数据资产价值实现（二）｜把数据看成资产治理

随着越来越多的企业熟悉到数据作为生产要素的价值，加速了企业数字化转型，把完善企业级的数据治理系统作为企业数字化转型的一个目的。AG电投厅科技在大数据领域始终坚持足够的手艺敏锐度，并积累了富厚的履历与资产。为此，我们组织了一个系列专文，分期揭晓，与您一起探索更适合当下行业生长的数据观，接待各人一连关注。

作者｜AG电投厅科技大数据研究院

内容｜本篇共4013字，预计阅读时间15分钟

许多企业积累了海量数据，在支持一样平常营业运营与治理中施展了作用。但数据资产快速膨胀，导致存储和盘算资源以及维护本钱急剧增添，治理者感受到了压力，徐徐意识到数据资产的扩张是盲目无序的，熟悉到消耗了大宗资源加工的许大都据资产是不可靠的，保存大宗冗余与僵尸数据，没有任何使用价值的资产应该被核销做减值处置惩罚。

一些银行盘货了数百套营业系统，数百万数据项，形成了包括数十万数据项的数据字典，企业级数据模子包括了数万数据项，作为历年来营业与数据系统建设的效果。苏醒的专业职员可能会熟悉到云云重大的数据字典未便使用，难以施展价值，正是已往数据治理事情中的问题爆发了云云重大的、难以治理的数据字典与数据资产。

DAMA-DMBOK2.0数据治理的界说是：在数据和信息资爆发命周期内，对交付、控制、�；ず吞岣呤莺托畔⒆什募壑档耐搿⒄摺⑾钅亢褪导目ⅰ⒅葱泻图嗍�。DAMA以为数据治理与信息治理、企业信息治理、企业数据治理、数据资源治理、信息资源治理、信息资产治理是同义词。古板数据治理以数据为中心，专注于手艺数据治理，以便数据能够更好地支持营业，现在情形下，外延已大大扩展。

数据问题是营业问题的症状体现，数据资产治理能抵达的目的由所处的生态系统条件决议，数据质量的状态往往比大大都治理者意识到的要糟糕得多。数据资产的特征决议了其治理更重大，企业需要自动将数据作为资产举行专业化、细腻化、精准化治理，并一连监控，从中获得一连的价值。

建设数据资产治理原则专业化治理数据资产

与治理其他类型资产（如库存、信贷资产、现金和装备等）一样，需要建设通用的数据资产治理原则，以清静、一致和有用的方法治理数据，确保实现数据治理的目的，包括：相识并支持企业及其利益相关者（包括客户、员工和营业相助同伴）的信息需求，获取、存储、�；げ⑷繁Ｊ葑什耐暾�，确保数据和信息的质量。

对所有数据实验全生命周期治理。不但要治理既有数据，还要治理未来爆发的数据，不可重复已往先污染后治理的老路，从数据的爆发源头最先治理，在数据的需求与设计阶段尽早介入，实时发明问题，把问题祛除在萌芽状态，阻止问题的爆发与发散，降低危害，镌汰未来的预期纠错用度。通过治理优化，降低数据资产治理运营的短期本钱，同时着眼于恒久投资回报。

治理数据资产的内在质量属性。信贷资产等古板资产的质量治理有成熟通行的标准（如危害品级）、要领与治理审核制度，数据资产的质量内在要重大得多，虽有成熟的评价与治理要领、流程，但没有获得系统的执行与监控，没有形成解决基础缘故原由的闭环。应集成与整合散落的种种数据，提升数据内在固有价值，确保为用户提供可靠、准确和最新的高质量数据资产，同时要避免过失数据整合与加工爆发不良资产，镌汰可能造成的影响。

治理数据资产相关的危害。银行危害部分治理财务资产的质量，数据资产的质量与危害是两个维度。低质量数据代表危害，数据危害还包括数据丧失、被盗、误解、误用、滥用等。企业应识别和分类敏感数据资产，定位敏感数据，评估外部威胁和内部危害，接纳自动危害预防与缓解步伐，避免未经授权或不当会见、使用或使用数据资产，阻止羁系合规的危害和处分，避免因资产市场化变现可能爆发的危害。

数据只有被使用才会施展价值。在财务方面权衡资金使用效率的主要指标是周转率，有形资产的价值通�；崴孀攀褂玫脑鎏矶陆祷虮嶂嫡劬�。数据的价值随着使用的增添而递增，应挖掘数据资产的用途，使其价值最大化。数据若是没有被使用，预期的用度一连保存（治理维护需要投入），淹没本钱在增添。

数据资产治理需要跨职能专业知识与手艺。数据资产治理是专业人力资源麋集型事情，数据在企业内甚至企业间流动，数据的建设和使用方法以及数据使用者都在生长与转变中，有用治理数据资产涉及一系列重大的历程，需要跨部分（营业部分、科技部分、数据部分等）、跨企业协作，需要普遍的跨岗位职能的一系列专业知识和手艺。数据麋集型企业，应该全员加入数据资产治理，除了肩负向导责任的治理职员应具备基本的数据素养外，每个数据治理关连人应具备须要的专业手艺，从企业全局多视角出发，实现对企业数据资产治理的允许。

分类、细腻化治理数据资产

历史上种种遗留系统的手艺重大性和治理不善造成了杂乱，数据量太大以及数据重大性，迫使治理者必需首先关注最主要的问题。差别数据资产并差别等主要，保存差别用途、质量与价值差别，治理要求纷歧样，价值提升要领也纷歧样。治理数据资产首先从对所治理的工具举行分类最先，细腻化治理数据资产，许大都据治理工具大都集中在分类和控制方面。

从逻辑上把数据分为主数据、参考数据、生意数据以及衍生汇总数据。主数据与参考数据通常是组成营业数据的基础，主数据包括跨营业领域、流程和系统穿透企业种种数据的公共主数据以及营业领域主数据，要确保主数据每个实例只有唯一的识别编号。不良的架构以及营业系统设计经常埋下许多陷阱，导致系统之间的数据结构和数据值纷歧致，他们甚至可能为现实中的实体制造差别的看法，给识别主数据及其之间关系带来难题，许多企业维护了多套客户、机构、员工、产品主数据，增添了本钱和危害。

数据还分为结构化数据与非结构化数据，一样平常来说，古板结构化数据的价值密度远比非结构化数据高，没有上下文配景的日志类数据以及非结构化数据的价值泉源于能否与企业现有的主数据建设关系，许多企业尚没有对结构化数据举行有用治理，若是追求热门投入大宗资源于非结构化数据，试图从中挖掘出价值，往往得不偿失。

客户数据是焦点战略资产�？突菔瞧笠得舾惺葑什�，在确�？突莸囊叫院蜕衩匦蕴跫�，可以用于直接（被执法允许的生意或收购吞并）或间接（对客户属性数据与行为数据加工，团结其他果真的或专有的数据，建设新的数据产品或效劳以销售）爆发钱币价值。低质量的客户信息影响营业运营，增添了数据使用的本钱与危害。企业应建设客户统一视图，向客户提供个性化的产品或效劳来提升战略资产价值。

企业差别营业系统的主要性以及质量差别悬殊。银行信贷系统、焦点系统、信用卡系统、ECIF系统中都有客户信息，信贷系统中的客户数据比焦点系统在某些属性值方面更完整、更新鲜。信贷系统贷款欠据的质量远比焦点贷款账户差，若是营业需求基于信贷欠据统计剖析余额、利息、用度，显然是选择了过失的数据源。一样平常来说要害的应用系统，数据质量相对更高。应及早识别要害应用、要害数据，梳理出权威数据的漫衍，推动使用权威数据资产，阻止不良数据资产的使用以及影响的伸张。

企业不应该投入均等的资源于差别的数据资产上，需要对企业数据举行价值分类，分派估值，关注主要数据，提升产出投入比，细腻化治理。

建设数据资产治理内部财务本钱和收益评价标准精准化治理

数据资产治理强调把数据看成资产来治理，使企业能够从数据资产中获取价值，就像对财务和实物资产的有用治理使企业能够从这些资产中获取价值一样。数据资产是有助于生产未来现金流入或镌汰未来现金流出的经济资源，增添收益的要领，除了开源外，尚有节约，精准的数据资产治理运动可以镌汰未来大宗预期用度支出。数据相关的本钱与详细企业相关，每个企业的数据都是其自身唯一的，差别企业的人力资源本钱、装备本钱、软件本钱等，没有一个统一的权衡标准，可以凭证企业自身的历史数据与现状做客观的简陋评估，对数据治理运动的评估从建设企业内部一致的通例本钱和收益种别最先。

数据生命周期相关的本钱包括：

l 数据从计划妄想、需求剖析、设计开发、建设、收罗、存储、处置惩罚、使用、维护、归档等全生命周期本钱；

l 数据质量问题造成的不良影响及修正、刷新本钱，失去的营业时机等；

l 危害提防的本钱包括丧失数据时替换或重修数据的本钱，敏感数据泄密等对企业的影响（包括商誉、社会影响等），提升系统可靠性，增强信息清静与隐私提防的本钱等。

与之相对应，对数据与数据运动举行有用治理，获得的收益包括：

l 因数据架构、应用架构和手艺架构等优化带来的准确性、一致性、时效性等提升的收益，知足更多的需求、支持数据立异使用的预期价值，以及系统、装备、职员、治理等投入本钱的镌汰；

l 高数据质量带来的收益，不但更可靠、更普遍的支持营业应用，提升了数据内在价值，使数据资产出售有了可能，并且镌汰了垃圾数据的存储与治理等本钱；

l 因羁系合规等危害降低带来的收益，如镌汰了羁系部分的�？�，增添了社会信托等。

因治理与优化带来的本钱镌汰可以与优化之前的本钱较量，虽然因优化事情会阶段性增添本钱，可是镌汰未来投入而获得的收益是恒久的。

把评价标准嵌入一样平常数据治理运动中

数据资产治理是将数据作为有价值的营业资产举行治理、组织和优化的历程，数据治理专业职员应相识自己事情的财务寄义，权衡数据和数据治理运动的钱币化价值，并一致地嵌入应用到一样平常数据治理中。虽然数据设计、生产职员没有生产垃圾数据的主观意图，但他们应该熟悉到数据治理生命周期中的每一步事情都涉及本钱，或多或少影响资产欠债表，可能由于自己的手艺缺陷或粗心爆发的数据质量差，不可知足营业需求，没有响应的价值产出，不可转换为数据产品的资产价值，需要继续更多的投入来纠错，这些投入都被转换为淹没本钱。如，我们常见到某些营业系统设计缺乏对营业主键的治理，设计师甚至没有营业主键看法，也就是说没有营业逻辑设计，爆发了大宗数据质量问题，导致下游加工、维护本钱指数级增添，解决问题的时间越晚，淹没本钱越高。

热力学第二定律告诉我们，不可能把热量从低温物体转达到高温物体而不爆发其他影响，所有关闭系统从一定的价值与结构最先，最终都不可挽回趋向杂乱度最大的状态，除非外部注入能量。数据治理也是云云，若是置之不睬，它会一直恶化到无序状态，直到推倒重修。数据资产治理是一项没有终点的事情，企业应该以最具本钱效益的方法（包括所有本钱、危害和性能属性）开发、运营、维护、升级和处置惩罚资产，需要一连注入能量，长期化治理数据资产，一连监控执行情形，带来整体资产价值的恒久提升。

数据资产价值实现（一）｜怎样明确数据即资产？

金融科技

2024.09.25