背景及现状
数据是企业核心的公共资源，但并非所有的数据都构成数据资产。数据资产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，未来企业的核心竞争力将很大程度上表现为将数 据转化为价值的资产增值能力。
随着信息化、移动互联网、物联网的深入应用，企业数据呈现出海量性、多样性、复杂性等特点，为了有效管理数据资产，实现企业级数据资产效益最大化， 开展体系化数据资产管理迫在眉睫。当前企业数据资产管理主要面临以下困境：
1、数据管理机制不健全。尚未建立数据管理机构，缺乏有效的数据管理评价体系和管理办法，业务与技术部门数据管理质量不清晰，存在数据多头管理、管理边界不清等问题，造成企业数据管理工作难以统一规划和规范管理。
2、数据资产共享难协调。近年来，企业级信息化建设发展迅猛，各业务条线的信息系统和应用不断深入，使得公司的数据量日趋庞大，逻辑层缺乏标准的数据资源目录、物理层缺乏统一的数据共享平台，跨专业间业务协同及数据共享机制不足。
3、数据模型标准差异大。部分企业系统建设由业务部门主导，主要关注功能，容易忽视数据模型的设计标准，甚至不少企业尚未建立数据模型标准，造成烟囱式数据架构，数据孤岛现象严重，系统编码不统一，数据结构不规范,数据难融合。
4、数据价值潜力未挖掘。一方面各业务条块化管理导致数据价值难以开展全面评估，资产分级分类体系尚未建立，另一方面缺乏数据资产运营的管理规范，业务部门数据应用各自进行，导致数据应用重复建设、复用性不高、数据挖掘价值密度低。
5、数据资产质量难保证。有的系统涉及业绩考核导致数据不真实，有的业务事后补录导致数据时效性不足甚至缺失，有的业务人员录入不规范导致数据不准确，有的机器数据因设备可靠性低导致数据回传错误或失败，同时企业未建立全面的数据质量管理体系，数据质量差。
