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随着信息技术在更大业务范围的广泛使用，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，不同于有形的企业资产管理，有着规范化的财务会计准则，企业很难对用传统的方式管理数据资产，虽然有关数据处理的理论和具体技术，已经有很多著作，也大致说明了收集，处理，分析和挖掘的基本技术步骤，但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方法，来盘活数据资产，却是新的大环境下很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，如何将纷繁复杂的数据打理好，变成企业的数据资产，还要从数据资产的来龙去脉谈起，伴随企业业务运作产生是大量的数据，企业收集利用数据是为了进行分析，这种分析只是一种对现状的深刻了解的过程，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，然而不是产生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，数据才能进入有效数据资产的范畴。
企业对数据的利用可以大致分成四个层次，查询，汇总统计，经营分析，商业智能。查询是最基础的利用层次，一般局限于单点或者小范围的业务，汇总统计则将利用层次扩展到了某个业务流程的纵向，经营分析会进一步把利用的目光扩大到跨部门跨流程的横向范畴。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分析，为企业业务提供全面的业务现状和趋势及决策判断能力。一般在第三层次，企业对数据资产的管理已经能初见成效，而第四层次，才是企业追求的理想状态。
怎样提升企业打理数据资产的层次呢?笔者建议根据几个关键的业务环节着手，业务流程、数据流程、指标体系和信息管理流程和决策流程，再配合技术手段，来帮助企业识别其不同层次的数据管理能力，从而理解为什么企业目前在这个层次,何时和如何达能到下一个层次，从而能够控制企业打理数据资产各个层次的发展状况。
为什么要选取业务环节呢?技术手段的日新月异，使得企业在采集业务运作产生的数据上变得更加容易，可是面对铺天盖地的数据，需要采取怎样的技术手段，如何将其转化为支持业务运作的管理和经营决策数据资产，则需要从企业的运营本质着手。
因为，很多企业在用数据来进行企业业务分析与优化的时候，第一决策都是建立一个系统平台，搭个分析模型，似乎这样就能实现收集数据、分析数据、输出结论、智能决策。其实，大多数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，否则，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。
从根本上讲，没有业务数据的产生是孤立的，它们都离不开业务流程，业务运作产生的数据信息，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，也不管是传统企业还互联网、电商企业，现在几乎找不出不存在实际业务流程的企业，所以，要能够准确的收集数据并分析利用，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后果，否则面对收集上来的纷繁复杂的数据，就会迷失方向，谈何分析数据、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产生的事务性数据，比如利用PCA算法，从中挑选能用于后续分析管理和预测的关键数据，这些被挑选出来的数据信息就成为了某种指标，这些指标，往往还是相对独立的，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，在企业整体经营的角度排列分析，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，还是不够的，还需要进一步分析构成指标体系的业务数据流程，一是找出更加有助于预测和决策的前置业务数据指标，避免马后炮式的决策信息，更加完善指标体系，提炼出经营分析报表体系，为持续利用这些报表做出预测和决策提供坚实的基础。二是找出关键业务流程，对这些重点业务流程和业务环节在决策时有针对性的分配关键资源。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，才能正真为企业的经营运作提供可靠的决策支持。
但是，要持续地达到数据资产驱动决策，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管理机制。如果没有规范的数据处理和利用流程作为保障，数据的规范和人员的配置无法得到保证，收集和传递，处理和共享的持续性就容易出现问题。应对环境的变化，还需要在不断变化的企业经营流程中，减少对经验的依赖，充分利用准确的数据，应用合适的分析工具，及时对业务模式根据智能系统的反馈和预测进行调整匹配，来实现企业业务分析与优化,只有这样，才能降低企业经营的风险，加快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。
还有一个非常重要但往往被忽视的是数据资产管理中涉及的决策流程，利用好数据资产为企业提供了加快预测和决策的可能，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管理层和各个部门职能人员的职责，以清晰划分各自层别的权限，规范决策过程，从而保证决策的质量，确保决策流程的各个环节能在职责范围内各司其职，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管理保障。
面对瞬息万变的市场，企业管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关键环节的运作落实到实处，配合成熟的系统和平台，就能提升数据资产的利用层次，从而达到从数据的产生到数据资产的转化的有效管理。
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及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分析了提升企业数据资产管理能力的几个关键业务环节，但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方案和措施并持之以恒。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管理理念和思路，把企业数据资产的管理进一步落到实处，打理好数据资产，为企业的业务分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。
