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数据治理与数据资产管理

一、数据治理

数据治理是企业在其数据整合、共享和利用过程中所采取的管
理、标准化和监管行为。数据治理的目的是构建一个有效管理数
据、确保数据正确、可用和安全的系统，最终实现数据的合理应

用和价值实现。

数据治理的主要职能包括：

1、确定数据治理的目标

在数据治理前，企业应明确具体的数据治理目标，例如保证数

据质量、提高数据准确性、规范数据使用等。

2、定义数据标准

数据标准化是数据治理的核心职能之一。企业应制定数据标准，
确保数据在不同系统、不同应用中的一致性。数据标准应包括数
据命名规范、数据元素定义及大小写、数据格式标准、数据字典

等。

3、制定数据治理政策与规章制度

数据治理政策与规章制度是企业落实数据治理的基础。政策应
与企业整体战略紧密结合，制度应具体而实际。该政策应包括数
据访问审批要求、数据可靠性要求、数据用途和限制、数据安全

管理要求等。

4、设计数据架构

数据治理还需要设计数据架构。数据架构是整个数据治理与数
据资产管理的基础，它构建了包括数据模型、数据库技术、数据
架构、数据存储技术、数据备份技术等核心组成部分，从而实现
了数据的逻辑与物理映射、数据的标准化等操作，使数据能够更

好地被管理和利用。

5、持续监管与改进

持续监管与改进是数据治理的最后一个核心职能。企业应定期

监测数据使用和数据质量情况，发现问题及时改进。

二、数据资产管理

数据资产管理是指将企业的数据看作一种重要的资产进行全面
管理。通过数据资产管理，企业可以将数据当作资产进行测评、
管理、获取、组织、展示和运营。这样企业就可以更好地实现对

数据的全面管理和保护，并让数据为企业获取的收益最大化。

数据资产管理的主要职能包括：

1、数据资产测评
数据资产测评是指对企业的数据资产进行全面评估，包括数据
的价值、质量、完整性、可访问性和安全性等。企业应根据数据

的价值评估结果，调整对数据的投资，以优化企业的资产收益。

2、数据资产收集

数据资产管理需要对企业的所有数据进行汇总，形成全面的数
据资产库。这个过程中需要对数据加上标签，如数据主题、数据
来源、数据格式、数据类型、数据质量等。通过这些标签，可以

帮助企业全面了解数据资产的特性。

3、数据资产组织

在数据资产管理中，必须对数据进行组织，以达到更好的管理
效果。数据资产组织应包括数据分类、数据聚合、数据分区、数

据归档等。只有将数据组织得当，才能更好地对数据进行管理。

4、数据资产分发

数据资产分发是指企业把数据资产分配给相关的业务部门或人
员。这个过程中，需要对数据实施访问权限控制，以确保只有被

授权的人才能访问数据。

5、数据资产安全

数据资产安全是数据资产管理的核心内容。企业应制定严格的
数据资产安全策略，包括数据备份、灾难恢复、访问控制、监控
等。企业还应采取各种措施，包括数据加密、访问认证、数据审

计等，确保数据资产的安全。

三、数据治理和数据资产管理的联系

数据治理和数据资产管理是相关的概念，但具有不同的目的和
职能。数据治理的目标是提高数据的质量和可用性，确保数据满
足企业的需求。数据资产管理的目标是管理企业的数据资产，让

数据为企业创造最大的价值。

数据治理和数据资产管理有着千丝万缕的联系。数据资产管理
需要良好的数据治理来确保数据资产的质量和完整性。数据治理
需要数据资产管理来确保数据被妥善管理，为企业创造最大的价

值。

四、总结

数据治理和数据资产管理是企业管理数据的两个核心问题。数
据治理解决的是数据管理的问题，数据资产管理解决的是资产管
理的问题。它们并非相互独立的，而是相互联系的。企业需要同
时实施良好的数据治理和数据资产管理，以更好地应对数据管理
中出现的各种问题。只有将数据治理和数据资产管理结合起来，

才能更好地管理和利用企业的数据，为企业创造更大的价值。