在前两篇文章中我们介绍了数据资产管理基本信息与活动职能。
上篇文章指路盘点数据资产管理十大活动职能！优化企业数据资产管理和应用！
数据资产管理是一项长期性的、体系化的工作，为保证各项数据资产管理活动有效开展，统筹推动数据资产管理工作顺利进行，战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制等保障措施变得极为重要。数据资产管理保障措施对于任何希望在数据驱动的经济中保持竞争力的组织来说都是至关重要的。通过实施这些措施，组织可以确保其数据资产得到妥善管理，从而释放数据的潜力，推动业务增长和创新。
本文将从战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制这几个方面对数据资产管理的保障措施进行介绍。
一、明确数据资产管理的战略管理
战略规划是组织为其未来设定方向和资源分配的一系列行动，对于确保组织的持续稳定发展具有至关重要的作用。在数字化时代，数据战略已经演变为组织进行精细化数据资产管理的核心，它像一个“指南针”一样，指引着数据资产管理工作的长期高效运行。战略管理涉及对数据战略的全面规划、坚定执行和定期评估，它确立了数据资产管理的中长期目标，定义了管理活动的优先级，明确了所需资源的总量和分配方式，并确保数据战略与组织的整体业务战略保持一致性和同步发展。
数据资产管理的战略规划是整个工作的基础。它涉及对组织数据资源的全面审视，明确数据管理的愿景、目标和优先级。战略规划应与组织的业务战略紧密结合，确保数据资产管理能够支持并推动业务的发展。
- 战略规划构成了战略管理的基石，它为数据资产管理提供了一幅清晰的导航图。
这一过程涉及对组织当前的数据资产管理能力进行深入评估，并与组织的宏观发展规划及IT战略紧密结合，以确立数据战略规划的长期和短期目标、管理原则和关键活动。它还包括识别关键业务领域、定义数据范围、设定活动优先级，以及确定所需资源的规模和分配。
- 战略执行是战略管理的关键阶段，它确保战略规划能够转化为具体行动。
通过将战略规划细化为可执行的阶段性提升计划和明确的实施路径，指定参与团队，并根据实施过程中的实时反馈对短期战略进行动态调整，从而确保战略规划得到有效执行。
- 战略评估则是提升数据战略管理效能、增强其指导价值的关键步骤。
通过从目标完成率、价值回报率和成本效益等多维度对战略内容和执行过程进行评估，可以不断优化战略规划和执行的效率和效果。以中国联通为例，该公司围绕其新的战略定位和发展方向，加速推进数据治理工作，促进数据要素的流动性和价值提升。通过深入分析外部环境和内部资源，构建了一个与公司数字化转型战略相匹配的企业级数据治理体系。该公司还明确了数据治理的战略目标、规划框架、关键措施和阶段性目标，加强了战略规划的统筹执行，并为资源配置及规划期任务的实施提供了一套评估标准，确保了战略目标的实现。
帆软数仓搭建解决方案>>>
https://s.fanruan.com/s15m4
二、构建清晰明确的组织架构
数据资产管理的有效性在很大程度上取决于一个清晰、高效的组织架构。这是因为组织架构为数据资产管理提供了必要的治理框架和运作机制。一个设计精良的组织架构能够确保数据资产在整个生命周期中得到妥善管理，从而实现数据价值的最大化。
这个架构通常由四个层级构成，每个层级都有其独特的职责和作用：
- 决策层：决策层是数据资产管理的最高权力机构，通常由组织的首席信息官（CIO）或首席数据官（CDO）领导。他们负责制定整个组织的数据资产管理决策和战略，确立数据管理的长远目标和方向。此外，决策层还负责设计和实施考核机制，确保数据资产管理活动与组织的整体目标一致，并定期评估其效果。
- 组织协调层：组织协调层通常由一个虚拟的数据资产管理委员会组成，该委员会负责在不同部门和团队之间进行协调和沟通。它的职责包括细化数据资产管理的考核指标，确保这些指标既具有挑战性，又可实现。此外，组织协调层还负责监督资源的分配和管理，确保数据资产管理活动得到必要的支持。
- 数据资产管理层：数据资产管理层由数据资产管理办公室（DAMO）或类似的部门承担，是数据资产管理工作的主要执行者。该层级的职责包括构建和维护组织级的数据架构、业务架构和IT架构，确保数据的一致性和完整性。此外，数据资产管理层还负责制定和更新数据资产管理的制度体系和长效机制，如数据治理政策、数据质量标准等。定期开展数据资产管理的检查和总结，并向组织协调层和决策层汇报工作进展和成果。
- 工作执行层：工作执行层由业务部门和IT部门共同组成，负责在具体的数据项目中实施数据资产管理工作。这包括数据的采集、存储、处理、分析和分发等各个环节。工作执行层需要与数据资产管理层紧密合作，确保数据资产管理的策略和制度得到有效执行。此外，工作执行层还负责收集和反馈数据管理中遇到的问题和挑战，为数据资产管理层提供宝贵的一线信息。
这四个层级相互依赖、相互支持，共同构成了一个完整的数据资产管理组织架构。通过明确各层级的职责和作用，组织能够确保数据资产管理活动有序、高效地进行，从而实现数据资产的最大化利用，支持组织的业务发展和战略决策。
评价一个数据资产管理的组织架构设计是否精良主要从以下几个角度来看：
- 明确的角色与职责：一个高效的组织架构首先要定义清晰的角色和职责，确保每个团队和个人都了解自己在数据资产管理中的任务和期望。这有助于减少职责重叠和冲突，提高团队协作的效率。
- 决策的迅速与一致性：良好的组织架构能够确保决策过程的迅速和一致性。决策层能够快速响应市场变化和业务需求，制定相应的数据管理策略，并通过组织架构迅速传达至执行层。
- 沟通与协调的顺畅：组织架构中的不同层级和部门之间需要频繁的沟通和协调。一个高效的架构能够促进信息的流通，确保数据管理的各个方面能够协同工作，形成合力。
- 资源的合理分配：通过组织架构，组织能够对数据管理相关的资源进行合理分配，包括人力、财力、技术和时间等。这有助于优化资源使用，提高数据管理的投入产出比。
- 风险的有效管理：组织架构为数据管理中的风险提供了管理框架。通过明确的风险管理流程和责任分配，组织能够及时发现和应对数据管理中可能出现的风险和挑战。
综上所述，一个清晰、高效的组织架构是数据资产管理成功的关键。它为数据资产管理提供了坚实的基础，确保了数据资产在整个生命周期中得到有效管理，从而实现数据价值的最大化，支持组织的业务发展和战略决策。
三、建立层次分明的制度体系
数据资产管理的制度体系设计通常遵循分层原则，根据不同的管理细节程度，该体系可被细分为四个主要层级：组织级数据资产管理的总体规定、管理办法、实施细则以及操作规范。各层级内容概述如下：
- 总体规定：从高层管理和组织协调的角度出发，总体规定涵盖了数据战略、角色与职责分配、责任体系构建等，明确了数据资产管理的目标、组织结构和责任分配。
- 管理办法：这一层次聚焦于数据资产管理层，明确了各项管理活动的目标、原则、流程、监督机制以及评估与优化策略。
- 实施细则：结合管理办法的要求，实施细则从管理和执行两个层面出发，详细规定了各项活动的具体执行标准、规范和流程。
- 操作规范：操作规范则更侧重于执行层面，根据实施细则进一步明确了工作流程、操作指南和模板等，为日常操作提供具体指导。
业务案例提供了数据资产管理的实践视角，是对制度体系架构的有益补充。以交通银行为例，该行为了响应理论本地化和实践策略化的需求，在总体规定和管理办法的基础上，发展了“工作手册”机制。这一机制是数据资产管理工作实施的关键工具，覆盖了数据资产管理的多项职能。工作手册从需求背景、策略方案、执行流程等多角度出发，对实际项目进行详细描述和深入分析，总结经验与问题。它不仅作为内部培训的实用资料，积累团队知识与经验，而且作为示范性业务案例，对指导和优化长期的资产管理工作具有重要意义。
四、选择功能完善的平台工具
数据资产管理平台工具是企业大数据架构中的重要组成部分，它位于大数据平台的上层，为数据资产的管理活动提供了强有力的技术支持。这些工具不仅提升了数据管理的效率，而且通过自动化和集成化的功能，增强了数据的可信赖度和安全性。以下是对数据资产管理平台工具的进一步阐述：
1、管理视角下的数据资产管理
- 规划环节：数据资产管理平台工具通过精细化的角色分配和权限管理，确立了清晰的数据责任体系。这一环节还包括了对数据资产的全面需求管理，以及对数据资产的现状进行全面评估，如资产的规模、分布、可信度和安全性等。
- 执行环节：在执行阶段，平台工具支持对数据管理的标准和规范进行新增和修改，确保数据开发活动遵循既定的规则。此外，工具还支持任务的编排和运维，提高数据管理的自动化水平。
- 检查环节：平台工具能够跟踪数据模型的一致性、标准规范的应用程度、问题数据的处理情况以及数据安全事件的响应结果，为数据管理提供持续的监控和质量保证。
- 改进环节：在改进阶段，工具支持对检查过程中发现的问题进行标记，并生成改进建议。通过统计分析检查数据，形成知识库，量化改进过程，实现闭环管理，从而不断提升数据管理的质量和效率。
2、开发视角下的数据资产管理
- 一体化平台：数据资产管理平台工具以一体化的形式出现，整合了数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理以及数据开发等多个方面，形成了一个协同工作的生态系统。
- 标准规范遵循：平台工具支持数据模型的设计与开发遵循行业标准和企业规范，从源头上保障数据质量，减少后期的数据清洗和纠正工作。
- 全流程监控：通过对数据资产开发的全流程进行监控，平台工具确保了开发过程的流畅性和规范性，降低了开发风险。
3、实际应用案例
以中国联通为例，该公司构建了一个集约化的数据治理平台，该平台不仅实现了数据资产的全面和统一管理，还提供了一站式的查询、检索、治理和运营功能。平台支持数据标准的在线管理，以及核心指标、标签和模型的全链路血缘关系追溯和智能化分析。
此外，中国联通的数据治理平台还强化了数据质量管理的基础，推动了数据质量管理、建模管理、主数据管理等各项能力的工具化建设。通过形成一套完整的数据治理工具集，并利用AI技术赋能，平台提升了数据治理的质量和效率，促进了企业数据的标准化和规范化，为企业的数字化转型提供了坚实的支撑。
综上所述，数据资产管理平台工具是企业数据管理不可或缺的技术保障，它通过支持PDCA循环和提供一体化的开发环境，帮助企业实现了数据资产的有效管理，为企业的长期发展和数字化转型奠定了坚实的基础。
五、实施长效机制
在数据战略规划、组织架构和制度体系的基础上，建立和实施一系列长效机制是确保数据资产管理活动持续高效运行的关键。这些长效机制包括培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制、数据文化培养等多个方面，它们相互支持、相互促进，共同构成了一个全面的保障体系。
- 培训宣贯：定期对员工进行数据管理相关的培训，提高他们的数据意识和数据技能。通过宣贯活动，确保所有员工都了解数据管理的重要性，以及他们在其中的角色和责任。
- 绩效考核：将数据管理的绩效纳入员工的考核体系，明确数据管理的目标和标准。通过绩效考核，激励员工积极参与数据管理活动，提高数据管理的效率和质量。
- 激励机制：建立正向的激励机制，如奖励制度、晋升机会等，鼓励员工在数据管理中做出突出贡献。通过激励机制，激发员工的积极性和创造性，促进数据管理的持续改进。
- 审计机制：定期对数据管理活动进行审计，评估其合规性、有效性和风险。通过审计机制，及时发现和解决数据管理中的问题，确保数据管理的规范性和安全性。
- 数据文化培养：从组织层面培养一种以数据为核心的文化，鼓励基于数据的决策和创新。通过数据文化的培养，提高员工对数据的重视程度，形成一种数据驱动的组织氛围。
- 持续改进：建立持续改进的机制，鼓励员工不断寻找改进数据管理的机会。通过持续改进，不断提升数据管理的成熟度，适应不断变化的业务需求和技术环境。
- 领导支持：获得高层领导的支持和承诺，确保数据管理活动得到必要的资源和优先级。通过领导的支持，推动数据管理活动在组织内部的实施和推广。
通过这些长效机制的建立和实施，组织能够为数据资产管理活动提供一个稳定、可靠和持续的运行环境。这不仅有助于提高数据管理的效率和质量，而且有助于实现数据的最大化利用，为组织的数字化转型和创新发展提供强有力的支持。
总结
在深入探讨了数据资产管理的保障措施，包括战略规划、组织架构、制度体系、平台工具和长效机制之后，我们可以清晰地看到，这些措施相互依存、相互强化，共同构成了数据资产管理成功的基石。通过这些综合性的措施，组织不仅能够提升数据管理的效率和效果，还能够确保数据资产的最大化利用，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
随着数据在现代商业中的作用日益凸显，数据资产管理已成为组织不可或缺的核心能力。有效的数据资产管理保障措施能够确保组织在快速变化的数据驱动经济中保持灵活性和适应性，同时促进创新和增长。通过持续的优化和改进，组织可以不断提升其数据资产管理的成熟度，构建起真正的数据竞争优势。
总之，数据资产管理是一项复杂而艰巨的任务，但通过实施有效的保障措施，组织可以确保其数据资产得到妥善管理，释放数据的潜力，推动业务的持续增长和创新。随着数据在商业中的作用越来越重要，数据资产管理将成为组织成功的关键。组织需要关注新兴的数据管理技术和方法，以进一步提升数据资产管理的自动化、智能化和精细化水平。