数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，企业对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。同时，数据资产管理在实践过程中，还需要依托具体的软件工来执行，那么如何站在大数据视角规划建设数据资产管理平台呢？
一、什么是数据资产？
由企业过去的交易或事项形成的，由企业合法拥有或控制，且预期在未来一定时期内能为企业带来经济利益的，以电子方式记录的数据资源。
二、数据资产管理哪些数据？
1、”由企业合法拥有或控制”是指数据来源及出处必须合法合规，企业以不正当手段非法获取的、有产权争议的、无法控制的数据资源不能确认为数据资产。
2、“企业过去的交易或事项形成”是指必须是现实存在的数据，未来预期产生或获取的数据是不能被划分为数据资产的。
3、“电子记录”是指能够顺利获得盘点、注册等管理手段，对数据资产进行识别、记录及计量。手工记录的数据不纳入数据资产范围。
4、“预期在未来一定时期内为企业带来经济利益”是指在未来一段时间内，顺利获得直接或间接方式为企业带来持续经济效益的数据，没有经济价值或在现有的技术条件下无法确定未来经济利益的数据，以及不能反复陆续在使用的数据，都不能被划分为数据资产。
三、为什么要做数据资产管理？
1、数据资产管理助力企业数字化转型。
1）企业数字化转型顺利获得优化企业数据资源的获取和数据资源的配置，提高企业市场竞争力。
2）顺利获得数据资产管理提高业务数据化效率，有助于数据业务化，加速企业数字化转型。
2、数据资产管理有助于企业数据生态开展。
数据成为企业开展数字经济的重要抓手。良好的数据资产是释放数据价值，有助于数据市场开展的前提与基础。
四、数字资产现状
1、数据库管理异构现象普遍存在，尚无统一的管理平台，“数据孤岛”和“数据烟囱”问题还没有彻底解决，数据集成难度巨大。
2、数据表不完善、不规范且无统一的标准；数据采集范围、方法以及存储、交互和处理方法还没有统一规定和限定，一些边缘数据还存在着丢失的风险。
3、数字资产管理不统一，权属不清，缺少完善的管理机制、一致的数据规范后统一的管理组织。
4、数据管理过程以及跨部门、跨行业的数据协同合作重复而紊乱。
5、数字资产安全管理不到位，数据资产被窃取、篡改、物力媒介损坏、数据意外丢失、被恶意攻击等现象频繁发生。
6、版权管理缺失，保护不力。组织的各类数字资产的版权描述、使用范围、用途和发布渠道等，存在版权保护缺失的风险。
五、数据资产管理平台价值
1、依托数字资产、给予主题抽取、主题数据集管理和主题数据分析功能，挖掘数据内部的结构性特征，发现科学问题并研究解决方法，支撑探索性研究。
2、支持数据采集、汇集、存储、治理、主题、分析和应用等数据全生命周期管理，形成数字资产并给予管理工具，给予数据的检索、查询、统计、报表、导出等功能。
3、为科学研究给予高质量数据集，同时，给予数据分析工具，在保护数据资产所有权的同时，支持数据资产稀缺性价值的实现。
4、给予业务效率和成本瓶颈发现功能，为降本、增效和融合创新给予支撑。
六、具体实施方案
第一步，顺利获得数据资源的集中盘点，实现数据资产的集中管理。
数据资产管理的第一步，是将数据资源进行集中盘点，能够清晰掌握企业资产全貌，消除信息孤岛。从数据源的类型、来源、属性标签等维度对数据进行详细刻画，并顺利获得图谱关系、血缘关系清晰展现数据资源链路，并配合相应的管控工具，实现数据资产的集中盘点，建立资产目录。
第二步：统一数据服务，加强数据的有序流动。
建设数据资产管理平台，不能只是单纯的进行治理和管控，如何帮助消费者，更好得获取和使用数据，也是管理平台的重要作用，否则，只考虑治理和管控，容易导致“用、管隔离”，降低数据应用效率，变成费力不讨好地事情，也就很难持续推进了。所以，数据资产管理平台，既要“重治理”，也要“强服务”。
第三步：数据成本和收益的追溯
数据的作用大家已经熟知，把它比喻为金矿、石油也比较贴切，除了价值高，其实采矿、炼油的过程成本也很高，随着数据体量的增长，如果不对成本收益进行量化，很容易陷入指数化增长的“成本泥潭”。需要分别从成本和价值两个层面对数据资产进行评估
整体来看，数据资产管理，除了平台工具之外，还需要配合相应的组织、流程、机制才能将数据资产化运营实行。这里先从产品的角度，探讨数据资产管理平台的架构逻辑和建设思路，由于数据资产涵盖数据管控、服务与治理的多个方面，相应也会包含多个维度的产品矩阵，在大的逻辑下，可以根据企业实际情况进行详细条线的规划。
