数据治理、数据管理、数据资产管理等相关概念辨析

　　广义的数据资源涉及数据的产生、处理、传播、交换的整个过程，包括数据本身、数据的管理工具和数据管理专业人员等。

　　是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。

　　因此，并不是所有的数据都是资产，只有可控制、可计量、可变现的数据才可能成为资产。其中，实现数据资产的可变现属性，体现数据价值的过程，即称为“数据资产化”。

　　两者区别：数据资源、数据资产，有其产生的特定背景。这两个概念从对数据的认知是有区别的，数据资源强调数据的生命周期过程，数据资产更注重数据的业务价值，简单说可以是从技术、业务两个方面对数据的不同理解。

　　从原始数据经过积累和使用形成数据资源，而后经过一系列管理措施促进其价值提升演进为数据资产。数据资产管理研究的就是如何将数据资源转化为数据资产的过程。

　　数据资产管理促进了数据的共享、交易和流通，当数据交易和流通所需要的市场环境、技术环境、政策环境都相应成熟的时候，数据资产就会转化为企业的一种新的资本形态——数据资本。整个演进路线如上图所示。从数据到数据资源、再到数据资产、数据资本的演进过程，同时也是数据作为生成要素价值不断释放、不断提升的过程。

　　1）数据治理：数据治理(Data-Governance)是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)，指导其他数据管理职能如何执行，在高层次上执行数据管理制度。

　　2）数据管理：数据管理（Data-Management）是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制订计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。

　　此外，数据治理不是对“数据”的治理，而是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有相关方利益的协调与规范。

　　②数据管理要做得更好，离不开数据治理的保障；同时，数据治理要保障得好，离不开数据管理活动的输入。

　　数据管理的目的只是希望基于数据把应用跑起来；数据资源管理的目的是让数据用起来，让数据本身获得更高使用价值。

　　1）数据资源管理：数据资源管理(Data-Resource-Management)是应用数据库管理、数据仓库等信息系统技术和其他数据管理工具，完成组织数据资源管理任务，满足企业信息需求的管理活动。

　　2）数据资产管理：数据资产管理(Data-Asset-Management，简称DAM)是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

　　①数据资源管理的起点是数据资源，终点是数据资产。数据资产管理的起点是数据资产，终点是数据资产。当把数据资源加工成数据资产后，数据资源管理就退出了舞台，下一步是数据资产管理的事情了

　　②数据资源管理是应用驱动的，目的是让数据用起来，获得更高使用价值。数据资产管理是价值驱动的，强调的是数据的价值利用及增值。

　　③管理要求有所升级，在“数据资源管理转向数据资产管理”的理念影响下，相应的组织架构和管理制度也有所变化，需要有更专业的管理队伍和更细致的管理制度来确保数据资产管理的流程性、安全性和有效性。

　　在数据资产化的大背景下，数据资产管理是在数据管理基础上的进⼀步发展，可以视作数据管理的升级版，主要区别在以下三个方面：

　　①数据管理的视角不同，数据资产管理强调数据是⼀种资产，基于数据资产的价值、成本、收益开展全生命周期的管理。

　　②管理职能有所不同，数据资产管理包含数据模型、元数据、数据质量、参考数据和主数据、数据安全等传统数据管理的职能，同时整合了数据架构、数据存储与操作等内容，将数据标准管理纳入管理职能，并针对当下应用场景、平台建设情况，增加了数据共享管理和数据价值管理的职能。

　　②数据资产管理就是在数据治理的基础上，对数据资产的形成、确权、共享、价值评估等相关活动进行管理的过程；

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