企业竞争的本质，是在不确定市场环境下资源配置效率的竞争。

如何快速感知市场变化、识别客户需求、增强决策准确性，是企业资源配置的核心关注点和竞争点。

数据作为企业资源的具体表现形式和载体，已经渗透到企业设计、生产、管理、服务和运营的全流程，利用数据优化企业资源配置策略和效率已成为企业竞争的利器。

数据资产是企业数字化转型的核心驱动

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数据价值不言而喻，数据利用之路却困难重重

无效的数据管理和数据利用模式，使得企业投入巨大，收效寥寥。

究其本质，还是数据资产化管理未能筑牢根基，试图直接从数据库抓取数据进行数据分析和数据交换的企业，多数陷入了数据质量差、数据安全无保障的困局，逐渐失去了对数据价值的信心。

企业数据价值面临的问题

受制于以下数据管理难题，企业数据价值挖掘困难重重：

❖ 数据“家底”摸不透

由于各业务系统数据含义不明晰、数据字典不完整等情况，大多数企业并不清楚自身有哪些数据可用、存放在什么位置、数据量有多少、可以在哪些场景使用等。摸不透数据规模、找不全数据字段、认不清数据含义，是企业数据价值转化的第一堵围墙。

❖ 数据质量难以满足业务预期

质量问题已成为数据服务业务开展的巨大阻碍——错误的数据统计分析会导致决策失误、数据异常会衍生出额外的数据校验工作量、频繁的数据质量问题也会降低业务部门对数据价值的判断和对数字化转型的信心。

❖ 数据服务能力跟不上数据需求

随着国家数据安全监管、企业经营数据统计、跨系统数据交换等需求越来越频繁和复杂，Excel式数据收集、SQL式数据检索等手段效率低、管理维护成本高的弊端日渐暴露。企业数据看不见、认不清、找不全，大大增加了数据共享利用的难度和成本。

❖ 数据安全管控体系缺失

《中国政企机构数据安全风险分析报告》（2022）：数据泄露已经成为数据安全的最大风险。2022年，数据泄露事件占比攀升至51.7%。《数据安全分类分级实施指南》草案、《⼯业数据分类分级指南》等政策的出台，也对数据安全管控提出了更高的要求。

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从不同需求，到多路径的数字资产管理解决方案

不同行业、不同企业客户数据资产管理所处的阶段与诉求略有差异，大致可归纳为以下两类需求背景：

❖ 需求一：各业务数据尚未经过数据治理，企业数据存在数据标准不统一、数据质量差等状况无法直接交换使用或支撑企业决策分析，需要建设内部数据资产中心。

❖ 需求二：企业数据已经过治理/未经治理但数据规范性较高可直接使用，或者企业集团与分子公司/总行与分行等已构建各自的数据资产平台，企业希望不改变原始数据状态进行数据共享交换与安全管控。

针对以上两类数据资产管理需求，方案适配性地提供了“数据治理模式”和“数据直通模式”两种数据资产管理路径。

数据资产管理方案整体架构设计

❖ 路径一：数据治理模式

方案为企业数据从集成汇聚到统一标准、优化质量、安全管控，再到开放服务全流程提供能力支撑，对原始脏数据按照企业数据标准、数据质量规则及安全要求进行规范管理、质量优化和安全管控后再面向用户开放。

同时，通过数据问题反馈通道，建立长效化的数据质量提升机制。

数据治理模式——方案架构设计

❖ 路径二：数据直通模式

借助OceanMind数据中台提供的元数据采集适配能力，获取企业数据资产信息，采取“数据不落库”方式发布到资产服务门户，将原始数据直接作为资产进行流通，提高数据服务便捷性。

此外，数据在开放服务之前，通过数据分级分类、数据脱敏/加密、数据资产授权等管控策略保障企业数据在恰当的范围内被合理使用。

数据直通模式——方案架构设计

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数据资产管理方案企业应用价值

❖ 高质量数据资产真正帮助企业数据产生业务价值：

相比于未经治理的企业数据，高质量的数据资产能够为企业经营数据分析、运营风险监测提供真实准确的决策依据，有效避免因为数据不准确、不完整、口径多等问题，引发错误的经营决策或管理混乱。

❖ 降低数据平台建设及数据利用成本：

数据直通模式，为客户提供了一种无需搭建数据中台也可为企业用户提供数据服务的方案，以更低的成本实现更安全、有序的数据共享。

❖ 自服务式的内部数据共享模式，解放IT部门：

支持企业用户通过数据资产服务门户自助查询和申请数据资产；同时，借助OceanMind数据中台高度配置化的数据编织能力，使得IT部门能够更轻松地按照业务需求进行数据查询、筛选、计算等工作。

❖ 便捷与安全兼而有之的数据管控策略：

结合国家安全监管及企业内部数据特征定义数据类别与敏感等级，字段级数据脱敏和数据授权为企业数据提供了高可靠的安全保护措施。

OceanMind海睿思 长期致力于帮助企业构建一站式数据治理能力，加速企业数字化转型进程，为企业健康运营提质增效，做您身边的数字化转型专家！