随着信息技术在更大业务规模的广泛使用，越来越多的企业认识到自身的业务数据是一个有别于其他形式又很重要的企业资产。然而，差别于有形的企业资产治理，有着规范化的财务会计准则，企业很难对用古板的方法治理数据资产，虽然有关数据处理的理论和具体技术，已经有许多著作，也大致说明了收集，处理，剖析和挖掘的基本技术办法，可是如何从业务和实际应用的角度出发，找到打理好企业数据资产的手段和要领，来盘活数据资产，却是新的大情况下许多企业亟待解决的难题，本文将就此作个探讨。
要破解这个难题，如何将纷纭庞大的数据打理好，酿成企业的数据资产，还要从数据资产的来龙去脉谈起，陪同企业业务运作爆发是大宗的数据，企业收集利用数据是为了进行剖析，这种剖析只是一种对现状的深刻了解的历程，其真正的目的还在于对外来的预测和决策。这些收集的数据有可能成为数据资产，然而不是爆发的所有数据都能正真转化为数据资产，只有通过一系列的数据运作手段，数据才华进入有效数据资产的领域。
企业对数据的利用可以大致分成四个条理，盘问，汇总统计，经营剖析，商业智能。盘问是最基础的利用条理，一般局限于单点或者小规模的业务，汇总统计则将利用条理扩展到了某个业务流程的纵向，经营剖析会进一步把利用的目光扩大到跨部分跨流程的横向领域。数据利用的最高境界是商业智能，通过构建企业的内外部网状数据体系，展开全方位立体的收集剖析，为企业业务提供全面的业务现状和趋势及决策判断能力。一般在第三条理，企业对数据资产的治理已经能初见效果，而第四条理，才是企业追求的理想状态。
怎样提升企业打理数据资产的条理呢？笔者建议凭据几个要害的业务环节着手，业务流程、数据流程、指标体系和信息治理流程和决策流程，再配合技术手段，来资助企业识别其差别条理的数据治理能力，从而理解为什么企业目前在这个条理,何时和如何达能到下一个条理，从而能够控制企业打理数据资产各个条理的生长状况。
为什么要选取业务环节呢？技术手段的日新月异，使得企业在收罗业务运作爆发的数据上变得越发容易，可是面对铺天盖地的数据，需要接纳怎样的技术手段，如何将其转化为支持业务运作的治理和经营决策数据资产，则需要从企业的运营实质着手。
因为，许多企业在用数据来进行企业业务剖析与优化的时候，第一决策都是建立一个系统平台，搭个剖析模型，似乎这样就能实现收集数据、剖析数据、输出结论、智能决策。其实，大大都企业没有意识到比系统平台更重要的是业务流程以及对应的数据流程，不然，缺乏对应业务流程和匹配业务数据的系统只能是巧媳妇难为无米之炊。
从基础上讲，没有业务数据的爆发是伶仃的，它们都离不开业务流程，业务运作爆发的数据信息，不管是不是有规范的流程文档，不管业务流程运作的是否流畅，也不管是古板企业还互联网、电商企业，现在险些找不出不保存实际业务流程的企业，所以，要能够准确的收集数据并剖析利用，首先要对自身的业务流程有清晰的了解，明了流程的各环节的运作模式和相互关系。其次，还要理清业务流程所对应的数据的流向和逻辑关系，特别是跨业务领域的数据的前因结果，不然面对收集上来的纷纭庞大的数据，就会迷失偏向，谈何剖析数据、输出结论、智能决策。
理清了业务流程和数据流程，接下来就要需要甄别和处理业务流程中爆发的事务性数据，好比利用PCA算法，从中挑选能用于后续剖析治理和预测的要害数据，这些被挑选出来的数据信息就成为了某种指标，这些指标，往往照旧相对独立的，缺乏整体的关联，不太能直接用于经营和决策，还需要将众多的指标，在企颐魅整体经营的角度排列剖析，构建成指标体系，这时，数据就开始了向支持企业经营运作的数据资产的转变，只是，仅仅做到这个阶段，照旧不敷的，还需要进一步剖析组成指标体系的业务数据流程，一是找出越发有助于预测和决策的前置业务数据指标，制止马后炮式的决策信息，越发完善指标体系，提炼出经营剖析报表体系，为连续利用这些报表做出预测和决策提供坚实的基础。二是找出要害业务流程，对这些重点业务流程和业务环节在决策时有针对性的分派要害资源。企业如果能够做到这些，数字也升华为数据资产了，数据资产的打理才初战告捷，才华正真为企业的经营运作提供可靠的决策支持。
可是，要连续地抵达数据资产驱动决策，优化业务经营的目的，还需要有数据处理和利用流程，并建立长效的数据资产治理机制。如果没有规范的数据处理和利用流程作为包管，数据的规范和人员的配置无法获得包管，收集和通报，处理和共享的连续性就容易泛起问题。应对情况的变革，还需要在不绝变革的企业经营流程中，减少对经验的依赖，充分利用准确的数据，应用合适的剖析工具，实时对业务模式凭据智能系统的反响和预测进行调解匹配，来实现企业业务剖析与优化,只有这样，才华降低企业经营的危害，加速企业决策的执行速度和质量，从而提高企业实际的生存能力和竞争能力。
另有一个很是重要但往往被忽视的是数据资产治理中涉及的决策流程，利用好数据资产为企业提供了加速预测和决策的可能，要实现快速决策的制定和执行能力，还需要通过决策流程明晰治理层和各个部分职能人员的职责，以清晰划分各自层别的权限，规范决策历程，从而包管决策的质量，确保决策流程的各个环节能在职责规模内各司其职，执行到位，从而提高整体反应速度。这一切自然都离不开决策流程对其进行治理包管。
面对瞬息万变的市场，企业治理层需要在短时间内获取简明、直观的经营信息，并对后续经营作出决策，这些都依赖于对数据资产的有效打理。如果企业能够将上述这些要害环节的运作落实到实处，配合成熟的系统宁静台，就能提升数据资产的利用条理，从而抵达从数据的爆发到数据资产的转化的有效治理。
打理好企业数据资产，用高质量的数据资产为企业带来准确实时的决策和有效的行动，这将给企业带来巨大的回报。本文从业务的角度出发剖析了提升企业数据资产治理能力的几个要害业务环节，可是具体的应用还要结合企业的实际情况，细化出适合自身情况的计划和步伐并持之以恒。这里也希望对此话题有兴趣的同仁能提出意见和建议，进一步完善企业数据资产的治理理念和思路，把企业数据资产的治理进一步落到实处，打理好数据资产，为企业的业务剖析预测和决策提供有力的支持，让企业在市场中用前瞻性的决策找到的新的盈利点和商业模式，利用数据资产来获取或增强市场竞争优势。
点评：结合监理、项目治理行业的具体情况，如何快速有效的建立健全企业信息化治理平台，从无到有的形成企业的数据资产，个人认为要从以下方面着手；
第一：凭据企业自身经营、治理的实际情况，梳理和完善企业目今的业务治理流程，明确业务流程的各个节点和责任部分。通过梳理完善的业务流程，要求企业内部严格凭据已梳理的流程执行。促使线下流程运作流畅、流程流转清晰明了，实现部分的各司其责。
第二：通过一准时期内线下流程运行情况，建立企业内部业务流程数据模型。通过一准时期内对数据模型的运行结果汇总、剖析。得出目今线下流程生成的业务数据是否为企业经营治理、决策之所需，进而对已形成的业务流程进行二次的完善和调解。
第三：针对二次完善的业务流程，通过信息化治理平台的方法，实现线上流程的高效流转，最终形成企业的从而形成企业的数据资产。抵达提升企业的信息化治理水平、提升企业生产经营治理效率的这一最终目的。
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