【数字化系列第二篇】谈谈对数据中台，数据治理，数据管理，数据资产管理相关内涵认知

企业数字化转型与数据资产管理间存在千丝万缕的关系，解开这层关系的关键是首要厘清如下二者的逻辑：

企业数字化VS数据中台

企业进行数字化转型是否一定要建设数据中台呢？

大家可以这样理解，企业的数字化可以不需要数据中台，但是企业的数字化转型却离不开中台。为什么这么讲呢？

试想一下，回头只需要扭动脖子，但是要转身却需要配合整个身体的转动。企业的数字化就像人转头的动作一样，只需局部的转变，而企业数字化转型是一个体系化的整体转变，就好比转身一样是一个整体运动。数据中台作为企业数字化转型的数据基础底座，当企业开始从整体着眼、体系化、系统化考虑数字化转型时，必须考虑企业数据中台的建设。

数据管理VS数据治理

数据管理与数据治理这两个词从字面意思上很容易混淆，在日常的工作交流时也易混用。

大家最熟悉的数据管理体系就是DAMA，DAMA中将数据管理职能框架分为 10 个职能领域，其中有一个域就是数据治理，从这个角度看好像数据治理应该是数据管理的一部分，但是再看其他3个核心工作（数据架构、数据开发、数据操作管理）、3 个数据特性（数据质量、元数据、数据安全）、3 个综合方案（数据仓库与商业智能、文档和内容、参考数据和主数据）时人们不难发现数据治理似乎又都涵盖了这些内容。

那么两者之间有没有不同，到底不同在哪里呢？

数据管理和数据治理看上去说的是一个事情，但是两者所站的角度是不同的，就像硬币的两面。

为了更清晰的理解数据管理和数据治理概念的不同，以汽车做例，汽车由发动机、底盘、车身、电气设备四部分组成，这四部分是可以独立设计和制造的。但是这四部分组装到一起是否能使车行驶起来则是一个系统性问题。

数据管理的视角就是把活动拆成一个个独立的零件来讲，这对于各个活动自身的建设是容易被理解和接受的。但是作为使用者更关心在此基础上各个活动之间如何高效的协作起来完成业务目标，如何让这些活动相互协调、协作起来就是数据治理的范畴。

综上所述，数据管理更聚焦独立数据活动的能力，数据治理则更为关注各个数据活动之间的协作如何形成一个高效的为业务目标服务的整体。

数据管理VS数据资产管理

随着大家对数据产生价值认可，近两年企业更多的提到了数据资产管理这个概念，要区分数据和数据资产差异的核心是加深对“资产”这个概念的理解。

资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。以下从三个视角来通俗的理解资产：

价值视角

作为资产是指能给企业带来经济利益的，也就意味着资产能带来价值，这个概念的理解在数据管理与数据资产管理中非常重要，因为企业日常会产生大量的数据，如果都要进行管理的话从成本和精力上都不现实，数据资产这个概念指引大家聚焦管理的方向。这一点也比较容易理解，就像椅子只有作为工具为人使用，人们才能对此提出各种意见：质量问题，舒适度问题，便捷性问题等。脱离场景去谈质量，性能是无效的。这也是近两年很多企业提出基于业务应用的数据治理活动的重要原因。

成本视角

成本意味着在考虑价值的基础上还需考虑其效益或者投资回报率的问题，这是以往数据管理很少涉及的内容。

归属视角

资产意味着有归属权及使用权，也意味着数据确权、数据隐私、数据安全处于一个非常重要的位置，以上也是数据管理与数据资产管理非常显著的差异之处。

企业数字化VS数据资产管理

以出发点和侧重点两个不同维度来看，企业数字化是以数据价值应用为目标，数据资产管理更多考虑的是对数据的有序管理，可以理解企业数据资产管理是实现企业数字化转型的通道，企业数字化转型为企业数据资产管理设定的目标。

企业数字化涉及更大的范围，数据资产管理只是其中的核心部分而已，谈及企业数字化转型除了企业数据资产管理外，还需更多的考虑数字化带来的企业业务模型的创新和改变，数字化促进生产设备、产品更新换代及对市场带来的影响等。

这些内容并不在企业数据资产管理论及的范围内，企业数据资产管理只是让企业在数字化转型上具备了数据基础，从这个角度讲可以理解企业数据资产管理只是企业数字化转型成功的必要条件，但不是充分条件。

企业数据资产管理如同健身的过程，企业具备了相应的强壮体魄，但企业该怎么发展还需依靠企业经营团队的智慧和行动。

该系列未完待续，敬请期待......