在当今的大数据时代，数据资产管理已经成为企业在信息化发展过程中的一项重要任务。随着信息技术的飞速发展，数据的价值得到了前所未有的重视，越来越多的企业开始认识到数据资产的重要作用。数据资产管理的核心目标是使企业能够更好地利用数据，以此为企业带来更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力。
数据资产管理，作为企业信息化管理的重要组成部分，需要充分挖掘和利用企业数据资源，构建数据资产的管理框架和操作流程，确保数据的质量、安全性和合规性，从而增强数据的可用性和价值。数据资产管理通常包括数据治理、数据架构优化、数据标准制定、元数据管理以及数据质量监控等多个要素。
数据资产管理的核心内容可以概括为以下几点：数据治理是数据资产管理的基础，它需要明确数据的责任归属、制定数据管理流程和规范、保证数据的安全性与合规性；数据资产共享是数据价值实现的重要途径，通过数据共享，可以提高数据的利用效率，促进数据的广泛传播和应用；再次，数据资产的增值并不仅仅是数据的直接变现，更是通过数据的深度分析和应用来提升企业的决策水平和运营效率；数据资产的管理和运营需要建立在一套完整的数据生命周期管理框架之上，从数据的产生、存储、使用、共享到废弃等各个环节都需要进行科学的管理。
然而，在传统企业中，数据资产管理面临着诸多问题，如数据架构失控、元数据管理混乱、数据标准缺失、数据质量参差、数据增长无序以及数据安全问题突出等。这些问题的存在，严重阻碍了企业数据资产价值的发挥。因此，企业需要对这些问题进行针对性的解决，以实现数据的高效管理和价值最大化。
在大数据时代，数据资产管理的其他关注点包括扩大数据规模、提升数据活性、增强数据运用能力和实现数据变现。为了扩大整体数据规模，企业需要收集更多、更多样化的数据，发挥数据的协同效应，从而发挥更大数据价值。同时，企业还需加强与外部数据的联系，在合法和安全的前提下，探索数据的租赁和变现途径，这将从实际上为企业的经济效益做出贡献。
新炬网络执行副总裁程永新在DAMS—中国数据资产管理峰会中提出，数据资产的管理应该遵循“治而不乱、让数据变成资产”的原则。他提出，大数据治理的整体优化应关注企业团队价值、组织价值、流程价值和平台价值。重点包括数据生命周期、数据标准、源数据、数据架构、业务流程、数据质量以及数据安全等方面。
数据资产管理是一个系统工程，涉及企业多个部门和层面。对于企业而言，深入理解和应用数据资产管理的知识和工具，不仅可以提升企业的内部管理水平，还能增强企业对外部环境的适应能力和市场竞争力，是推动企业数字化转型的关键环节。随着大数据和信息技术的不断进步，数据资产的价值将会越来越大，对于企业来说，如何做好数据资产管理，将直接影响到企业的未来发展前景。
