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对于数据的拥有者和管理者来说，通过对数据的合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。但如果他们不能对数据进行有效管理，数据就用不起来，或者即便用起来也用不好，在这种情况下，堆积如山的无序数据给企业带来的是高昂的成本，数据就成为一项棘手的“负债”。从这个角度来说，是否具备数据资产管理能力已经成为衡量一家企业能否成功的重要因素。

在过去，国内大部分领先企业都陆续建设了ERP系统、人力资源系统、供应链管理系统、物流系统、电子商务系统、集成门户、协同办公、决策支持系统等各类信息化系统，这些系统在支撑企业经营活动的同时，也带来了数据量的高速膨胀。随着数据积累逐渐增多，大部分企业在数据管理方面也遇到了诸多挑战。

缺乏统一的数据视图：

数据资源分布在企业的多个业务系统中，分布在线上线下，甚至分布在企业外部。由于缺乏统一的数据视图，数据的管理人员和使用人员无法准确快速地找到自己需要的数据。数据的管理人员也无法从宏观层面掌握自己拥有哪些数据资产，拥有多少数据资产。这些数据资产分布在哪里，以及变化情况怎样等。

数据基础薄弱：

大部分企业的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量参差不齐、各业务系统之间数据孤岛化严重、没有进行数据资产的萃取等现象，阻碍了数据的有效应用。

数据应用不足：

受限于数据基础薄弱和应用能力不足，多数企业的数据应用刚刚起步，主要在精准营销、舆情感知和风险控制等优先场景中进行一些探索，数据应用的深度不够，应用空间亟待开拓。

数据价值难估：

企业难以对数据对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样运营数据。产生这个问题的原因有两个，意思没有建立起合理的数据价值评估模型，二是数据价值与企业的商业模式密不可分，在不同应用场景下，同一数据资产的价值可能截然不同。

缺乏安全的数据环境：

数据的价值越来越得到全社会的广泛认可，但随之而来的是针对数据的犯罪活动日渐猖獗，数据泄露、个人隐私收到侵害等现象层出不穷。很多数据犯罪是由安全管理制度不完善、缺乏相应的数据安全管控措施所导致的。

这些问题已经严重影响到数据价值的发挥，导致企业的数据越积越多，逐渐成为企业的负担，大数据管理部门也成为企业的成本中心，而不是创新中心和利润部门。

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