在当前的数字化浪潮中，数据作为第五大生产要素，正日益成为企业激活新质生产力的关键引擎。数据治理和数据资产管理作为数据管理的重要环节，对企业提升竞争力、实现数字化转型具有重大意义。本文将对数据治理和数据资产管理进行深入探讨，并阐述两者之间的区别与联系，最后提出从数据治理到数据资产管理的有效路径。

01数据治理与数据资产管理有何不同

数据治理是指企业为确保数据质量、安全性和有效性，而采取的一系列政策、流程和措施。它涉及数据的全生命周期管理，包括数据的收集、存储、处理、分析和共享等环节。数据治理的主要目的是通过制定数据标准和规范，确保数据在企业内部的一致性和准确性，从而为企业决策提供有力支持。

数据资产管理是对企业所拥有的数据资产进行全面管理和利用的过程。它不仅关注数据的存储和管理，更强调数据的价值挖掘和利用。数据资产管理涉及数据资产目录的建立、数据价值的评估、数据应用的拓展等方面。通过数据资产管理，企业可以更好地理解和利用数据，将其转化为企业的战略资产，进而推动业务创新和价值提升。

数据资产管理的重点是数据资产化和价值化，包括数据确权、数据估值、数据交易、产品加工、资产运维等；数据治理的重点是数据资产化前的活动，包括数据质量、数据安全、数据标准、元数据、主数据管理等；同时还需要组织、制度、流程、工具、考核等。

02从数据治理到数据资产管理的路径

要实现从数据治理到数据资产管理的有效转化，企业需循序渐进地遵循以下路径：

首先，实现数据资源化。企业需通过系统的数据管理，广泛采集、整合和处理各类数据源，从而构建成一个统一的数据资源库。然而，仅仅拥有数据资源并不足够，企业在应用这些数据时，常常会遇到数据无法识别或存在大量质量问题等挑战，这使得业务无法充分利用数据资源。因此，数据治理成为关键，其目的在于解决数据的质量问题，确保数据的准确性和可用性。

其次，推进数据资产化。由于数据在其生命周期的各个环节，从业务到技术，从管理到使用，都可能遭遇质量问题。数据治理不再是单一的技术问题，而是需要更全面地考虑数据资源的整体规划和保障体系的建设。这包括制定数据战略、构建数据架构、建立管理组织、优化管理流程、完善管理制度等。通过实施数据治理，企业可以打破数据孤岛、提升数据质量，使数据真正为业务赋能，满足企业内部使用需求。此时，企业的数据资源已初步具备资产的属性。

最后，实现数据资本化。数据资产的价值应当是可衡量的，而仅满足内部使用虽然体现了其使用价值，但这一价值难以精确量化。因此，数据资产管理在数据治理和数据管理的基础上进一步扩展，以价值为导向，通过对数据资产进行高效管理和合理估值，推动数据资产的交易和流通。这样，企业不仅能充分发掘和利用数据资产的价值，还能在数据市场上获得更多商业机会和竞争优势。

03亿信华辰赋能企业数据资产管理

从数据治理到数据资产管理是企业数字化转型的必由之路。通过完善数据治理体系、建立数据资产目录、挖掘数据价值、拓展数据应用场景和培养数据人才队伍等措施，企业可以实现数据资产的全面管理和高效利用，为企业的可持续发展提供有力支持。

然而，当前我国的数据资产管理仍处在初步探索阶段，企业普遍存在数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重、数据烟囱以及数据流通不畅等问题，给企业带来了决策失误的风险、信息流通与共享的困难、数据使用效率低下以及使用成本高昂等多重挑战。在此背景下，亿信华辰凭借其在产品技术上的领先地位以及丰富的最佳实践方法论，成功打造出了一站式、全方位的数据资产入表解决方案。旨在帮助企业有效地管理数据资产，从而释放出新的生产力，推动企业向更高效、更智能的方向发展。

面对当下最热的数据资产入表的需求，亿信华辰不仅提供全套数据治理软件，让数据采集、加工、治理、应用更加便捷，还为企业搭建数据入表所需的信息系统及提供成本法入表服务，帮助实现半自动化、全自动化的数据入表工具。同时，拉通各生态伙伴成立“数据资产入表服务链合体”，为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式服务，包括：咨询规划、数据治理、数据资产管理、会计审计、法律咨询、数据产品开发等能力，为企业提供专业化服务，全程指导企业有效地进行数据资产入表工作。

未来，亿信华辰将继续深化数据治理和数据资产入表业务的研究与实践，推动数据要素在经济社会各领域的广泛应用。随着数据治理和数据资产入表业务的不断发展，亿信华辰将携手更多企业共同开启数据价值的新纪元，助推新质生产力发展，为经济社会发展贡献更多力量。

参考资料：谈数据《数据管理、数据治理、数据资产管理，到底有何不同？》