没有价值的数据，不能称之为企业资产！

一、让数据成为生产力，必须把数据资产管起来

2020年，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》公布。「数据」首次作为一种新型生产要素写入中央文件中，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一。

虽说，数据作为新的生产要素的重要性已成为行业共识。但数据的价值发挥仍然面临着重重困难：

● 数据资源散落多个业务系统中，企业主和业务人员无法及时感知到数据的分布与更新情况，也无法进一步开展对数据加工工作。

● 数据孤岛普遍存在导致业务系统之间的数据无法共享，资源利用率降低，降低了数据的可得性。

● 数据标准缺失、数据录入不规范导致数据质量差，垃圾数据增多，数据不可用。

● 数据安全意识不够、安全防护不足导致了数据泄露事件频发，危害了企业经营和用户利益。

为解决上述诸多问题，必须对数据资产进行管理。

数据资产管理可以实现对数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控，并能给企业带来真正有“价值”的数据。

二、蓝凌数据资产管理，助力企业数字化新基建

蓝凌数据资产管理平台，基于对数万多家企业数字化需求的洞察，结合丰富的大型企业统一数据管理经验，帮助企业盘活数据资产。

通过该平台，可以帮助企业健全数据管理体系，实现数据的统一、集中和规范管理，推动数据战略落地，赋能企业更高效运营。

三、五步构建数据管理，提效企业数字运营

蓝凌已经形成了标准化的数据资产管理方案，五大步骤让企业轻松搞定数据资产管理。

1、确定数据管理标准

数据管理标准是做好数据管理的基础，包括数据各级管理对象命名规则、划分原则、管理阶段及相关指标数据字典，蓝凌可对各级项目数据标准及规范进行定义，打造各业务线及业务系统的通用语言，形成数据管理规范。

综合组织、权责、流程三方面建立起完备的数据管理组织。梳理出数据创建、使用、维护、审批等关键阶段流程规范、权责分工、制定主数据质量考核评价标准。

2、梳理核心数据资产

梳理企业核心业务实体数据（包括但不限于组织、客户、供应商、招投标、项目、合同等)，确定数据域范围，以及各数据实体内容，应用流程、清洗规则，数据治理，数据集成等规则、为主数据建模和打造核心数据主题库做好前期规划。

3、建设数据管理平台

数据资产管理平台系统提供了完整的数据管理功能，实现数据编码、发布、清洗、整合、共享、治理等功能，并实现数据的创建、编辑、导入导出，与其它应用系统之间的数据集成等功能。采用统一的规则和口径实现协同管控一体化，保证数据的实效性及准确性。提供标准编码管理体系，统一编码体系结构，规范编码的设置、审批、发布、维护工作程序，保证编码的方便性、完整性、有效性、正确性、适应性、可扩展性。

● 企业元数据管理

实现对企业数据域，数字字典，数据编码，数字模型，数据关系，数据维护配置等。

● 数据资产管理：

     数据录入，数据版本维护，数据质量检查

● 数据服务：

提供统一的数据通信协议，支持数据同步分发，数据推送，数据批量更新，数据查询等各种数据服务应用。支持服务自定义配置和脚本服务等多种形式。

4、实现主动数据聚合

提供T+1模式的主动式统一的数据采集，治理和分析方案，可以快速实现对个数据域，各业务系统的数据采集，分析，治理并存储到数据仓库。

5、数据资产分析应用

运营指标梳理和定义，全面的数据主题分析，包括数字大屏，数字看板，数据穿透，数据黄页，经营报告，移动报表等。

基于企业实际情况，协助企业梳理精细化的“经营管理”指标体系，明确指标的定义、口径、指标项的构成、取数逻辑，统一各业务线的共识。输出各类主题看板，为管理决策提供支撑。充分发挥数据资产价值。

蓝凌数据资产管理方案的落地价值：

促进业务整合和协同：通过数据资产管理平台建设，形成统一标准和口径，可实现在跨部门共享与传播的标准数据，促进互通提效。有助于数据共享与数据分析，帮助企业沉淀、整合、共享、增值数据资产。

提升信息化管理水平：数据资产管理平台的建设可以协助企业对复杂的系统管理进行梳理简化：通过统一数据标准，系统间数据异构性问题降低，降低集成难度和成本；实现了系统互联互通，系统串联形成的规模化优势得以发挥，，为智能化建设提供支持；

提升组织的数据质量：对数据的创建、变更、冻结、归档等业务过程进行数据质量管理，设计数据质量评价体系，将数据源头问题责任到部门、岗位、人员，实现数据质量的量化考核，保障主数据的安全、可靠。

支撑高层决策更智能：通过梳理企业运营的关键指标和维度，从业务作战核心的业务模块（市场、招投标、合同、项目），以及后台支撑管理（财务，费用，流程、人员）等场景建立企业经营驾驶舱、推送企业实现数据的便捷高效消费，提升企业决策的效率和正确性。