放眼全球，數據作為一種新興生產要素，在全球經貿活動中扮演著至關重要的角色，驅動著數字經濟的蓬勃興起。據前瞻預測，至2025年，全球數據流動對整體經濟增長的貢獻預估將達到驚人的11萬億美元。

近幾年國家對數據要素關註度不斷上升。2023年12月31日，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，該計劃書中提到，發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，構建以數據為關鍵要素的數字經濟，是推動高質量發展的必然要求。

可以預見的是，2024年，一個全新的“數據×”時代將全面啟幕，釋放數據乘數效應，催化新質生產力的發展。而實現這一目標的關鍵路徑在於推進數據資產化進程，利用數據要素驅動業務變革，實現數據價值。

本文將深入探討數據要素與數據資產化的定義及其重要性，併在大數據背景下明確它們的關鍵角色。同時，梳理數據資產化的實現路徑以及如何實現數據的應用價值，從而為企業在新時代的創新發展賦能，實現業務升級與價值躍遷。

數據要素&數據資產化

什麼是數據要素？

據《數據要素白皮書（2022年）》，數據要素是指參與到社會生產經營活動中，為所有者或使用者帶來經濟效益的數據資源。因此，“數據要素”一詞是面向數字經濟，在討論生產力和生產關係的語境中對“數據”的指代，是對數據促進生產價值的強調，即數據要素指的是根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的電腦數據及其衍生形態，投入於生產的原始數據集、標準化數據集、各類數據產品及以數據為基礎產生的系統、信息和知識均可納入數據要素討論的範疇。

數據要素的核心屬性包括唯一性、原子性和定義清晰性，這些特性使得它們能夠被系統準確識別、處理和分析。比如我們的手機號碼、郵箱地址、瀏覽網頁的記錄等等，這些都是數據要素，它們可以被收集、儲存、分析和利用，幫助我們更好地做出決策和解決方案。

數據資產化的必要性

在數字經濟中，確保數據的有效和安全利用是至關重要的。而數據資產化的實施，正是構建數據質量和安全保障體系的基礎所在。數據資產化包括數據的收集、存儲、使用和分享的規則和標準，此外，數據資產化還涉及到數據的隱私保護和合規要求，確保數據的使用不會侵犯個人權利或違反法律法規。

所以可以說，數據資產化是實現“數據要素x”的基礎，只有通過對數據資產的規範性管理才能為數據實現經濟價值創造條件。通過數據資產化，可以更好地管理數據資產的獲取、存儲、處理、共用和使用過程，提高數據的可靠性、準確性和安全性。

如何實現數據資產化？

藉助袋鼠雲的「數據資產管理平臺」，通過元數據採集、元數據管理、元數據分析的完整鏈路，採集並維護規範的元數據信息，打通數據關係網路，企業能夠實現對數據資產化的標準化和規範化管理。

並且，企業可通過資產盤點瞭解數據資產大盤，結合數據安全管控相關功能，為數據價值挖掘提供 “全、統、通” 的元數據基礎，充分釋放數據要素潛能，驅動業務創新與升級。

元數據採集

元數據採集是實現數據資產化的基礎。要做元數據信息的採集，首先要通過企業內調研，梳理企業需要統一做元數據管理的業務數據、湖倉數據或者應用數據。收集到各類數據的數據源連接信息後，向各數據負責人申請只讀元數據許可權，來進行元數據的採集。

成功連接數據源後，可通過袋鼠雲「數據資產管理平臺」創建針對具體數據源或資料庫的周期同步任務以及臨時同步任務。若存在無需採集維護的資料庫表信息，可通過設置資料庫過濾條件和數據表過濾條件，避免不重要的資料庫/表同步到資產平臺，並支持配置元數據的臨時同步內容與同步任務的調度周期。

在同步完成後，平臺會自動採集每類數據源下數據表的元數據信息，例如所屬資料庫、數據表創建時間、DDL 最後變更時間、存儲位置、存儲大小、存儲格式、表行數、表類型等技術屬性信息，完成數據資產化的初步維護工作。

元數據管理

完成元數據採集後，可根據具體業務需求，進行元數據的規範化管理，提升數據資產化的質量。首先，可通過線下和各數據源負責人溝通元數據缺失情況，探討元數據模型設計規範，列舉出每類數據源需要維護的元數據項並錄入平臺。

其次，可通過元數據維護手段，為每一份元數據分配負責人，保證元數據維護的工作能夠落實責任到人。負責人需要根據安排完整地維護缺失的元數據信息，且所有參與維護人員均可給該數據資產打上自定義標簽，方便快速按照標簽分類查詢數據資產信息。管理者可定期統計元數據完整性，追蹤元數據維護進展，可根據多種維度如數據源、責任人定期進行統計，及時發現問題，督促責任人完善元數據信息。

同時，通過平臺提供的數據標準管理能力，可規範數據資產的欄位級標準信息。通過詞根管理及標準管理，定義數據表中欄位的標準信息，例如欄位名稱、欄位中文名、欄位類型、欄位長度等信息。

元數據分析

在完成了元數據採集和元數據管理後，可根據元數據的信息進行分析，平臺提供針對元數據的完整度分析、質量分析、血緣分析，全方位對企業內部的資產信息進行分析整合，便於企業有效管理數據資產。

完整度分析：統計完整度百分比，支持從多維度包括平臺級、數據源類型級、數據源級、資料庫級、負責人級、具體屬性級分別進行統計分析。比如，在按照負責人維度進行統計分析時，可充分利用統計結果來推動和監督數據開發人員及時、完整地維護元數據信息。

質量分析：平臺提供質量校驗能力，可提供多種質量監控場景，針對單表校驗、多表比對內置了豐富的校驗函數，滿足企業對數據的及時性、完整性、一致性、有效性、準確性進行多維度校驗的要求。通過事前規則配置、事中規則校驗、事後分析報告的流程化方式，對數據進行多維度評估，保障企業數據質量。

血緣分析：通過血緣分析能力，企業可及時發現一些肯定存在血緣關係，但是血緣關係缺失的表，如數倉下游層級的表、BI報表等。企業可設置需要監控血緣關係的資料庫信息，平臺會根據血緣 SQL 解析的結果，統計庫中血緣孤立的表，輔助企業監控數據資產質量，優化資產存儲空間。

資產盤點及展示

平臺提供數據地圖功能，彙總企業的所有資產化數據，包含資料庫表、開發任務、指標、標簽、API 等多種類型的數據資產，為用戶提供一個統一、完整、便捷的元數據查詢門戶。支持多種搜索模式、過濾條件，快速定位元數據，可同時根據查詢結果，不斷發現元數據缺失情況，反哺推進元數據的維護工作。

同時，平臺還提供資產大盤，企業可通過資產大盤分析整體資產的變化趨勢、分佈情況、價值排行、存儲占比等信息，全面瞭解數據資產的整體情況。為管理層提供資產可視化入口，輔助管理層制定建設方向決策。

數據安全管控

數據資產化的管理離不開數據安全管控，袋鼠雲「數據資產管理平臺」支持對數據進行脫敏規則管理、數據許可權管理及數據分級分類。對於一些敏感數據，例如手機號、身份證號等私密信息，可自定義配置脫敏規則進行脫敏展示。平臺支持行列級別的許可權配置，可根據數據分級分類與用戶等級掛鉤來控制用戶許可權範圍，實現數據許可權的細粒度管控。

總結

數據資產化能夠顯著提升企業的數據管理效能，充分挖掘和實現數據的應用價值。通過這一過程，企業能夠系統地對數據進行分類、存儲、檢索，實現數據的統一匯聚，而不是分散在各個系統、各個文件中。

同時，數據資產化帶來的統一管理模式在強化數據安全性方面發揮著關鍵作用。企業可通過對數據進行脫敏加密和密級許可權控制，確保只有授權人員才可訪問、修改數據，從而在最大程度上保障數據的安全性和隱私性，為企業在合規前提下充分利用數據資產奠定基礎。

數據是一切的起點，企業應高度註重數據資產化的推進工作，加強數據管理能力，充分利用數據資產推動企業的可持續發展。

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