随着数字时代的到来，数据的作用日益凸显，数字化可以有效提高企业的运营效率。 据调查统计，数据领先企业的指标领先数据感知企业50%左右。 对数据治理的关注度逐年提高，经济越发达，对数据治理的重视程度就越高。 越来越多的企业开始意识到，数据价值的加速提升使得数据管理的重要性日益凸显，数据资产管理作为数据应用变现的必要渠道，未来将处于快速崛起阶段。
数据资产管理 （DAM） 是一组调节、控制和提供数据和信息资产的业务功能，包括制定、实施和监控与数据相关的计划、策略、程序、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提升数据资产的价值。 数据资产管理面向数据的全生命周期，其核心思想是按照资产的标准和要求对数据对象进行管理。
在当今数据量呈指数级增长的今天，数据的种类和种类不断扩大，非结构化数据变得和结构化数据一样有意义，正确使用和管理数据资产极为重要。 虽然数据资产管理作为企业运营商的必修课已经成为行业共识，但企业在实际的数据资产管理过程中仍存在诸多问题。
1. 识别和定义
目前，“数据是资产”的理解已经深入人心，大多数企业拥有海量的数据资源，但真正能发挥价值的却不多，通过实际应用也没有太多的好处，如何正确识别和定义自己的数据资产是企业在管理数据资产时要理清的必要前提。 企业在定义数据资产时，需要结合自身实际情况，考虑企业内部拥有什么样的数据资产，哪些数据来源，由哪些业务部门负责，代表什么业务意义，具体企业业务能产生什么样的价值？
2、判断与评价
数据资产作为一种新型的无形资产，其估值一直是企业估值的重要组成部分。 企业在数据资产评估过程中，需要综合考虑数据质量和路径，贯穿数据生命周期管理，掌握数据源、质量、可用性、业务价值、审核监控、合规水平等必要细节，完成对数据资产的整体评估。
3. 管理与使用
在对数据资产进行评估后，如何协调数据资产，突破各单元系统之间的数据壁垒，通过数据共享赋能不同业务部门实现数据资产价值最大化，做好数据资产的维护和安全工作，是企业管理和加速数据资产价值提升的最佳方式。
数据是企业数字化转型的核心要素，一旦用户无法快速定位到自己需要的正确数据，企业的数字化转型将更加困难。 企业数据目录旨在利用AI技术，将内外部技术元数据与其对应的业务场景、用户备注、数据关系、数据质量、使用情况等进行统一的关联，帮助企业业务和IT用户实现数据资产价值最大化。
数据资产的综合盘点：针对不同的环境（内部、外部或云端）、不同形式（结构化或非结构化）、不同类型的（业务数据、主数据、数据字典、日志、多数据）数据，无论是分布在业务系统、ODS、数据仓库还是第三方数据中，都自动采集和分类，并将所有数据的业务意义统一关联，形成一套企业数据资产清单， 帮助数据分析师、数据架构师、数据管理员和其他数据用户根据业务目标更好地查找和理解相关数据资产。
数据价值的多维度评估：分析数据流、关系和交互，以评估数据质量（完整性、唯一性、可空性、可重复性......同时，记录资产使用的关注度和频率，形成完整的数据资产评估体系，帮助数据用户在使用数据集进行分析前直观地了解数据质量状况。
数据资产的智能管理和使用：创建所有数据资产的企业级目录，以业务术语为主线，为业务用户提供摘要血缘视图; 通过向下钻取的血缘视图，以不同的粒度展示技术元数据的血脉关系。 依托AI技术实现数据标注和自动推荐，打造通用检索体验; 针对资产安全、资产定位、业务技术集成等场景，提供智能辅助功能，帮助企业实现数据资产运营。
发现数据只是一个开始，了解数据才是核心。 值得一提的是，人工智能技术在其中发挥了关键作用。 在AI的驱动下，企业数据目录可以按需浏览数据资产，通过语义搜索查询相关数据，基于数据集关联探索数据关系，定位目标资产，对数据资产进行不同维度的元数据管理
自治点分析：面向数据分析师和数据科学家，提供一键式资产检索、可视化血脉、360度关系视图、可信数据分析和数据采集。
数据资产管理：为架构师和开发人员提供现场级沿袭分析、变更影响分析、转换逻辑可见性和实时资产使用情况;
数据治理：为数据专员提供技术元数据与业务元数据的关联，验证技术和业务元数据的沿袭，并跟踪核心数据实体的合规性。
依托AI技术，企业数据目录可以智能解析定位重要数据，筛选企业数据目录和文件系统，自动采集元数据标签，完成编目和索引，实现数据智能检索、数据自动识别分类、自动推荐，使企业数据目录无需人工干预即可自动填充和更新， 并始终保持最新状态，以便让业务用户快速找到他们需要的信息源。