《数据治理与数据资产：相辅相成的共生关系》
一、引言
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在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据资产如同企业的金矿，蕴含着巨大的价值潜力，而数据治理则是挖掘和保障这座金矿价值的关键工程，两者之间存在着紧密且多维度的关系。
二、数据治理是数据资产形成的基础
1、数据质量保障
- 数据治理中的数据质量管理流程确保了数据的准确性、完整性、一致性等关键质量特性，在金融企业中，客户的账户信息数据如果存在错误，如身份证号码错误或者账户余额计算错误，这些数据就难以成为有价值的数据资产，只有通过数据治理的质量管控措施，如数据清洗、数据校验等，才能将原始数据转化为可靠的数据资产。
- 以电商企业为例，商品的库存数据如果不准确，会导致超售或者库存积压等问题，数据治理通过建立数据质量标准和监控机制，不断纠正库存数据中的偏差，使得库存数据成为可信赖的能够用于企业运营决策的数据资产。
2、数据标准建立
- 数据治理过程中建立的数据标准是数据资产形成的规范框架，统一的数据标准使得不同来源的数据能够整合成为有意义的数据资产，在医疗行业，不同医院或医疗设备产生的数据格式和语义可能各不相同，通过数据治理制定统一的医学术语标准、数据格式标准等，患者的病历数据、检查结果数据等才能整合起来，形成可用于医疗研究、疾病诊断预测等用途的数据资产。
- 在制造业中，不同生产车间、不同供应商的数据如果没有统一标准，就无法进行有效的生产流程优化分析，数据治理制定的标准涵盖数据的命名、编码、取值范围等方面，将碎片化的生产数据标准化后，构建出反映整个生产链条的全面数据资产。
3、数据安全维护
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- 数据治理中的数据安全策略保障了数据资产的安全性，只有安全的数据才能成为真正的资产，对于涉及用户隐私的数据，如互联网企业中的用户个人信息数据，数据治理通过加密、访问控制等安全措施，防止数据泄露和非法访问，如果数据安全得不到保障，一旦发生数据泄露事件，数据不仅不能成为资产，还会给企业带来巨大的声誉损失和法律风险。
- 在政府部门，公民的社保数据、纳税数据等都是重要的数据资产，数据治理通过严格的安全体系，确保这些数据在存储、传输和使用过程中的安全性，从而维护数据资产的价值。
三、数据资产推动数据治理的发展
1、价值驱动治理需求
- 当企业认识到数据资产的巨大价值时，会更加积极主动地开展数据治理工作，企业发现通过分析用户行为数据资产（如用户浏览历史、购买偏好等）可以精准营销，从而提高销售额，为了更好地挖掘这些数据资产的价值，企业会投入更多资源进行数据治理，包括提升数据质量、优化数据存储结构等，以确保能够准确地分析用户行为数据。
- 一家科技企业如果想要利用其研发过程中的技术数据资产进行知识产权保护和技术创新，就会加强对这些数据的治理，这包括对数据的分类分级管理，确保核心技术数据的保密性和完整性，同时提高数据的可获取性以便于研发人员进行数据分析和知识挖掘。
2、数据资产特性引导治理方向
- 数据资产的不同特性决定了数据治理的重点方向，如果数据资产具有高时效性，如股票市场的交易数据，数据治理就需要着重优化数据处理的速度和实时性，确保数据能够及时准确地反映市场动态，对于具有高关联性的数据资产，如供应链系统中的供应商、生产商、零售商之间的数据，数据治理需要关注数据的关联关系维护，建立有效的数据模型来整合和分析这些关联数据。
- 在大数据环境下，数据资产往往具有海量性和多样性的特点，这就要求数据治理在数据存储、数据架构等方面进行创新，采用分布式存储技术、多源数据融合技术等，以适应数据资产的这些特性并充分挖掘其价值。
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四、数据治理与数据资产的协同发展
1、持续优化的循环
- 数据治理和数据资产之间形成了一个持续优化的循环关系，数据治理不断提升数据资产的质量和价值，而随着数据资产价值的提升，又会对数据治理提出更高的要求，促使数据治理不断改进和完善，企业通过数据治理提高了客户关系管理数据资产的质量，使得营销部门能够更精准地定位目标客户，随着业务的发展，营销部门对客户细分的要求更加细致，这就促使数据治理进一步优化数据的分类和标签体系，从而进一步提升客户关系管理数据资产的价值。
2、战略协同
- 在企业战略层面，数据治理和数据资产应协同规划，企业在制定数据战略时，要明确数据资产的目标价值以及为实现这些价值所需的数据治理策略，企业如果计划通过数据资产实现数字化转型，成为数据驱动型企业，就需要在数据治理方面制定全面的规划，包括数据架构的重构、数据文化的培育等，数据治理的实施也要紧密围绕数据资产的战略目标，确保每一项数据治理措施都有助于提升数据资产在企业战略中的价值贡献。
数据治理和数据资产是一种相辅相成、相互促进的关系，良好的数据治理是构建和保障数据资产价值的基石，而数据资产的价值挖掘和利用又推动着数据治理不断发展演进，两者的协同发展是企业在数字化时代获取竞争优势的关键所在。
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