「数据资产管理」浅谈企业数据资产管理的相关问题，大数据离不开计算和存储，大数据建设与成本有很强的关系。大数据需要消耗大量的计算存储资源，如果没有合理的理财，很可能在大数据还没有发挥巨大作用的时候就会消耗业务带来的利润。事实上，大数据很容易成为企业的成本中心。

　　成本控制：在企业进行数据中心建设中，可以收获大数据作为资产中心带来的红利，也可以体验大数据成为成本中心后带来的痛苦。这种痛苦不仅与资金投入密切相关，还直接影响大数据建设的质量和效率。

价值的表现：整理数据的血缘关系，控制成本是不可放弃的，但不是目的，不适合作为驱动力，以此为驱动力容易使大数据成为成本中心。我们需要转变思路，大数据需要从现有的成本中心转变为资产中心，然后具有资产本质的大数据将从成本中心转变为利润中心。

「数据资产管理」浅谈企业数据资产管理的相关问题，成本投入与数据应用产生的价值相关的投入产出比值得关注，其核心是以资产为驱动力，资产直接瞄准价值。大数据必须有应用和价值探索，大数据的应用和价值探索基本上与大数据的起源有关。因此，数据理财伴随着大数据相关的成本、应用、价值探索等，伴随着数据中台建设的全过程。

在企业中，不同角色对数据资产的价值点不同，CEO和业务负责人想知道企业有多少数据资产，分布情况如何，ROI情况如何，一线业务员不在乎有多少张数据表，他们想要的是清楚地看到和迅速使用数据资产。

CTO和CFO需要正确评价和合理应用数据资产，他们关心的是数据资产是否合理应用到合适的地方，在哪里使用数据是没有用的，在哪里使用数据是昂贵的。一线技术人员和技术负责人需要智能高效的工具来管理数据资产。

如何做好企业数据理财?数据资产管理领域的重要三个方向是资产分析、资产管理、资产应用，以这三个方向为基础的技术研究和实战，必须将流程、经验、标准和规范等产品化，最终构成企业统一的数据资产管理平台。资产管理包括管理计算、存储、管理、模型、安全、成本等领域，形成有效的智能管理闭环，将管理方法论沉淀为工具产品输出。

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