最大化组织最被忽视的资源的价值
当今的商业世界有一个明确的共识：数据极其有价值。一份又一份的报告证实了这一说法，研究表明，数据驱动的公司在销售增长、毛利率、营业利润率和其他关键财务绩效指标方面始终比竞争对手高出85%。
这些数字是无可争议的，同样普遍的统计数据也表明，大多数组织都在努力释放数据价值，以推动实质性更好的业务成果。尽管聘请了数据领导者和数据专家，并在数据项目上投入了大量资金，但只有26.5%的公司领导者表示已经实现了数据驱动的目标。
这里发生了什么？如果这么多企业领导者都在追求数据的巨大潜力，为什么没有更多的人取得成功呢？答案可能会让你大吃一惊。根据经验，组织无法最大限度地发挥数据的价值，因为尽管领导者将数据视为宝贵的资产，但他们实际上并没有像资产一样管理数据。
在这篇文章中，我们将讨论将数据视为资产在实践中意味着什么，这样做与其他数据方法有何不同，以及为什么它会带来更好的结果。我们还将介绍可以采取的实施数据资产管理并从组织数据中获取最大价值的步骤。
什么是数据资产
在企业界，资产是包含在组织资产负债表中并经过积极管理以最大化其为企业带来的价值的资源。
传统的商业资产包括库存、材料、设备、房地产、股票和合同债权等有形资产，以及特许权使用费和专利等无形知识产权。
数据绝对不是传统的企业资产。在大多数组织中，它更有可能出现在IT系统图上，而不是公司资产负债表上。
那么“数据资产”一词是什么意思呢？我们很乐意从一些相关术语的一些快速定义开始进行解释。
数据元素是定义的数据单元，例如日期、帐号、温度、名称、项目描述等。数据元素存储在组织的数据库中。
数据集是被视为单个单元的数据元素的集合。例如，数据元素名称、地址、电话号码和帐号可以组合在一起形成您的客户数据集。
数据资产是预期为组织及其利益相关者提供特定未来经济利益的数据集的集合。
下面是一个示例：客户数据集、销售历史数据集和服务记录都是有用数据元素的集合。这三个数据集共同构成了一种数据资产，可以推动更好的销售和营销成果，提供有关新收入机会的见解，并通过无缝、个性化的体验来取悦客户。
当数据领导者谈论“去重”或“清理”或“重组”数据资产时，他们实际上通常是在宣布他们打算提高数据元素和数据集的技术质量和组织。
这很重要，因为如果对数据资产是什么没有清晰的了解，就无法开始将数据视为资产。
数据资产与数据元素和数据集不同，因为它们是由它们带来的预期值定义的，而不仅仅是它们包含的数据类型。它们启用、增强、支持或使特定的价值驱动因素或业务活动成为可能，为利益相关者带来有形或无形的利益——就像更传统的商业资产一样。
组织购买、销售、创建、交易、改进、共享和监控其资产，以产生现金流、降低税收、创造新的收入来源、减少开支、促进销售、促进合作伙伴关系、进入新市场、改善社区关系并实现其他战略目标。
如果将上一句中的“资产”替换为“数据资产”，那么将数据视为资产的概念就非常有意义了。数据资产有潜力以多种方式带来巨大的经济效益。可以而且应该以与其他业务资产相同的方式和目标来管理它们。
心态很重要：将数据视为资产如何使业务受益
现在我们已经确定了什么是数据资产，是时候回答关键问题了：它为什么重要？为什么应该关心数据集和数据资产之间的差异，或者数据是否显示在组织的资产负债表上？
您应该关心，因为您对数据的看法决定了您处理数据的方式，并决定了您在释放已知的隐藏价值方面能否成功。当组织思维方式从“数据是IT问题”转变为“数据资产推动整个企业的业绩”时，一切都会发生变化。
话题从“我们如何解决IT问题？”转变为“我们如何解决数据问题？”到“我们如何管理数据资产以获得最大的业务价值？”这似乎是一个微妙的差异，但结果却是惊人的。
突然之间，数据投资变成了一项价值创造活动，而不是IT成本。数据资产与其他有价值的业务资产具有同等地位，并且有更多的资源可用于最大限度地发挥数据的价值。您还拥有构建可量化变革案例并获得热情的业务支持所需的背景和基于价值的理由。
以下是组织数据方法的这些根本性改变所带来的一些好处：
对数据治理、数据管理和数据环境的其他关键要素进行有意义的改变。
●数据战略和业务战略之间的联系更紧密，智能数据投资推动业务增长和成功
●可靠的数据可用于做出更好的决策并支持组织战略的执行
●有形的业务成果，例如提高的运营效率、更好的销售业绩以及新的机会和收入来源，包括数据货币化
●无形的商业价值表现为客户更满意以及与供应商、供应商和合作伙伴的关系更牢固
做出转变：从数据中提取最大价值的整体方法
我们已尽力帮助您了解什么是数据资产以及为什么将数据视为资产对于业务来说是明智的策略。现在我们想讨论如何通过仔细研究数据资产管理的实际情况来开始从数据中提取最大价值。
数据资产管理是管理数据资产的整体方法。数据转换是一场马拉松，而不是短跑。一些数据转换方法主要关注技术、系统和分析，但这就像在第24英里处跳进马拉松，然后冲刺最后2英里到达终点。在终点线的人群中，你会显得令人印象深刻，但实际上你并没有取得多少成就。
完成马拉松比赛没有捷径，释放数据价值也没有技术捷径。如果基础数据状况不佳或者您不知道数据资产如何推动业务价值，仪表板和分析将无法为您提供帮助。您最终只会得到可靠性可疑的漂亮仪表板，并且从数据中获得的价值不会有任何有意义的增加。
整体数据资产管理的六个关键组成部分：
1.现实地评估数据环境的当前状态
在采取措施改进数据资产管理方式之前，必须了解目前阻碍实现数据价值的原因。需要详细查看组织中数据的各个方面，以确定您的数据成熟度水平并找出差距和改进机会。
2.确定数据的商业价值
接下来是定量数据评估。需要像了解组织其他资产（例如房地产、设备、合同索赔和股票）的价值一样了解数据资产的当前和潜在价值。
数据评估工作量很大，但非常值得。生成的关于组织如何使用（或可能使用）数据创造价值的地图提供了将数据视为战略资产并将数据投资的投资回报率与涉及其他业务资产的项目的投资回报率进行比较所需的语言。
3.评估数据的状况
一旦知道数据资产如何为组织带来价值，就该弄清楚数据在多大程度上（或没有）实现其预期目的。
我们将此称为评估数据条件。这是衡量两件事的最佳方法：数据资产是否适合用途以及它们需要处于什么状态才能提供最佳业务结果。
4.制定行动计划以释放数据的价值
数据资产管理的前三个组成部分涉及了解和识别增加数据对业务价值的机会。现在是时候根据所学到的知识制定详细的、已计算成本的数据修复计划了。每个拟议的项目或投资都应与改善特定业务成果或实现既定战略目标有明确的联系。
5.根据预期价值确定项目的优先级
即使在数据资产管理成为标准实践的组织中，也不可能立即执行所有数据项目。预算和人员有限，因此有必要确定优先顺序。应该根据对业务价值的预期影响确定修复计划中操作的优先级。首先关注投资回报率最高的项目，然后按照组织可以维持的速度逐步推进。
6.展示进展并传达结果
领导组织采用数据资产管理是一项巨大的成就。如果您想永久进行这种转变并避免恢复到旧的做事方式，必须能够证明数据投资正在产生切实的业务成果。这与传统商业资产投资的标准相同。
我们所讨论的数据资产管理的六个方面中的每一个方面本身都很重要且有价值。当作为组织思维转向整体数据资产管理的一部分而被采用和实践时，它们有可能最终打破不良数据循环并释放数据的变革力量。