我们都明白，数据正在成为一项关键资产。但是，你如何知道它是资产还是负债？你如何知道它会继续成为一项资产还是可能成为一项负债？

这些都是大问题，但我们必须更加关注它们。这类似于股票，每个人都知道它能让你赚得更多，但人们经常在不了解业务和市场的情况下进行交易或投资。

我喜欢罗伯特·基奥萨基在《富爸爸，穷爸爸》一书中对资产含义的解释

资产是能给你带来金钱的东西，负债是能从你口袋里掏钱的东西。因此，如果数据不能给你带来金钱或为你省钱，那么它就是负债。

从现在开始，虽然我会把商业模式部分留给您，让您将数据货币化，但在技术方面，我想谈谈使您的数据成为真正资产的关键因素。

1.数据治理（DG）

数据治理在将数据视为资产方面发挥着至关重要的作用，它确保数据质量、安全性、隐私性和可用性，最终使组织能够做出数据驱动的决策并获得宝贵的见解。企业必须建立数据治理框架，定义整个组织内管理数据的角色、职责、政策和流程，确保与业务目标和数据质量标准保持一致。

我们建议数据治理尽可能与生成和使用数据的业务保持紧密联系，而数据管理可以集中在 IT 系统上。例如，创建一个由销售、生产和采购服务等各个部门的代表组成的数据治理委员会，以确保与业务目标和数据质量标准保持一致。

2.数据质量（DQ）

虽然我们通常首先谈论数据质量，但如果没有适当的数据治理，人们就会开始采取“只管去做！”的方法。这会导致多个工作/管道错位，数据开始越来越接近负债而不是资产。

鉴于数据治理的思维方式和流程，确保数据质量的深厚文化在将数据转化为资产方面起着至关重要的作用。开发 DQ 流程可确保数据在业务部门中始终准确、完整且一致。

质量低下的数据可能会对数据驱动（或我们现在称之为人工智能驱动）的结果产生严重影响。其中包括

不准确、次优甚至有害的见解和决策

失去客户信任，从而对客户满意度、忠诚度和长期关系产生负面影响。

如果管理不善，数据质量问题的识别和修复会非常耗时，从而导致运营效率降低。

合规和监管风险可能会导致罚款、处罚或声誉损害。

最后，质量差的数据会使用户难以访问、理解和分析数据，从而限制了数据作为资产的价值。

通过主动解决数据质量问题，组织可以减轻这些负面影响，并确保其数据驱动的计划和决策过程有效、准确和可靠。从而将数据转化为资产。

3. 数据集成/摄取 (DI)

数据的共享无疑表明数据应该更贴近业务用户。然而，这些孤岛可能导致对整体业务场景的了解有限，因此，业务层面的决策可能会出现偏差。将数据视为资产并构建一个平台，以便企业内的所有业务都能有效地使用数据，这一点势在必行。

此外，使用支持各种集成模式（例如 ETL、ELT、实时流和基于 API 的集成）的现代数据集成工具或平台已变得至关重要。具体来说，像 Airbyte 这样的 iPaaS 工具，使用 DBT 进行强大的转换，使用 Apache Airflow 进行数据工程管道管理，是将来自各种来源的数据无缝收集到数据湖或数据湖库中的绝佳选择。

使用现代的数据集成方法确保您能够无缝地连接到所需的源。

从宏观层面来看，如果做得不好，数据集成会导致质量问题。重复、丢失或冲突的数据就是其中的例子。因此，必须在战略中给予它应有的空间，以便企业能够对数据有统一的认识，员工能够轻松地使用数据进行协作，并且将内置可扩展性以适应未来的传入数据。

4.数据安全和隐私（DSP）

数据安全性不足可能导致未经授权的访问、盗窃或泄露敏感数据，从而造成财务损失、声誉受损和客户信任丧失。不安全的数据可能被竞争对手或恶意行为者利用，从而可能泄露商业机密或宝贵的知识产权。此外，数据泄露和隐私侵犯可能使组织面临法律诉讼，损害其声誉并可能导致业务损失。

随着数据的增长和安全问题的出现，数据移动策略应该重新考虑。使用数据虚拟化技术创建来自多个来源的统一实时数据视图，而无需物理数据移动或复制，可能会大有裨益。

实施强大的数据安全措施来保护敏感数据（尤其是主数据），例如个人信息和相关交易历史，始终至关重要。但是，确保所有可能有助于决策的数据的安全，都应该得到妥善保护。使用加密、访问控制和定期安全审核来确保数据机密性和遵守相关数据保护法规，是确保数据成为资产的重要一步。

不良的数据隐私实践可能导致违反数据保护法规，例如 数据安全法 或 个人信息保护法，从而造成罚款、处罚和负面宣传。

5.数据分析和商业智能（DA＆BI）

虽然毫无疑问我们需要 DG、DQ、DI 和 DSP 来确保我们将数据转化为资产，但最终，当您将它们用于有效的商业用途时，它才会转化为真正的资产。

根据您所在的行业，利用高级分析和商业智能工具从数据中获取见解，从而做出更好的决策并改善业务成果。例如，如果您从事保险行业，则可以使用预测分析来识别高风险保单持有人或潜在的欺诈性索赔，从而实现主动风险管理和欺诈检测。

这意味着您需要很好地实施 DA&BI，以便在您的组织中创建数据驱动的文化。您需要确保洞察准确、资源利用率最佳、用户采用更容易。否则，这将导致决策不理想和业务绩效下降，并使数据无法成为资产。

分析和 BI 能力不足可能会导致组织忽视有价值的见解，错失优化运营、降低成本或发现新收入来源的机会。

6.数据可访问性和可用性（DAU）

提供对相关数据的轻松访问，使整个组织的利益相关者能够做出数据驱动的决策，更快地进行创新，并最终改善业务成果和绩效。因此，让授权用户轻松访问数据，同时考虑数据隐私和安全要求，对于最大限度地发挥数据作为资产的价值至关重要。

另一方面，缺乏适当的 DAU 会阻碍采用。人们可能无法轻松分享见解并有效协作，决策可能会被延迟，并且可能不明智。

可访问的数据使组织能够探索新的想法和机会，促进创新并推动增长。例如，轻松访问客户数据使组织能够更好地了解客户的需求、偏好和行为，从而让他们能够提供个性化的体验并提高客户满意度。

通过关注数据的可访问性和可用性，组织可以确保有效地利用其数据进行决策、分析和创新，将数据转化为推动业务成功的真正资产。

7.数据标准化

缺乏数据标准化是有效数据可用性的一大障碍。如果没有标准化数据，整合来自不同来源的数据将变得更加复杂和耗时，可能会导致数据视图不完整或碎片化。

建立并执行以下内容，以确保跨系统和流程的有效可用性和互操作性。

命名约定

数据格式

数据存储格式

数据模型

数据字典

数据验证规则

数据转换和

参考数据管理

上述数据标准化建议也有助于确保数据的一致性，提高数据质量并促进数据集成的顺利进行。

8. 数据来源和谱系

数据来源和谱系通过提供有关数据来源、转换和关系的信息，在将数据转换为资产方面发挥着至关重要的作用。它可以帮助用户信任数据，提高其可信度并确保利益相关者对其数据驱动决策的信心。

了解数据沿袭可以让组织评估数据变化、系统升级或流程修改的潜在影响，确保数据资产保持可靠和最新。

除了提高数据的信任度、可信度和可靠性之外，数据来源和谱系还可以帮助实现以下目标：

通过追溯问题发生的来源或转换步骤来识别并解决数据质量问题

通过提供数据处理流程的透明文档，提供可听性并证明符合数据保护法规和行业标准

小结

在当今数据驱动的环境中，将数据视为资产的思维模式对于企业创新发展至关重要。将数据视为宝贵资产的组织可以充分发挥其潜力，推动明智的决策、提高运营效率并促进创新。为实现这一目标，企业必须关注数据管理的各个方面，例如数据质量、集成、安全性、隐私、分析、可访问性、可用性、标准化和来源。

通过采用整体数据管理方法，组织可以建立一种数据驱动的文化，让各级员工有效地利用数据进行决策和解决问题。此外，强大的数据治理实践对于确保数据与业务目标保持一致、遵守相关法规以及持续改进数据质量至关重要。

为了充分认识到数据是一种资产，企业必须致力于投资正确的技术、工具和熟练的人员来有效管理其数据资产。通过这样做，组织将能够更好地利用数据的力量来实现其战略目标、获得竞争优势并在快速发展的数字环境中推动长期成功。

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