洞察；l提升数据可访问性：确保资产管理团队能够方便地访问和使用数据，促进数据在决策过程中的有效应用；l培养数据驱动的文化：鼓励组织内部形成数据驱动的文化氛围，让数据成为决策过程中不可或缺的一部分。(b)高质量数据对支持决策的重要性；——高质量数据的定义：高质量数据指准确、完整、及时、可靠且相关的数据。高质量数据是决策过程中不可或缺的元素，它直接关乎决策的精准度和有效性，可减少因数据错误或缺失导致的决策失误；——高质量数据的主要特征；l准确性：高质量数据必须准确无误，能够真实反映资产的实际状况、性能、风险等信息。数据的准确性是决策的基础，任何错误或偏差都可能导致决策失误；l完整性：高质量数据应包含决策所需的所有相关信息，不应有遗漏或缺失。数据的完整性确保了决策者能够全面了解资产状况，做出更加全面的决策；l一致性：高质量数据在不同来源、不同时间、不同系统之间应保持一致性，避免数据冲突或矛盾。数据的一致性有助于决策者形成统一、连贯的认知，提高决策的准确性；l时效性：高质量数据应及时更新，反映资产的最新状况，确保决策与实际情况保持同步。数据的时效性对于快速响应市场变化、抓住商业机遇至关重要；l可访问性：高质量数据应易于获取、理解和使用，决策者能够方便快捷地访问所需数据。数据的可访问性降低了决策过程中的信息获取成本，提高了决策效率；l安全性：高质量数据应受到严格的安全保护，防止数据泄露、篡改或损坏。数据的安全性是数据资产管理的基石，确保了数据的合法、合规使用。——从以下几个方面深入理解高质量数据对决策支持的重要性：l提高决策准确性：高质量数据能够准确反映资产的实际状况、性能、风险及市场趋势，为决策者提供真实、可靠的信息基础。通过精确的数据分析，决策者能够更准确地识别问题、评估风险，并制定出更加精准的决策方案；l增强决策效率：高质量数据通常经过有效的整理、清洗和标准化处理，使得决策者能够快速获取所需信息，减少信息搜索和处理的时间成本。数据的及时性和可用性确保了决策过程的时效性，使组织能够迅速响应市场变化，抓住机遇；l促进决策科学性：高质量数据支持基于数据驱动的决策方法，通过数据分析、模型预测等手段，提升决策的科学性和合理性。数据可视化技术使得复杂数据更加直观易懂，帮助决策者更好地理解和分析数据，做出更加明智的决策；l降低决策风险：高质量数据能够揭示潜在的运营风险、市场风险及财务风险，帮助决策者提前制定风险应对策略。通过数据监控和预警机制，组织能够及时发现并处理潜在问题，降低决策失误带来的风l支持决策创新：高质量数据为决策者提供了丰富的信息来源和灵感，激发了创新思维和决策方法的探索。通过数据挖掘和机器学习等技术，组织可以发现新的商业机会和增长点，推动决策创新和组织发l提升组织竞争力：高质量数据支持组织进行精准的市场定位、产品定价和营销策略制定，提升组织在市场中的竞争力。通过数据驱动的决策过程，组织能够不断优化资源配置、提高运营效率，实现可持续发展。——确保数据质量的方法：l建立数据质量管理体系：制定明确的数据管理政策和流程，确保数据的收集、存储、处理和分析都符合规范；l实施数据治理：通过数据治理来确保数据的合规性、安全性和可用性，包括数据清洗、数据校验、数据标准化等；l加强数据监控与反馈：建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和评估，及时发现问题并进行整改。同时，收集用户对数据的反馈意见，不断优化数据质量；l培养数据文化：提高全员对数据重要性的认识，鼓励员工积极参与数据管理工作，形成数据驱动的文化氛围。(c)数据的及时性和时间敏感性，以确保其与决策保持相关性；——数据及时性的重要性；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l定义与意义：数据及时性指的是数据从产生到被决策者获取并利用的时间间隔。及时的数据能够反映最新的资产状况、市场动态和业务变化，为决策者提供最新、最准确的信息；l对决策的影响：及时的数据能够确保决策者基于最新的信息进行决策，避免决策滞后于实际情况，提高决策的响应速度和准确性。——时间敏感性的考虑；l定义与特性：时间敏感性指数据对于决策时间点的依赖程度。某些决策对数据的时间要求极高，如实时交易、紧急风险评估等；l对决策策略的影响：时间敏感性要求组织在数据管理和决策过程中，必须考虑数据的时效性，确保在关键时间点前获取并处理数据，以支持决策的制定和执行。——确保数据与决策相关性的策略。l数据监控与更新机制：建立有效的数据监控和更新机制，确保数据能够实时或按需更新，保持与业务运营的同步；l数据治理框架：构建完善的数据治理框架，明确数据权属、数据质量、数据安全等关键要素，确保数据的合规性和可用性；l数据仓库与数据分析平台：利用数据仓库和数据分析平台，对数据进行整合、清洗、分析和可视化，提高数据的处理效率和利用价值；l决策支持系统：开发或引入决策支持系统，结合机器学习和人工智能技术，实现数据的智能分析和决策推荐，提高决策的科学性和效率。(d)资产管理团队对资产数据的可访问性。——可访问性的定义：可访问性是指资产管理团队资产管理团队能够便捷、高效地获取、理解和利用数据的能力。这包括数据的存储位置、检索方式、访问权限等方面；——对团队的影响：如果资产管理团队无法方便地访问所需数据，将严重影响其决策效率和准确性。因此，组织应确保资产管理团队具备足够的数据访问权限和工具，以便他们能够随时获取和使用相关数据；——提升资产数据可访问性的策略与方法：l建立统一的数据平台；建立一个集中、统一的数据平台或数据仓库，将分散在各处的各类资产数据整合归一，提供统一的访问入口。确保平台具备高效的数据检索和查询功能，便于团队快速定位所需数据。l优化数据治理体系；明确数据权属与责任，确保数据的合法性和合规性，增强团队对数据的信任度；制定统一的数据标准和规范，包括数据格式、命名规则等，降低数据理解和使用的难度。l提升数据质量；实施严格的数据质量控制措施，确保数据的准确性、完整性和一致性；定期对数据进行清洗和校验，及时纠正错误和异常数据。l加强数据可视化与报表功能：数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业利用图表、仪表盘等可视化工具，将复杂数据以直观、易懂的方式呈现给团队；提供定制化的报表功能，满足团队不同层级、不同岗位的数据需求。l培训与教育；定期组织数据资产管理培训，提升团队对数据管理、数据分析和数据解读的能力；鼓励团队成员参与数据相关的研讨会和交流活动，拓宽视野，学习先进经验。l建立数据访问权限管理机制；根据团队成员的角色和职责，合理分配数据访问权限，确保数据的安全性和隐私性；定期审查和调整权限设置，确保权限管理的合理性和有效性。l强化数据文化与意识。营造数据驱动的文化氛围，鼓励团队成员积极利用数据进行决策和问题解决；ISO55013-2024ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》5.2资产数据的效用在确定其资产数据的效用时，组织应考虑：a)资产数据对其业务的效用；b)资产数据的性质和效用随时间的变化；c)可能改变资产数据效用的组织文化和个人行为；d)确定活动的优先级，以提高资产数据的效用。如果资产数据支持组织目标，那么它们是有用的。资产数据的效用可以通过数据管理和治理过程来提高。效用下降可能是采取行动的直接结果，也可能是未能对不断变化的情况采取行动的结果。由于治理不当和缺乏业务流程而导致管理控制不力，也是造成资产数据效用下降的因素。人为和行为因素可能导致资产数据的效用下降，包括未经授权使用资产数据、盗窃或间谍活动。组织的资产数据以及管理和利用这些数据的过程很复杂。组织不太可能拥有其所需的所有资产数据，也不可能对这些因素有正确的质量和确定性，因此应考虑到与资产数据相关的可能的不确定性水平。不断变化的组织环境也会影响上述因素。5.2资产数据的效用(1)资产数据效用的多维度考虑。在确定其资产数据的效用时，组织应考虑：(a)资产数据对其业务的效用；——资产数据对业务的效用主要体现在以下几个方面：l业务运营支撑：资产数据为组织的日常运营提供了基础信息，如资产状态、性能参数、维护记录等，这些数据是确保资产正常运行、及时维护、优化配置的关键。通过实时或定期的数据分析，组织可以监控资产的健康状况，预测潜在问题，从而提前采取措施，避免业务中断或效率下降；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l决策制定依据：资产数据为组织提供了关于资产状况、性能、成本等方面的详细信息，这些信息是制定战略决策、业务计划和预算的关键依据。通过数据分析和挖掘，组织可以评估不同决策方案的成本效益，选择最优方案，提高决策效率和准确性；l运营效率提升：资产数据可以帮助组织优化资产配置，提高资产利用率，减少闲置和浪费。通过实时监控资产状态，组织可以及时发现并处理故障或异常情况，确保资产的正常运行，降低运营风险；l成本控制与优化：资产数据为组织提供了关于资产维护、修理、更换等成本的详细信息，有助于组织进行成本控制和预算规划。通过数据分析，组织可以识别成本节约的机会，如通过预防性维护减少故障发生，降低维修成本；l客户服务与体验提升：资产数据可以帮助组织更好地了解客户需求和偏好，从而提供更加个性化的产品和服务。通过数据分析，组织可以预测客户行为，提前采取措施满足客户需求，提升客户满意度和忠诚度；l创新与业务发展：资产数据为组织提供了关于市场趋势、竞争对手动态等方面的信息，有助于组织发现新的业务机会和创新点。通过数据分析，组织可以挖掘潜在的市场需求，开发新的产品和服务，推动业务的发展和增长；l合规与风险管理：资产数据有助于组织遵守相关法律法规和行业标准，确保资产的合规性。通过数据分析，组织可以识别潜在的风险点，采取相应措施进行风险管理和防范。——评估资产数据对其业务的效用。l明确业务目标与数据需求；分析业务目标：组织应清晰界定其业务目标，这些目标可能包括提高运营效率、优化客户体验、降低运营成本等；识别数据需求：基于业务目标，识别出哪些数据是支撑这些目标实现的关键，包括数据类型、数据来源、数据质量等要求。l建立数据效用评估指标；量化指标：设计一系列量化指标来衡量数据对业务的贡献，如数据使用频率、数据支持决策的成功率、数据带来的成本节约等；定性指标：除了量化指标外，还可以考虑一些定性指标，如员工对数据满意度的提升、数据在跨部门协作中的作用等。l实施数据效用评估；数据收集与分析：收集相关数据，并运用数据分析工具和技术对数据进行深入分析，以评估数据在业务中的实际效用；案例研究：通过具体案例研究，展示数据如何在实际业务中发挥作用，进一步验证数据的效l识别数据效用提升机会；问题诊断：在评估过程中，识别出数据在业务应用中存在的问题和瓶颈，如数据质量不高、数据访问不便等；改进策略：针对问题提出具体的改进策略，如提升数据质量、优化数据访问路径、加强数据治理等。l持续监控与优化；建立监控机制：设立定期的数据效用评估机制，确保数据持续为业务创造价值；灵活调整：根据业务变化和数据效用评估结果，灵活调整数据管理策略和实践，以适应不断变化的市场环境。l培养数据文化与意识。员工培训：定期对员工进行数据管理和应用方面的培训，提升员工的数据意识和能力；文化塑造：营造数据驱动的文化氛围，鼓励员工积极参与数据管理和应用，将数据视为组织的重要资产。(b)资产数据的性质和效用随时间的变化：在考虑资产数据的性质和效用随时间的变化时，组织需要采取一种动态和前瞻性的视角；——资产数据性质与效用时态变化的内涵；l数据性质的动态性；数据质量的变化：随着时间的推移，数据可能会因为各种原因（如数据录入错误、系统升级、数据迁移等）而出现质量下降或上升的情况，如准确性、完整性、一致性等属性的变化；数据结构的演变：随着业务的发展和技术的更新，数据结构可能会发生变化，如字段的增加、删除或修改，数据类型的变更等；数据安全性的挑战：数据的安全性也会随时间而变化，新的安全威胁和漏洞可能不断出现，需要组织不断更新和完善数据安全措施。l数据效用的时效性。业务价值的变迁：随着市场环境和业务需求的变化，某些数据可能从原本的高价值变得不再重要，而另一些数据则可能因新的业务需求而变得至关重要；分析应用的演进：数据分析技术和方法的不断进步，使得组织能够挖掘出数据中更深层次的价值，数据的效用因此得到拓展和提升；决策支持的变化：数据在决策过程中的作用也会随时间而变化，新的决策需求可能需要不同类型或不同粒度的数据来支持。——“资产数据的性质和效用随时间的变化”对组织数据资产管理的影响：l数据治理的必要性：资产数据的性质和效用随时间的变化要求组织必须建立完善的数据治理体系，以确保数据的质量、安全和价值得到持续的管理和维护；l数据生命周期管理的重要性：组织需要关注数据从产生到废弃的整个生命周期，根据数据的性质和效用变化制定相应的管理策略；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l持续评估与优化的需求：组织应定期评估数据的性质和效用，根据评估结果调整数据管理策略和实践，以确保数据始终为业务创造价值。——在确定其资产数据的效用时，考虑资产数据的性质和效用随时间变化的策略；l理解数据生命周期：数据生成与收集：组织应明确数据的生成源头和收集方式，了解数据从产生到被利用的全过程；数据存储与维护：随着时间的推移，数据需要被妥善存储和维护，以确保其完整性和可用性；数据使用与废弃：数据在使用过程中会产生价值，但最终可能会变得过时或无用，需要适时废弃。l识别数据性质的变化：数据质量：数据的质量可能会随时间而变化，如数据的准确性、完整性、一致性等可能会受到影响；数据价值：数据的价值可能会随着业务需求的变化、市场环境的变化或技术的进步而发生变化；数据敏感性：某些数据可能随着时间的推移变得更加敏感，需要更严格的访问控制和保护措施。l评估效用变化的影响：业务影响：数据性质和效用的变化可能会直接影响业务的运营和决策，组织需要评估这种变化对业务的具体影响；技术影响：数据技术的快速发展可能会影响数据的处理、分析和利用方式，组织需要关注这些技术变化并适时调整数据管理策略；合规影响：数据性质和效用的变化可能会涉及合规问题，如数据隐私保护、数据安全等，组织需要确保始终符合相关法律法规的要求。l制定应对策略；数据治理：建立完善的数据治理体系，确保数据在整个生命周期内得到妥善管理；数据监控与审计：实施数据监控和审计机制，及时发现数据性质和效用的变化，并采取相应的应对措施；数据更新与升级：根据业务需求和技术发展，定期更新和升级数据管理系统和工具，以适应数据性质和效用的变化；培训与意识提升：加强员工对数据管理重要性的认识，提供必要的培训和支持，确保员工能够理解和应对数据性质和效用的变化。l持续评估与优化。定期评估：定期组织对数据性质和效用进行评估，确保数据管理策略的有效性和适应性；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业灵活调整：根据评估结果和业务发展需求，灵活调整数据管理策略和实践，以最大化数据的价值。(c)组织文化与个人行为对资产数据效用的影响：可能改变资产数据效用的组织文化和个人行为；——组织文化对资产数据效用的影响：组织文化对资产数据的效用具有重要影响。一个鼓励数据驱动决策、注重数据质量和安全性的文化能够显著提升资产数据的效用。相反，一个忽视数据价值、缺乏数据治理机制的文化则可能导致数据混乱、失真和滥用。l文化导向：组织文化决定了数据在组织中的重视程度和使用方式。如果组织文化强调数据驱动决策，那么数据就会被视为重要的战略资源，其效用自然会得到提升；l沟通机制：开放、透明的沟通文化有助于数据的共享和交流，促进数据在不同部门和团队之间的流动，从而增加数据的效用；l创新氛围：鼓励创新的文化会激发员工对数据的新颖应用，探索数据的潜在价值，进而提升数据的效用。——评估组织文化对资产数据效用的影响；l识别组织文化特点；分析组织的价值观、使命和愿景，了解组织对数据的重视程度和期望的数据使用方式；观察组织内部的沟通模式、决策过程和协作方式，判断数据在组织决策和运营中的地位。l评估文化对数据效用的影响；考虑组织文化是否鼓励数据驱动决策，是否支持数据的开放共享和跨部门合作；分析组织文化是否促进了数据创新，是否鼓励员工探索数据的潜在价值和应用场景；评估组织文化对数据安全和隐私保护的态度，确保数据在合规的前提下被使用。l制定文化适应性策略。如果组织文化不利于数据效用的提升，应制定相应的文化变革计划，如通过培训、宣传等方式改变员工对数据的认知和使用习惯；建立数据驱动的激励机制，鼓励员工积极参与数据管理和创新活动；强化数据治理和合规意识，确保数据在安全和合规的框架内被有效利用。——个人行为对资产数据效用的影响：员工的数据素养、数据使用习惯以及对待数据的态度也会影响资产数据的效用；l数据使用习惯：员工的数据使用习惯直接影响数据的效用。例如，如果员工习惯于依赖直觉而非数据做决策，那么数据的效用就会大打折扣；l数据保护意识：员工对数据安全和隐私的保护意识也会影响数据的效用。如果员工缺乏这方面的意识，可能会导致数据泄露或滥用，进而损害数据的价值和组织的声誉；l数据技能和能力：员工的数据分析技能和能力也是影响数据效用的关键因素。如果员工不具备足够的数据分析能力，那么即使数据本身具有很高的价值，也难以被充分挖掘和利用。——应对个人行为对资产数据效用的影响。数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l分析个人数据使用习惯；通过调查、访谈等方式了解员工在日常工作中如何使用数据，包括数据的获取、处理、分析和应用等方面；识别员工在数据使用过程中的常见问题和挑战，如数据查找困难、分析工具不熟练等。l评估个人行为对数据效用的影响；分析员工的数据使用习惯是否促进了数据的有效利用和价值挖掘；评估员工的数据保护意识和安全行为是否确保了数据的安全和隐私；考虑员工的数据技能和能力提升需求，以支持数据效用的持续提升。l制定个人行为引导策略。提供必要的数据培训和支持，提升员工的数据技能和分析能力；建立数据使用规范和指南，引导员工规范、高效地使用数据；强化数据安全和隐私保护意识，确保员工在数据处理过程中遵守相关法律法规和组织规定。(d)确定活动的优先级，以提高资产数据的效用。——理解活动优先级与资产数据效用的关系；l在确定资产数据的效用时，确定活动的优先级是至关重要的。这是因为组织通常面临有限的资源和时间，而数据资产管理活动可能涉及数据收集、清洗、整合、分析、存储和保护等多个环节。通过确定活动的优先级，组织可以：聚焦核心价值：确保首先处理那些对业务决策和运营至关重要的数据，从而提高数据的实际效用。优化资源配置：根据活动的优先级分配资源，如人力、财力和时间，以确保资源的高效利用。提升响应速度：优先处理紧急或时效性强的数据活动，以满足业务需求和市场变化。l活动优先级与资产数据效用之间的内在联系在于，通过优先处理关键数据活动，组织可以更快地获得有价值的数据洞察，进而支持更明智的业务决策，提升运营效率，最终增加组织的整体价值。——确定数据资产管理活动的优先级的策略。l业务影响度：评估数据活动对业务决策和运营的重要性。那些直接影响核心业务或关键绩效指标的数据活动应被赋予更高的优先级；l数据质量需求：考虑数据的质量要求，如准确性、完整性、时效性等。对于需要高质量数据支持的业务场景，相关数据活动应被优先处理；l法规合规性：确保数据活动符合相关法律法规和行业规范。对于涉及个人隐私保护、数据安全等合规要求的数据活动，应给予高度重视并优先处理；l资源可用性：考虑组织当前的资源状况，包括人力、技术、资金等。根据资源的实际情况，合理安排数据活动的优先级，确保资源的有效利用；l紧急程度与时效性：对于具有明确时间要求或紧急性质的数据活动，应优先安排，以确保及时响应业务需求或市场变化。数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业(2)提升资产数据效用以支持组织目标；(a)资产数据效用与组织目标的关系：如果资产数据支持组织目标，那么它们是有用的；资产数据的效用直接体现在其对组织目标的支持程度上。资产数据之所以被视为有价值，是因为它们能够直接或间接地支持组织的战略目标和业务运营。当数据能够准确、及时地反映组织运营状况，为决策提供依据，推动业务创新和发展时，即认为数据具有高效用。具体来说：——目标导向性：资产数据应紧密围绕组织的战略目标进行收集、分析和利用，以确保数据的有效性和相关性；——决策支持：当数据能够准确反映组织的运营状况、市场趋势和客户需求时，它们就能为管理层提供有力的决策支持，帮助组织实现目标；——价值创造：通过深入挖掘数据价值，组织可以发现新的业务机会、优化运营流程、降低成本、提高客户满意度，从而创造更大的经济价值和社会价值。(b)数据管理和治理过程对提升资产数据效用的作用：通过数据管理和治理提升资产数据效用；数据管理和治理是提升资产数据效用的关键手段。具体来说，组织可以采取以下措施：——建立数据治理体系：明确数据治理的目标、原则、组织架构和职责分工，确保数据管理的规范性和有效性；——数据质量管理：通过制定数据质量标准、实施数据清洗和校验、建立数据质量监控机制等措施，确保数据的准确性、完整性和一致性；——数据生命周期管理：从数据的产生、存储、使用到销毁，实施全生命周期管理，确保数据在适当的时间以适当的方式被使用；——数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全管理体系，确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用；——数据治理框架：建立清晰的数据治理框架，明确数据管理的职责、权限和流程，促进数据在组织内的顺畅流通和有效利用；——数据文化与培训：培养组织的数据文化，提高员工的数据意识和能力，通过培训和教育提升员工的数据管理技能；——促进数据共享与协作：打破部门壁垒，建立数据共享机制，促进不同部门和团队之间的数据交流与协作，提高数据的利用效率；——推动数据创新与应用：鼓励员工积极探索数据的创新应用，如数据挖掘、机器学习等，发掘数据的潜在价值，为组织创造新的增长点。(c)应对效用下降的策略。资产数据效用下降可能由多种原因引起，包括数据质量下降、数据管理不善、业务需求变化等。为了有效应对效用下降，组织可以采取以下策略：——定期评估数据效用：建立数据效用评估机制，定期监测和评估数据的效用情况，及时发现并解决数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业——分析效用下降原因：深入分析数据效用下降的原因，并制定相应的改进措施。资产数据效用下降的原因可以归纳为两大类：l采取行动的直接结果；不当的数据管理策略：如数据清洗不彻底、数据整合不当等，导致数据质量下降；数据治理缺失：缺乏有效的数据治理框架和机制，导致数据滥用、泄露或丢失；技术限制：数据处理技术或存储设施的落后，无法满足业务发展的需求。l未能对不断变化的情况采取行动的结果。业务需求变化：随着市场环境和业务需求的变化，原有的数据收集和分析方式可能已不再适技术进步：新的数据处理技术和方法的出现，使得原有数据处理方式变得过时；组织变革：组织结构的调整、业务流程的重组等可能导致数据流动和使用的变化。——优化数据管理流程：根据业务需求和数据特点，优化数据管理流程，提高数据处理的效率和准确——加强培训与沟通：加强员工对数据管理和治理的培训和教育，提高员工的数据意识和能力；同时加强部门之间的沟通协作，确保数据的顺畅流通和有效利用；——引入新技术与方法：积极引入新的数据处理技术和方法，如大数据、人工智能等，提升数据处理的效率和质量，发掘数据的潜在价值。(3)由于治理不当和缺乏业务流程而导致管理控制不力，也是造成资产数据效用下降的因素。(a)治理不当对资产数据效用的影响：——治理机制的重要性：数据治理是确保数据质量、安全性和可用性的关键机制。它涵盖了数据的定义、收集、存储、处理、分析和共享等全生命周期的管理活动。有效的数据治理能够确保数据的一致性、准确性和完整性，这是提高数据效用的基础。数据治理不仅关乎数据本身的质量，更关乎数据如何被有效地管理和利用，以支持组织的决策和业务运营。——治理不当的具体表现；l缺乏统一的数据治理框架：这是治理不当的首要表现。没有明确的数据治理目标和原则，导致数据管理混乱，各部门或团队可能按照各自的标准和流程进行数据操作，使得数据质量难以保证。l角色和职责不清：数据治理相关角色和职责没有明确划分，导致数据管理责任不清。当数据出现问题时，难以追溯责任主体，也无法及时有效地解决问题。l缺乏有效的数据治理机制：如数据质量监控、数据安全管理等机制缺失，使得数据在产生、处理、存储和使用过程中存在诸多风险。数据质量监控的缺失可能导致数据错误和冗余；数据安全管理的不足则可能引发数据泄露和滥用。l治理不当的后果：当数据治理机制存在缺陷或执行不力时，会直接导致数据质量低下、数据冗余、数据冲突和数据泄露等问题。这些问题会严重影响数据的可用性和可信度，使得数据难以在决策和业务运营中发挥应有的作用，从而降低资产数据的效用。数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业(b)缺乏业务流程对资产数据效用的影响；——业务流程的作用：业务流程是组织内部为了实现特定目标而精心设计并执行的一系列有序活动。在数据管理的广阔领域中，业务流程扮演着举足轻重的角色，它明确界定了数据的产生、高效传递、精准处理以及灵活应用等各个环节的规范和标准。一个清晰、规范的业务流程能够确保数据在组织内部顺畅流动，支撑起各项数据活动的有序开展，为数据价值的最大化奠定坚实基础；——缺乏业务流程的具体表现；l数据收集流程不规范：这是缺乏业务流程的直接体现之一。没有建立统一的数据收集标准和流程，导致收集到的数据质量参差不齐，难以满足业务需求。不同部门或团队可能按照各自的标准和方式收集数据，造成数据格式不一、信息重复或缺失等问题；l数据处理流程不优化：数据处理是数据管理中至关重要的一环。然而，缺乏业务流程往往导致数据处理流程繁琐、低效。这不仅延长了数据处理周期，增加了处理成本，还容易引发错误和疏漏。优化数据处理流程成为提升数据管理效率的关键所在；l数据利用流程不畅通：数据利用是数据管理的最终目的。然而，在缺乏业务流程的情况下，数据在部门之间、业务之间的流通和共享存在严重障碍。这导致了数据孤岛现象的产生，即各部门或团队各自为政，数据无法有效整合和利用。数据孤岛不仅阻碍了数据价值的最大化发挥，还可能影响组织的整体运营效率和创新能力。。——缺乏业务流程的后果：若组织内部缺乏这样一套清晰、规范的业务流程，数据管理活动将不可避免地陷入无序和混乱之中。具体而言，这可能导致以下严重后果：l业务流程缺失导致数据管理混乱：没有明确的业务流程指导数据的管理和使用，可能导致数据在不同部门和团队之间流动不畅，甚至出现数据孤岛现象。这将严重影响数据的共享和利用效率；l业务流程缺失影响数据质量：业务流程的缺失还可能导致数据在收集、处理和分析过程中缺乏统一的标准和规范，从而影响数据的质量。例如，不同部门或团队可能按照各自的标准收集数据，导致数据格式不一致、信息缺失或重复等问题；l业务流程缺失降低数据效用：业务流程的缺失会使得数据难以在组织内部形成有效的流动和共享，从而降低数据的整体效用。数据无法及时、准确地传递到需要它的地方，就无法支持组织的决策和业务运(c)提升资产数据效用的策略建议。针对治理不当和缺乏业务流程导致的资产数据效用下降问题，组织可以采取以下策略来提升数据效用：——建立完善的数据治理体系；l制定明确的数据治理目标和原则，确保数据管理符合组织战略和业务需求；l划分清晰的数据治理角色和职责，确保数据管理责任到人；l建立完善的数据治理机制，包括数据质量监控、数据安全管理、数据生命周期管理等。——优化业务流程；l规范数据收集流程，建立统一的数据收集标准和流程，确保收集到的数据质量可靠；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l优化数据处理流程，简化处理步骤、提高处理效率、降低处理成本；l畅通数据利用流程，打破数据孤岛、促进数据共享和流通、挖掘数据价值。——加强数据文化建设；l提高员工对数据资产管理的认识和重视程度，培养数据意识和数据思维；l加强数据技能培训，提升员工的数据处理和分析能力；l鼓励员工积极参与数据管理和创新活动，激发数据创新活力。——引入先进技术工具。l利用大数据、人工智能等先进技术工具提升数据处理和分析能力；l引入数据可视化工具，使数据更加直观、易于理解和利用；l建立数据管理平台或数据中心，实现数据的集中管理、统一存储和高效利用。(d)管理控制不力对资产数据效用的综合影响。——管理控制的重要性：管理控制是确保数据治理和业务流程有效执行的关键手段。它包括对数据管理活动的监督、评估和改进等各个环节。有效的管理控制能够确保数据治理机制的持续优化和业务流程的顺畅执行；——管理控制不力的后果：当管理控制不力时，数据治理和业务流程的缺陷和问题可能无法得到及时发现和纠正。这会导致数据质量低下、数据安全隐患、数据应用效率低下等问题持续存在，进而严重降低资产数据的效用。(4)人为和行为因素对资产数据效用的影响：人为和行为因素可能导致资产数据的效用下降，包括未经授权使用资产数据、盗窃或间谍活动；(a)人为和行为因素的定义及范畴；——人为因素：指那些由人类个体或群体直接参与，并可能对资产数据效用产生负面影响的主观因素。这些因素通常与人的意识、意图、能力、行为习惯或决策过程相关。具体来说，“人为因素”主要包括以下几个方面：l未经授权访问：指个人或团体在未获得合法授权的情况下，擅自访问、浏览或获取资产数据的行l恶意操作：包括故意篡改、删除或破坏数据，以及故意传播病毒或恶意软件以损害数据系统的行l疏忽大意：由于疏忽、粗心或缺乏专业知识而导致的错误操作，如误删数据、错误输入等；l内部欺诈：组织内部人员出于个人利益考虑，故意泄露、盗用或滥用资产数据的行为；l不当使用：超出数据使用权限或范围的行为，如将敏感数据用于非业务目的或私自分享给外部人——行为因素：特指那些人类行为本身对资产数据效用产生的直接影响，这些行为可能是有意的，也可能是无意的，但都会对数据的安全、完整和可用性构成威胁。在数据资产管理中，“行为因素”主要包括：数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l数据泄露：由于不当处理、存储或传输而导致的资产数据外泄，可能涉及敏感信息或机密资料；l数据盗窃：通过非法手段获取资产数据的行为，通常涉及黑客攻击、网络钓鱼等技术手段；l间谍活动：有组织、有目的地窃取或收集资产数据的行为，往往与商业间谍活动或国家间谍活动相关；l不当共享：未经授权或违反数据保护规定，将数据共享给不适当的个人或组织；l违规操作：违反数据管理规定或操作流程的行为，如未经许可的数据复制、转移或销毁。(b)未经授权使用资产数据的影响；——定义：未经授权使用资产数据指未经合法权限或许可，擅自访问、查看、使用或传播组织内部的数据资源；——后果：这种行为不仅违反了数据安全规定，还可能导致数据泄露、数据滥用等严重后果。一旦敏感或机密数据被未经授权的用户获取，可能会给组织带来重大的经济损失和声誉损害。同时，未经授权的数据使用也可能破坏数据的完整性和一致性，从而降低数据的效用。(c)盗窃或间谍活动对数据效用的影响；——定义：盗窃数据是指通过非法手段获取组织内部的数据资源；间谍活动则是指为了获取某种利益或达到某种目的，而进行的秘密数据收集、分析或传播行为；——后果：这些行为不仅严重违反了法律法规，还可能导致数据的大量泄露和滥用。与未经授权使用数据相比，盗窃或间谍活动往往具有更强的目的性和破坏性。它们可能针对组织的核心数据或敏感信息，通过精心策划和执行，对数据资产造成毁灭性的打击。一旦数据被盗或被间谍活动利用，组织的竞争力、信誉和市场地位都可能受到严重损害。(d)人为和行为因素对资产数据效用的影响主要体现在以下几个方面：——数据安全性下降：未经授权的使用和盗窃或间谍活动都可能直接威胁到数据的安全性。数据泄露或被恶意获取后，可能引发一系列安全问题，如身份盗窃、金融欺诈等，导致数据效用大幅降低。——数据完整性受损：当数据被未经授权的个人或实体篡改时，数据的完整性将受到损害。不完整或错误的数据无法为决策提供准确支持，甚至可能导致决策失误，进一步降低数据的效用。——数据准确性降低：未经授权的使用可能导致数据被误用或滥用，从而影响数据的准确性。不准确的数据无法反映真实情况，无法为业务运营提供有效指导，导致数据效用下降。——数据可信度降低：数据盗窃或间谍活动一旦被发现，将严重损害组织的声誉和数据的可信度。客户和业务伙伴可能对数据产生怀疑，导致数据在业务合作中的价值大打折扣。——数据合规性风险增加：未经授权使用资产数据可能违反相关法律法规和行业标准，导致组织面临合规性风险。这不仅可能引发法律纠纷和罚款，还可能影响组织的业务运营和数据效用。(e)应对人为与行为因素对资产数据效用影响的策略。为了有效应对人为和行为因素对资产数据效用下降的影响，组织应采取以下策略与措施：——加强数据访问控制；l实施严格的访问控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l定期审查和更新访问权限，确保权限与人员职责相匹配；l采用多因素认证技术，提高数据访问的安全性。——提升数据安全防护；l部署先进的安全防护技术，如防火墙、入侵检测系统、数据加密等；l定期对数据进行备份和恢复测试，确保数据在遭遇攻击或故障时能够迅速恢复；l建立安全事件响应机制，及时发现并处理安全威胁；——加强员工培训与意识提升；l定期对员工进行数据安全培训，提高员工的数据保护意识和能力；l制定数据保护政策，明确员工的数据保护责任和义务；l鼓励员工报告可疑的安全事件，建立安全文化。——建立数据监控与审计机制；l实施数据监控，实时监测数据的使用和访问情况；l定期进行数据审计，检查数据的完整性、准确性和合规性；l对异常数据进行深入分析，及时发现并处理潜在的安全风险。——加强合作与信息共享；l与其他组织、行业协会和执法机构建立合作关系，共同打击数据盗窃和间谍活动；l分享数据安全经验和最佳实践，促进数据安全水平的提升。——制定应急响应计划。l制定详细的数据安全应急响应计划，明确在发生安全事件时的应对步骤和责任人；l定期进行应急演练，确保应急响应计划的有效性和可行性。(5)资产数据效用与不确定性管理；(a)资产数据管理与利用的复杂性：组织的资产数据以及管理和利用这些数据的过程很复杂；——组织的资产数据及其管理和利用过程之所以复杂，主要源于以下几个方面：l数据来源多样性：资产数据可能来自多个部门、系统或外部合作伙伴，这些数据在格式、标准和质量上可能存在差异，增加了数据整合和管理的难度；l数据量大且增长迅速：随着组织业务的不断发展，资产数据的数量也在快速增长，这对数据的存储、处理和分析能力提出了更高要求；l数据质量不一：由于数据采集、录入和传输过程中可能存在错误或遗漏，导致数据质量参差不齐，影响了数据的准确性和可靠性；l数据安全与隐私保护：资产数据中可能包含敏感信息，如个人隐私、商业秘密等，如何确保数据的安全性和隐私保护是组织面临的重要挑战。——为了应对这种复杂性，组织应采取以下措施：l建立统一的数据管理平台：通过整合各类数据源，建立统一的数据管理平台，实现数据的集中存储、管理和分析；数据资产管理体系建设指南——ISO55013-2024《资产管理-数据资产管理指南》专业l提升数据处理能力：采用先进的数据处理技术和工具，提高数据的处理效率和准确性，满足业务发展的需求；l加强数据质量管理：制定数据质量标准，实施数据清洗和校验流程，确保数据的准确性和一致性；l强化数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全管理体系，加强对数据的访问控制、加密和备份等措施，确保数据的安全性和隐私保护。(b)资产数据不确定性的来源与影响：组织不太可能拥有其所需的所有资产数据，也不可能对这些因素有正确的质量和确定性；——资产数据效用与不确定性的根源：组织在资产数据管理过程中面临多重挑战，导致难以拥有所需的所有资产数据，并确保这些数据的正确质量和确定性。这些挑战主要包括：l数据来源多样性：组织资产数据可能来源于多个部门、系统、供方或外部合作伙伴，每个数据源都有其独特的格式、标准和质量要求。这种多样性增加了数据整合的难度，可能导致数据缺失、重复或不一致；l数据收集与存储限制：组织可能受限于技术、资源或法律因素，无法全面收集所有相关的资产数据。存储容量的限制也可能导致部分数据被丢弃或未得到妥善保存；l数据质量与准确性挑战：数据在录入、传输和处理过程中可能受到人为错误、系统故障或外部干扰的影响，导致数据质量下降。数据更新可能不及时，导致数据与实际资产状况存在偏差；l数据治理与管理体系不足：组织可能缺乏完善的数据治理框架，无法有效管理数据的质量、安全性和可用性。数据管理职责不明确，可能导致数据管理流程混乱，数据质量难以保证；l技术与工具限制：现有的数据管理工具和技术可能无法完全满足组织对数据质量和确定性的需求。技术更新迭代迅速，组织可能难以及时跟上最新的数据管理技术和方法；l外部环境因素：法律法规、行业标准或市场变化可能对组织的数据收集和使用产生限制或影响。外部数据供方的数据质量和服务水平也可能影响组织的数据质量和确定性。(c)认识与评估资产数据不确定性；——认识数据不确定性的来源；l组织应首先识别数据不确定性的主要来源，包括数据收集过程中的误差、数据处理中的偏差、数据更新不及时以及数据解释的多义性等；l了解这些来源有助于组织更全面地认识数据不确定性，并为其后的评估和管理奠定基础。——评估数据不确定性的影响；l组织应评估数据不确定性对决策、运营和风险管理等方面可能产生的影响；l通过量化分析和定性评估相结合的方式，确定数据不确定性对组织业务的具体影响程度。——建立数据不确定性评估体系。l制定明确的数据不确定性评估标准和流程，确保评估的客观性和准确性；l定期对数据不确定性进行评估，及时调整管理策略，以适应数据变化和组织需求的变化。(d)应对资产数据不确定性的策略：应考虑到与资产数据相关的可能的不确定性水平。为了有效应对资产数据的不确定性，提升数据效用，组织可以采取以下策略：——建立全面的