我們都明白，數據正在成為一項關鍵資產。但是，你如何知道它是資產還是負債？你如何知道它會繼續成為一項資產還是可能成為一項負債？

這些都是大問題，但我們必須更加關注它們。這類似于股票，每個人都知道它能讓你賺得更多，但人們經常在不了解業務和市場的情況下進行交易或投資。

我喜歡羅伯特·基奧薩基在《富爸爸，窮爸爸》一書中對資產含義的解釋

資產是能給你帶來金錢的東西，負債是能從你口袋里掏錢的東西。因此，如果數據不能給你帶來金錢或為你省錢，那么它就是負債。

從現在開始，雖然我會把商業模式部分留給您，讓您將數據貨幣化，但在技術方面，我想談談使您的數據成為真正資產的關鍵因素。

1.數據治理（DG）

數據治理在將數據視為資產方面發揮著至關重要的作用，它確保數據質量、安全性、隱私性和可用性，最終使組織能夠做出數據驅動的決策并獲得寶貴的見解。企業必須建立數據治理框架，定義整個組織內管理數據的角色、職責、政策和流程，確保與業務目標和數據質量標準保持一致。

我們建議數據治理盡可能與生成和使用數據的業務保持緊密聯系，而數據管理可以集中在 IT 系統上。例如，創建一個由銷售、生產和采購服務等各個部門的代表組成的數據治理委員會，以確保與業務目標和數據質量標準保持一致。

2.數據質量（DQ）

雖然我們通常首先談論數據質量，但如果沒有適當的數據治理，人們就會開始采取“只管去做！”的方法。這會導致多個工作/管道錯位，數據開始越來越接近負債而不是資產。

鑒于數據治理的思維方式和流程，確保數據質量的深厚文化在將數據轉化為資產方面起著至關重要的作用。開發 DQ 流程可確保數據在業務部門中始終準確、完整且一致。

質量低下的數據可能會對數據驅動（或我們現在稱之為人工智能驅動）的結果產生嚴重影響。其中包括

不準確、次優甚至有害的見解和決策

失去客戶信任，從而對客戶滿意度、忠誠度和長期關系產生負面影響。

如果管理不善，數據質量問題的識別和修復會非常耗時，從而導致運營效率降低。

合規和監管風險可能會導致罰款、處罰或聲譽損害。

最后，質量差的數據會使用戶難以訪問、理解和分析數據，從而限制了數據作為資產的價值。

通過主動解決數據質量問題，組織可以減輕這些負面影響，并確保其數據驅動的計劃和決策過程有效、準確和可靠。從而將數據轉化為資產。

3. 數據集成/攝取 (DI)

數據的共享無疑表明數據應該更貼近業務用戶。然而，這些孤島可能導致對整體業務場景的了解有限，因此，業務層面的決策可能會出現偏差。將數據視為資產并構建一個平臺，以便企業內的所有業務都能有效地使用數據，這一點勢在必行。

此外，使用支持各種集成模式（例如 ETL、ELT、實時流和基于 API 的集成）的現代數據集成工具或平臺已變得至關重要。具體來說，像 Airbyte 這樣的 iPaaS 工具，使用 DBT 進行強大的轉換，使用 Apache Airflow 進行數據工程管道管理，是將來自各種來源的數據無縫收集到數據湖或數據湖庫中的絕佳選擇。

使用現代的數據集成方法確保您能夠無縫地連接到所需的源。

從宏觀層面來看，如果做得不好，數據集成會導致質量問題。重復、丟失或沖突的數據就是其中的例子。因此，必須在戰略中給予它應有的空間，以便企業能夠對數據有統一的認識，員工能夠輕松地使用數據進行協作，并且將內置可擴展性以適應未來的傳入數據。

4.數據安全和隱私（DSP）

數據安全性不足可能導致未經授權的訪問、盜竊或泄露敏感數據，從而造成財務損失、聲譽受損和客戶信任喪失。不安全的數據可能被競爭對手或惡意行為者利用，從而可能泄露商業機密或寶貴的知識產權。此外，數據泄露和隱私侵犯可能使組織面臨法律訴訟，損害其聲譽并可能導致業務損失。

隨著數據的增長和安全問題的出現，數據移動策略應該重新考慮。使用數據虛擬化技術創建來自多個來源的統一實時數據視圖，而無需物理數據移動或復制，可能會大有裨益。

實施強大的數據安全措施來保護敏感數據（尤其是主數據），例如個人信息和相關交易歷史，始終至關重要。但是，確保所有可能有助于決策的數據的安全，都應該得到妥善保護。使用加密、訪問控制和定期安全審核來確保數據機密性和遵守相關數據保護法規，是確保數據成為資產的重要一步。

不良的數據隱私實踐可能導致違反數據保護法規，例如 數據安全法 或 個人信息保護法，從而造成罰款、處罰和負面宣傳。

5.數據分析和商業智能（DA＆BI）

雖然毫無疑問我們需要 DG、DQ、DI 和 DSP 來確保我們將數據轉化為資產，但最終，當您將它們用于有效的商業用途時，它才會轉化為真正的資產。

根據您所在的行業，利用高級分析和商業智能工具從數據中獲取見解，從而做出更好的決策并改善業務成果。例如，如果您從事保險行業，則可以使用預測分析來識別高風險保單持有人或潛在的欺詐性索賠，從而實現主動風險管理和欺詐檢測。

這意味著您需要很好地實施 DA&BI，以便在您的組織中創建數據驅動的文化。您需要確保洞察準確、資源利用率最佳、用戶采用更容易。否則，這將導致決策不理想和業務績效下降，并使數據無法成為資產。

分析和 BI 能力不足可能會導致組織忽視有價值的見解，錯失優化運營、降低成本或發現新收入來源的機會。

6.數據可訪問性和可用性（DAU）

提供對相關數據的輕松訪問，使整個組織的利益相關者能夠做出數據驅動的決策，更快地進行創新，并最終改善業務成果和績效。因此，讓授權用戶輕松訪問數據，同時考慮數據隱私和安全要求，對于最大限度地發揮數據作為資產的價值至關重要。

另一方面，缺乏適當的 DAU 會阻礙采用。人們可能無法輕松分享見解并有效協作，決策可能會被延遲，并且可能不明智。

可訪問的數據使組織能夠探索新的想法和機會，促進創新并推動增長。例如，輕松訪問客戶數據使組織能夠更好地了解客戶的需求、偏好和行為，從而讓他們能夠提供個性化的體驗并提高客戶滿意度。

通過關注數據的可訪問性和可用性，組織可以確保有效地利用其數據進行決策、分析和創新，將數據轉化為推動業務成功的真正資產。

7.數據標準化

缺乏數據標準化是有效數據可用性的一大障礙。如果沒有標準化數據，整合來自不同來源的數據將變得更加復雜和耗時，可能會導致數據視圖不完整或碎片化。

建立并執行以下內容，以確保跨系統和流程的有效可用性和互操作性。

命名約定

數據格式

數據存儲格式

數據模型

數據字典

數據驗證規則

數據轉換和

參考數據管理

上述數據標準化建議也有助于確保數據的一致性，提高數據質量并促進數據集成的順利進行。

8. 數據來源和譜系

數據來源和譜系通過提供有關數據來源、轉換和關系的信息，在將數據轉換為資產方面發揮著至關重要的作用。它可以幫助用戶信任數據，提高其可信度并確保利益相關者對其數據驅動決策的信心。

了解數據沿襲可以讓組織評估數據變化、系統升級或流程修改的潛在影響，確保數據資產保持可靠和最新。

除了提高數據的信任度、可信度和可靠性之外，數據來源和譜系還可以幫助實現以下目標：

通過追溯問題發生的來源或轉換步驟來識別并解決數據質量問題

通過提供數據處理流程的透明文檔，提供可聽性并證明符合數據保護法規和行業標準

小結

在當今數據驅動的環境中，將數據視為資產的思維模式對于企業創新發展至關重要。將數據視為寶貴資產的組織可以充分發揮其潛力，推動明智的決策、提高運營效率并促進創新。為實現這一目標，企業必須關注數據管理的各個方面，例如數據質量、集成、安全性、隱私、分析、可訪問性、可用性、標準化和來源。

通過采用整體數據管理方法，組織可以建立一種數據驅動的文化，讓各級員工有效地利用數據進行決策和解決問題。此外，強大的數據治理實踐對于確保數據與業務目標保持一致、遵守相關法規以及持續改進數據質量至關重要。

為了充分認識到數據是一種資產，企業必須致力于投資正確的技術、工具和熟練的人員來有效管理其數據資產。通過這樣做，組織將能夠更好地利用數據的力量來實現其戰略目標、獲得競爭優勢并在快速發展的數字環境中推動長期成功。

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