數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業——長期存儲介質的選擇：應該使用什么長期存儲介質。在數據生命周期的處置/歸檔階段，選擇合適的長期存儲介質是確保數據長期保存和可訪問性的關鍵。在選擇長期存儲介質時，組織需要考慮多個因素，包括數據的存儲量、訪問頻率、保留期限、安全性以及成本等。l存儲量：根據數據的規模和增長趨勢，選擇能夠滿足當前和未來存儲需求的介質；l訪問頻率：考慮數據被訪問的頻率，選擇能夠提供適當訪問速度的介質；l保留期限：根據數據的保留要求，選擇能夠長期穩定保存數據的介質；l安全性：評估存儲介質的數據保護能力，包括加密、防篡改等安全措施；l成本：綜合考慮存儲介質的購置、維護以及升級成本，選擇性價比高的方案。——成文信息的價值評估與隨時間變化：保留成文信息有什么價值，這種價值如何隨時間變化。在決定檔案要求時，評估成文信息的價值以及這種價值如何隨時間變化是至關重要的。成文信息可能包含組織的業務記錄、客戶數據、歷史檔案等，它們對組織的運營、決策、合規等方面都具有重要價值。l業務價值：成文信息可能包含關鍵的業務數據，如銷售記錄、客戶信息、財務報告等，這些數據對于組織的業務運營和決策至關重要。隨著時間的推移，這些數據可能變得更加珍貴，因為它們提供了組織歷史發展的見證和依據；l法律與合規價值：某些成文信息可能具有法律或合規要求，如合同、協議、政策文件等。這些信息的保留對于組織的合規性和法律風險防范具有重要意義。隨著時間的推移，這些信息的法律價值可能保持不變或增加，特別是當它們成為法律糾紛或監管調查的關鍵證據時；l歷史與文化價值：對于某些組織來說，成文信息可能還具有歷史和文化價值，如企業檔案、歷史照片、重要事件記錄等。這些信息不僅記錄了組織的發展歷程，還承載了組織的文化和傳承。隨著時間的推移，這些信息的價值可能逐漸凸顯，成為組織寶貴的文化遺產。(e)數據歸檔的策略，通常包括：l確定歸檔范圍：根據數據的業務價值、訪問頻率和保留要求，確定哪些數據需要歸檔；l選擇歸檔方式：根據數據的特性和存儲需求，選擇合適的歸檔方式，如磁帶、光盤、云存儲等；l制定歸檔計劃：制定詳細的歸檔計劃，包括歸檔時間、歸檔頻率、歸檔流程等，確保歸檔操作的規范性和有效性；l管理歸檔數據：對歸檔數據進行有效管理，包括數據檢索、數據恢復、數據遷移等，確保歸檔數據的可用性和安全性。(2)技術進步與成本降低重塑數據處理需求；(a)數據分析、挖掘和學習工具技術進步與數據價值提升；——數據分析、挖掘和學習工具的技術進步主要體現在以下幾個方面：l算法優化：隨著人工智能和機器學習技術的發展，數據分析、挖掘和學習工具中的算法不斷得到優化，能夠更準確地識別數據中的模式、趨勢和異常，提高分析的準確性和效率；l處理能力增強：現代的數據分析工具能夠處理更大規模、更復雜的數據集，包括結構化數據和非結構化數據，如文本、圖像和音頻等，從而拓寬了數據分析的應用范圍；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l自動化和智能化：許多數據分析工具現在具備自動化和智能化的功能，能夠自動執行數據清洗、預處理、分析和報告等任務，減少人工干預，提高工作效率；l可視化改進：數據分析工具的可視化功能也在不斷進步，通過圖表、儀表板和交互式報告等方式，使數據分析結果更加直觀易懂，便于決策者快速把握數據背后的信息。(b)數據分析、挖掘和學習工具的技術進步通過以下幾個方面增加了現有數據的價值：——從更多的數據中提取更多的信息：隨著算法和處理能力的增強，數據分析工具能夠深入挖掘數據中的潛在價值，發現之前未被察覺的關聯、趨勢和模式。這不僅為組織提供了更全面的數據視圖，還幫助組織做出更精準的決策。——提高數據分析的準確性和效率：技術進步使得數據分析工具能夠更快速地處理大量數據，同時保持高準確性。這意味著組織可以在更短的時間內獲得更有價值的數據洞察，從而加速業務決策和響應速度。——降低數據處理的成本：隨著數據分析工具的自動化和智能化程度提高，組織在數據處理方面的人力投入減少，同時存儲成本的降低也使得長期保存數據變得更為經濟。這使得組織能夠更高效地利用資源，同時保留更多有價值的數據以供未來分析。——促進數據驅動的決策文化：技術進步使得數據分析更加易于理解和使用，從而推動了數據驅動的決策文化在組織內的形成。當組織內的成員都能夠基于數據做出決策時，組織的整體效率和競爭力將得到顯著提升。(3)數據處置與歸檔的四大原因；從存儲中提取一些數據（通過報告活動）并安全處置的原因有很多，例如：(a)降低數據泄漏的風險：如果數據不復存在，就不會被不當分發或使用；——數據處置/歸檔的動因——降低數據泄漏風險。數據泄漏是組織面臨的一大安全隱患，它可能導致敏感信息外泄、客戶信任喪失、法律訴訟以及經濟損失等多重后果。通過數據處置/歸檔，組織可以系統地識別并移除不再需要或已過期的數據，從而減少數據存儲量，進而降低數據被不當分發或使用的風險。具體來說：l減少攻擊面：數據量的減少意味著潛在的攻擊目標也相應減少，從而降低黑客或內部人員利用數據漏洞進行攻擊的可能性；l增強數據保護：通過安全處置，如數據擦除、物理銷毀或加密存儲，可以確保數據在離開組織控制范圍后無法被恢復或濫用；l符合合規要求：許多行業和數據保護法規都要求組織定期清理和處置不再需要的數據，以降低數據泄漏風險，并確保數據處理的合法性和合規性。——為了有效實施數據處置/歸檔并降低數據泄漏風險，組織應采取以下措施：l建立數據分類體系：組織應對數據進行分類，明確哪些數據是敏感的、哪些數據是過時的，以及哪些數據需要長期保留。這有助于組織更清晰地識別需要處置/歸檔的數據范圍；l制定數據處置/歸檔策略：基于數據分類結果，組織應制定明確的數據處置/歸檔策略，包括處置/歸檔的時間表、方式、責任人等。同時，策略應確保與組織的業務需求和合規要求相一致；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l使用安全處置方法：在實施數據處置時，組織應選擇安全、可靠的方法，如數據擦除、物理銷毀或加密存儲等。同時，應確保處置過程得到適當記錄和監控，以便在必要時進行審計或追溯；l加強員工培訓與意識提升：組織應定期對員工進行數據安全培訓，提高員工對數據保護重要性的認識，并教育員工如何正確處理和處置數據；l定期審計與評估：組織應定期對數據處置/歸檔過程進行審計和評估，確保策略得到有效執行，并及時發現和糾正潛在的安全問題。(b)刪除無關或不正確的數據：雖然舊數據可用于趨勢分析，但也應考慮其相關性和正確性；——數據處置/歸檔的動因：刪除無關或不正確的數據。在數據生命周期管理中，刪除無關或不正確的數據是至關重要的一環。這主要基于以下幾個原因：l提高數據質量：無關或不正確的數據會干擾數據分析的準確性，導致決策失誤。通過定期清理這些數據，可以確保數據集的純凈度和準確性，從而提升數據質量；l優化存儲資源：長期保留無關或不正確的數據會占用寶貴的存儲資源，增加存儲成本。及時刪除這些數據可以釋放存儲空間，優化資源利用；l降低法律風險：保留不準確或過時的數據可能違反數據保護法規，引發法律糾紛。通過定期處置這些數據，可以降低組織的法律風險；l促進數據治理：刪除無關或不正確的數據是數據治理的一部分，有助于建立和維護清晰、有序的數據環境，提高數據管理的效率和效果。——為了有效識別并刪除無關或不正確的數據，組織可以采取以下步驟：l建立數據質量評估體系：制定明確的數據質量標準和評估指標，如數據的完整性、準確性、一致性和時效性等。通過定期評估，識別出不符合標準的數據。l實施數據清洗：利用數據清洗工具和技術，對識別出的無關或不正確數據進行處理。這包括刪除重復數據、修正錯誤數據、填補缺失數據等；l制定數據保留政策：根據業務需求和法規要求，制定明確的數據保留政策。規定哪些數據需要長期保留，哪些數據可以定期刪除，以及刪除的時間點和方式；l加強數據治理：建立數據治理框架，明確數據管理的責任和流程。確保數據處置/歸檔活動得到適當的監督和管理，避免數據被錯誤地刪除或保留；l培訓員工：定期對員工進行數據管理和數據質量的培訓，提高員工對數據重要性的認識，并教育他們如何正確識別和處理無關或不正確的數據。(c)遵守與客戶或供方的合同安排；——數據處置/歸檔的合規性動因：遵守與客戶或供方的合同安排。在數據資產管理中，遵守與客戶或供方的合同安排是確保數據處置/歸檔階段合規性的關鍵因素。這主要基于以下幾點原因：l法律義務：合同是法律文件，其中明確規定了雙方的權利和義務。對于數據的管理、使用和處置，合同中往往有具體的條款和條件。遵守這些條款是組織的法律義務，違反則可能導致法律糾紛和處罰；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l信任基礎：合同是建立商業信任的基礎。當組織能夠嚴格遵守合同中的數據處置規定時，能夠增強客戶或供方對組織的信任，從而有助于維護長期的商業關系；l業務連續性：合同中可能規定了數據處置的方式和時間，這直接影響到業務的連續性。例如，如果合同規定在合作結束后必須立即刪除或歸還數據，那么組織就必須按照這一要求執行，以確保業務的正常進行；l合規性證明：在面臨監管審查或審計時，組織需要能夠證明其遵守了與客戶或供方的合同安排。有效的數據處置/歸檔記錄可以作為合規性證明的重要依據。——為了確保數據處置/歸檔階段的合規性，組織可以采取以下措施：l合同審查：在簽訂合同前，組織應仔細審查合同中的數據處置條款，確保理解并同意其中的要求。對于不明確或存在疑慮的條款，應及時與客戶或供方進行溝通并尋求解釋或修改；l建立合規流程：根據合同要求，組織應建立數據處置/歸檔的合規流程。這包括明確的數據分類、標識、存儲、使用和處置規則，以及相應的責任人和監督機制；l培訓員工：組織應定期對相關員工進行數據處置/歸檔合規性的培訓，確保他們了解并遵守合同中的要求。同時，應建立激勵機制，鼓勵員工主動報告和糾正違規行為；l定期審計：組織應定期對數據處置/歸檔過程進行審計，檢查是否遵守了合同中的要求。對于發現的問題，應及時進行整改并加強監督；l建立應急機制：在合同執行過程中，可能會出現意外情況或合同變更。組織應建立應急機制，及時應對這些情況，并確保數據處置/歸檔的合規性不受影響。(d)遵守法律法規要求。——數據處置/歸檔的法律動因：遵守法律法規要求。在數據資產管理中，遵守法律法規要求是數據處置/歸檔階段至關重要的法律動因。這主要基于以下幾個關鍵點：l法律義務：許多國家和地區都有數據保護、隱私保護、信息安全等相關法律法規，明確要求組織對數據的收集、存儲、處理、傳輸和銷毀等環節進行合規管理。數據處置/歸檔作為數據生命周期的重要階段，必須嚴格遵守相關法律法規，否則可能面臨法律制裁、罰款、聲譽損失等嚴重后果；l數據保護：法律法規往往規定了數據保護的基本原則和措施，如數據最小化原則、數據保密性、完整性、可用性等。通過合規的數據處置/歸檔，可以確保數據在不再需要時得到妥善處理，防止數據泄露、濫用或損壞，從而保護個人隱私和商業機密；l合規性證明：在監管審查、審計或法律訴訟中，組織需要能夠證明其數據處置/歸檔活動的合規性。遵守法律法規要求，建立完善的處置/歸檔流程和記錄，是提供合規性證明的重要依據；l業務連續性：合規的數據處置/歸檔有助于維護組織的業務連續性。例如，在某些行業，如金融、醫療等，數據保留和銷毀有嚴格的法律要求。遵守這些要求可以確保組織在面臨法律挑戰或業務變更時，能夠迅速、合規地調整數據管理策略。——為了確保數據處置/歸檔階段的法律合規性，組織可以采取以下關鍵措施：數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l法律法規識別與評估：組織應全面識別并評估適用于其數據處置/歸檔活動的法律法規要求。這包括數據保護、隱私保護、信息安全等相關法律，以及特定行業的監管規定；l制定合規政策與流程：基于法律法規要求，組織應制定明確的數據處置/歸檔合規政策和流程。這包括數據分類、保留期限、處置方式、安全要求等方面的規定，并確保這些規定與組織的業務需求和合規目標相一致；l實施合規培訓：組織應定期對相關員工進行數據處置/歸檔合規性的培訓，提高員工對法律法規要求的認識和理解，并教育他們如何正確執行合規政策和流程；l建立合規監測與審計機制：組織應建立有效的合規監測與審計機制，定期對數據處置/歸檔活動進行審查和評估，確保合規政策和流程得到嚴格執行，并及時發現和糾正違規行為；l與監管機構溝通合作：組織應與相關監管機構保持密切溝通合作，及時了解法律法規的更新和變化，確保數據處置/歸檔活動始終符合最新的合規要求。(4)數據歸檔的有效策略與元數據管理。——數據歸檔的必要性與深思熟慮的活動；l數據歸檔的涵義：數據歸檔是數據生命周期管理中的一個重要階段，它涉及到將不再頻繁訪問但仍有潛在價值的數據移動到離線存儲，以便在未來需要時能夠檢索和重新使用。離線存儲的必要性：將數據移動到離線存儲是為了減少在線存儲的負載，提高系統性能，并降低數據泄露的風險。特別是在處理敏感或不再頻繁訪問的數據時，離線存儲是一個安全且有效的選擇；可移動記錄介質的應用：使用可移動記錄介質（如磁帶、光盤、外部硬盤等）進行數據歸檔，便于數據的物理隔離和長期保存。這些介質具有較大的存儲容量，且成本相對較低，適合大規模數據的歸檔需求；未來檢索與重新使用的便利性：雖然數據被移動到離線存儲，但組織應確保在未來需要時能夠方便地檢索和重新使用這些數據。這要求建立有效的數據檢索機制和管理流程，確保數據的可及性和可用性。l數據歸檔的必要性：為了確保數據歸檔的有效性，這必須是一項深思熟慮的活動，原因如下：資源優化：通過歸檔，組織可以釋放主存儲空間的資源，降低存儲成本，同時保留對數據的訪問能力，以滿足未來的業務需求或法規要求；數據保護：歸檔數據通常包含敏感或重要的信息，因此必須采取適當的安全措施，如加密、訪問控制等，以防止數據泄露或損壞；合規性：某些行業或法規要求組織保留特定類型的數據一定時間，歸檔是滿足這些合規要求的有效方式。l深思熟慮的活動。數據歸檔并非簡單的數據遷移過程，而是一項需要深思熟慮的活動，添加了適當的標簽和元數據，以支持對歸檔數據的識別和檢索。為了確保歸檔的有效性，組織應：明確歸檔目標：在歸檔前，明確歸檔的目的、數據的類型、保留期限以及未來的使用場景；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業選擇合適的存儲介質：根據數據的性質、訪問頻率和保留期限，選擇適合的可移動記錄介質或離線存儲解決方案；添加標簽和元數據：為了支持對歸檔數據的識別和檢索，組織應在歸檔過程中添加適當的標簽和元數據。標簽用于對數據進行分類和標記，便于快速定位；元數據則提供關于數據的詳細描述和背景信息，如數據來源、創建時間、修改歷史等，有助于用戶理解數據內容和背景。——標簽與元數據在數據歸檔中的作用l標簽和元數據是數據歸檔中不可或缺的元素，它們對于提高歸檔數據的可識別性、可檢索性和可用性至關重要。標簽的作用：標簽是附加在數據上的簡短描述或關鍵詞，用于快速識別和分類數據。在歸檔過程中，為數據添加標簽可以幫助組織更輕松地管理、搜索和訪問歸檔數據；元數據的作用：元數據是關于數據的描述性信息，它提供了關于數據的來源、內容、結構、格式、創建時間、修改時間等詳細信息。在歸檔中，元數據不僅有助于數據的識別和檢索，還能確保數據的完整性和一致性。l為了有效地添加和利用標簽和元數據，組織應：制定統一的標簽和元數據標準：確保所有歸檔數據都使用相同的標簽和元數據格式，以便在需要時能夠輕松整合和檢索；在歸檔時自動添加標簽和元數據：利用自動化工具或軟件，在數據歸檔時自動為其添加標簽和元數據，提高工作效率和準確性；定期更新和維護標簽和元數據：隨著業務需求的變化或數據的更新，定期審查和更新標簽和元數據，確保其準確性和有效性。——小標題二：數據歸檔的實踐指南與注意事項在組織實施數據歸檔時，以下是一些具體的實踐指南和注意事項需要遵循：l明確歸檔目的：在開始歸檔之前，組織應明確歸檔的目的和目標，確保歸檔活動與組織的業務需求和數據管理策略相一致；l選擇合適的存儲介質：根據數據的類型、大小和保留期限等因素，選擇合適的存儲介質進行歸檔。例如，對于需要長期保留的數據，可以選擇磁帶或光盤等離線存儲介質；l制定歸檔計劃：制定詳細的歸檔計劃，包括歸檔的時間表、責任人、存儲位置以及數據檢索流程等。這有助于確保歸檔活動的順利進行，并減少因缺乏計劃而導致的混亂和延誤；l確保數據完整性：在歸檔之前，應對數據進行完整性檢查，確保數據沒有損壞或丟失。同時，在歸檔過程中，應采取適當的措施來保護數據的完整性和安全性；l添加詳細的標簽和元數據：為歸檔數據添加詳細的標簽和元數據，以便在未來能夠輕松識別和檢索數據。標簽和元數據應包含足夠的信息來描述數據的來源、內容、格式和用途等；l建立數據檢索機制：建立有效的數據檢索機制，確保在需要時能夠快速、準確地找到歸檔數據。這可以包括建立索引、使用搜索引擎或數據庫等工具來輔助數據檢索；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l定期審查和更新歸檔數據：定期對歸檔數據進行審查和更新，刪除不再需要的數據或更新過時的數據。同時，關注歸檔數據的存儲環境和安全性，確保數據得到妥善保護；ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》lISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》5實現資產數據的價值5.1資產數據在決策中的作用在實物資產管理中，資產數據與成本、風險、績效和服務水平等屬性有關。這些屬性對于實物資產生命周期的有效和高效管理至關重要。收集到的實物資產數據只有在能夠有效和高效地管理資產以生產產品或提供服務時才對組織有用。資產數據（資產本身及其成本、風險、績效、狀況和服務水平的數據）通常不在公開市場或直接交易中買賣。資產數據可以為與資產管理相關的各個方面的決策提供信息，提高質量的數據可以在資產的生命周期內做出更好的決策。資產管理決策包括整個生命周期策劃、可靠性分析、風險分析、工作管理優化、需求分析和可持續性評估。決策過程推動：a)支持決策過程的數據的必要性和重要性；b)高質量數據對支持決策的重要性；c)數據的及時性和時間敏感性，以確保其與決策保持相關性；資產管理團隊對資產數據的可訪問性。5實現資產數據的價值5.1資產數據在決策中的作用(1)資產數據的價值實現與決策支持；(a)資產數據在實物資產管理決策中的核心作用：實物資產管理中，資產數據與成本、風險、績效和服務水平等屬性有關；——資產數據在實物資產管理決策中扮演著至關重要的角色。它涵蓋了資產的成本、風險、績效、狀況和服務水平等多個關鍵屬性，這些屬性是實物資產全生命周期管理的基礎。通過收集、整合和分析這些資產數據，組織能夠做出更加明智、精準的決策，從而優化資產配置、降低運營成本、控制風險并提升服務水平。具體來說，資產數據支持決策的方式包括：l成本分析：資產數據提供了資產購置、維護、運營和處置等全生命周期的成本信息，幫助組織進行成本效益分析，確定最優的資產管理策略；l風險評估：通過資產數據，組織可以識別潛在的風險因素，如設備故障、性能下降或市場需求變化等，從而及時采取措施降低風險；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l績效監控：資產數據反映了資產的運行狀況、生產效率和服務質量，有助于組織對資產績效進行持續監控，及時發現并解決問題；l狀況評估：通過對資產數據的分析，組織可以了解資產的實際狀況，包括磨損程度、剩余壽命等，為維修、更換或升級提供決策依據；l服務水平優化：資產數據還涉及服務水平和客戶滿意度等信息，幫助組織根據市場需求和客戶反饋調整服務策略，提升客戶滿意度和忠誠度。(b)資產數據的非交易性特征及其價值實現途徑；資產數據（特別是關于資產本身及其成本、風險、績效、狀況和服務水平的數據）通常不像商品那樣在公開市場或直接交易中買賣。然而，這并不意味著資產數據沒有價值或無法實現其價值。相反，資產數據的價值主要體現在以下幾個方面：——內部決策支持：如前文所述，資產數據為組織內部的決策提供了重要依據，幫助組織優化資源配置、降低成本、提升效率和風險管控能力。這是資產數據最直接也是最主要的價值體現；——業務創新與優化：通過對資產數據的深入分析，組織可以發現新的業務機會或改進點，從而推動業務創新和優化。例如，基于資產數據的智能維護預測可以減少停機時間，提高生產效率；——合規與風險管理：資產數據還用于滿足監管要求和風險管理需求。例如，在金融行業，資產數據是評估信貸風險、進行合規審查的重要依據；——增值服務開發：雖然資產數據本身可能不直接交易，但組織可以基于這些數據開發增值服務或產品，如數據分析報告、資產管理軟件等，這些服務和產品可以在市場上銷售或提供給合作伙伴，從而實現資產數據的間接價值；——品牌價值提升：良好的資產數據管理不僅提升了組織的運營效率，還增強了組織的品牌形象和信譽。客戶更愿意與那些能夠高效管理資產、提供優質服務的企業合作。(2)資產數據在資產管理決策中的核心價值；資產數據作為資產管理的基礎，其重要性在于能夠為與資產管理相關的各個方面提供決策依據。高質量的數據能夠確保在資產的生命周期內做出更加明智、有效的決策。具體來說，資產數據在以下幾個關鍵決策領域發揮著不可替代的作用：——整個生命周期策劃：通過收集和分析資產從規劃、采購、運營到報廢的全生命周期數據，組織能夠更準確地預測資產的性能、成本和維護需求，從而制定出更加合理的資產管理計劃和預算；——可靠性分析：資產數據中的故障記錄、維修歷史等信息是評估資產可靠性的重要依據。通過對這些數據的深入分析，組織可以識別出資產的薄弱環節，采取預防措施，提高資產的可靠性和穩定性；——風險分析：資產數據還包含了與資產風險相關的信息，如安全隱患、環境風險等。通過對這些數據的評估，組織能夠及時發現潛在風險，并制定相應的風險應對策略，降低資產損失的可能性；——工作管理優化：資產數據反映了資產的工作狀態和效率，為工作管理提供了重要依據。通過對數據的實時監控和分析，組織可以優化工作流程，提高工作效率，減少資源浪費；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業——需求分析：通過對資產使用數據和客戶需求數據的整合分析，組織能夠更準確地把握市場需求，為資產配置和優化提供有力支持；——可持續性評估：資產數據還涉及資產的環境影響、能源效率等方面。通過對這些數據的評估，組織可以了解資產的可持續性表現，為制定環保和可持續發展策略提供依據。。(3)數據在決策過程中的關鍵要素與作用。(a)支持決策過程的數據的必要性和重要性；——資產數據在決策中的核心地位：在組織決策過程中，資產數據扮演著至關重要的角色。其必要性和重要性主要體現在以下幾個方面：l信息基礎：資產數據為決策提供了全面的信息基礎。通過收集、整理和分析資產數據，組織可以深入了解資產的性能、狀態、價值以及潛在風險，從而為決策提供依據；l決策支持：高質量的資產數據能夠支持組織做出更加科學、合理的決策。通過對數據的深入分析，組織可以預測資產未來的發展趨勢，評估不同決策方案的影響，進而選擇最優方案；l風險降低：資產數據有助于組織識別和管理潛在風險。通過對數據的監控和分析，組織可以及時發現資產存在的問題和隱患，采取相應措施進行防范和應對，從而降低風險帶來的損失。——為了有效利用資產數據推動決策過程，組織需要采取以下措施：l建立完善的數據管理體系：確保數據的準確性、完整性和及時性，為決策提供可靠的數據支持；l加強數據分析與挖掘：運用先進的數據分析技術和方法，深入挖掘數據背后的價值和規律，為決策提供更深入的洞察；l提升數據可訪問性：確保資產管理團隊能夠方便地訪問和使用數據，促進數據在決策過程中的有效應用；l培養數據驅動的文化：鼓勵組織內部形成數據驅動的文化氛圍，讓數據成為決策過程中不可或缺的一部分。(b)高質量數據對支持決策的重要性；——高質量數據的定義：高質量數據指準確、完整、及時、可靠且相關的數據。高質量數據是決策過程中不可或缺的元素，它直接關乎決策的精準度和有效性，可減少因數據錯誤或缺失導致的決策失誤；——高質量數據的主要特征；l準確性：高質量數據必須準確無誤，能夠真實反映資產的實際狀況、性能、風險等信息。數據的準確性是決策的基礎，任何錯誤或偏差都可能導致決策失誤；l完整性：高質量數據應包含決策所需的所有相關信息，不應有遺漏或缺失。數據的完整性確保了決策者能夠全面了解資產狀況，做出更加全面的決策；l一致性：高質量數據在不同來源、不同時間、不同系統之間應保持一致性，避免數據沖突或矛盾。數據的一致性有助于決策者形成統一、連貫的認知，提高決策的準確性；l時效性：高質量數據應及時更新，反映資產的最新狀況，確保決策與實際情況保持同步。數據的時效性對于快速響應市場變化、抓住商業機遇至關重要；l可訪問性：高質量數據應易于獲取、理解和使用，決策者能夠方便快捷地訪問所需數據。數據的可訪問性降低了決策過程中的信息獲取成本，提高了決策效率；l安全性：高質量數據應受到嚴格的安全保護，防止數據泄露、篡改或損壞。數據的安全性是數據資產管理的基石，確保了數據的合法、合規使用。——從以下幾個方面深入理解高質量數據對決策支持的重要性：l提高決策準確性：高質量數據能夠準確反映資產的實際狀況、性能、風險及市場趨勢，為決策者提供真實、可靠的信息基礎。通過精確的數據分析，決策者能夠更準確地識別問題、評估風險，并制定出更加精準的決策方案；l增強決策效率：高質量數據通常經過有效的整理、清洗和標準化處理，使得決策者能夠快速獲取所需信息，減少信息搜索和處理的時間成本。數據的及時性和可用性確保了決策過程的時效性，使組織能夠迅速響應市場變化，抓住機遇；l促進決策科學性：高質量數據支持基于數據驅動的決策方法，通過數據分析、模型預測等手段，提升決策的科學性和合理性。數據可視化技術使得復雜數據更加直觀易懂，幫助決策者更好地理解和分析數據，做出更加明智的決策；l降低決策風險：高質量數據能夠揭示潛在的運營風險、市場風險及財務風險，幫助決策者提前制定風險應對策略。通過數據監控和預警機制，組織能夠及時發現并處理潛在問題，降低決策失誤帶來的風l支持決策創新：高質量數據為決策者提供了豐富的信息來源和靈感，激發了創新思維和決策方法的探索。通過數據挖掘和機器學習等技術，組織可以發現新的商業機會和增長點，推動決策創新和組織發l提升組織競爭力：高質量數據支持組織進行精準的市場定位、產品定價和營銷策略制定，提升組織在市場中的競爭力。通過數據驅動的決策過程，組織能夠不斷優化資源配置、提高運營效率，實現可持續發展。——確保數據質量的方法：l建立數據質量管理體系：制定明確的數據管理政策和流程，確保數據的收集、存儲、處理和分析都符合規范；l實施數據治理：通過數據治理來確保數據的合規性、安全性和可用性，包括數據清洗、數據校驗、數據標準化等；l加強數據監控與反饋：建立數據質量監控機制，定期對數據進行檢查和評估，及時發現問題并進行整改。同時，收集用戶對數據的反饋意見，不斷優化數據質量；l培養數據文化：提高全員對數據重要性的認識，鼓勵員工積極參與數據管理工作，形成數據驅動的文化氛圍。(c)數據的及時性和時間敏感性，以確保其與決策保持相關性；——數據及時性的重要性；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l定義與意義：數據及時性指的是數據從產生到被決策者獲取并利用的時間間隔。及時的數據能夠反映最新的資產狀況、市場動態和業務變化，為決策者提供最新、最準確的信息；l對決策的影響：及時的數據能夠確保決策者基于最新的信息進行決策，避免決策滯后于實際情況，提高決策的響應速度和準確性。——時間敏感性的考慮；l定義與特性：時間敏感性指數據對于決策時間點的依賴程度。某些決策對數據的時間要求極高，如實時交易、緊急風險評估等；l對決策策略的影響：時間敏感性要求組織在數據管理和決策過程中，必須考慮數據的時效性，確保在關鍵時間點前獲取并處理數據，以支持決策的制定和執行。——確保數據與決策相關性的策略。l數據監控與更新機制：建立有效的數據監控和更新機制，確保數據能夠實時或按需更新，保持與業務運營的同步；l數據治理框架：構建完善的數據治理框架，明確數據權屬、數據質量、數據安全等關鍵要素，確保數據的合規性和可用性；l數據倉庫與數據分析平臺：利用數據倉庫和數據分析平臺，對數據進行整合、清洗、分析和可視化，提高數據的處理效率和利用價值；l決策支持系統：開發或引入決策支持系統，結合機器學習和人工智能技術，實現數據的智能分析和決策推薦，提高決策的科學性和效率。(d)資產管理團隊對資產數據的可訪問性。——可訪問性的定義：可訪問性是指資產管理團隊資產管理團隊能夠便捷、高效地獲取、理解和利用數據的能力。這包括數據的存儲位置、檢索方式、訪問權限等方面；——對團隊的影響：如果資產管理團隊無法方便地訪問所需數據，將嚴重影響其決策效率和準確性。因此，組織應確保資產管理團隊具備足夠的數據訪問權限和工具，以便他們能夠隨時獲取和使用相關數據；——提升資產數據可訪問性的策略與方法：l建立統一的數據平臺；建立一個集中、統一的數據平臺或數據倉庫，將分散在各處的各類資產數據整合歸一，提供統一的訪問入口。確保平臺具備高效的數據檢索和查詢功能，便于團隊快速定位所需數據。l優化數據治理體系；明確數據權屬與責任，確保數據的合法性和合規性，增強團隊對數據的信任度；制定統一的數據標準和規范，包括數據格式、命名規則等，降低數據理解和使用的難度。l提升數據質量；實施嚴格的數據質量控制措施，確保數據的準確性、完整性和一致性；定期對數據進行清洗和校驗，及時糾正錯誤和異常數據。l加強數據可視化與報表功能：數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業利用圖表、儀表盤等可視化工具，將復雜數據以直觀、易懂的方式呈現給團隊；提供定制化的報表功能，滿足團隊不同層級、不同崗位的數據需求。l培訓與教育；定期組織數據資產管理培訓，提升團隊對數據管理、數據分析和數據解讀的能力；鼓勵團隊成員參與數據相關的研討會和交流活動，拓寬視野，學習先進經驗。l建立數據訪問權限管理機制；根據團隊成員的角色和職責，合理分配數據訪問權限，確保數據的安全性和隱私性；定期審查和調整權限設置，確保權限管理的合理性和有效性。l強化數據文化與意識。營造數據驅動的文化氛圍，鼓勵團隊成員積極利用數據進行決策和問題解決；ISO55013-2024ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》5.2資產數據的效用在確定其資產數據的效用時，組織應考慮：a)資產數據對其業務的效用；b)資產數據的性質和效用隨時間的變化；c)可能改變資產數據效用的組織文化和個人行為；d)確定活動的優先級，以提高資產數據的效用。如果資產數據支持組織目標，那么它們是有用的。資產數據的效用可以通過數據管理和治理過程來提高。效用下降可能是采取行動的直接結果，也可能是未能對不斷變化的情況采取行動的結果。由于治理不當和缺乏業務流程而導致管理控制不力，也是造成資產數據效用下降的因素。人為和行為因素可能導致資產數據的效用下降，包括未經授權使用資產數據、盜竊或間諜活動。組織的資產數據以及管理和利用這些數據的過程很復雜。組織不太可能擁有其所需的所有資產數據，也不可能對這些因素有正確的質量和確定性，因此應考慮到與資產數據相關的可能的不確定性水平。不斷變化的組織環境也會影響上述因素。5.2資產數據的效用(1)資產數據效用的多維度考慮。在確定其資產數據的效用時，組織應考慮：(a)資產數據對其業務的效用；——資產數據對業務的效用主要體現在以下幾個方面：l業務運營支撐：資產數據為組織的日常運營提供了基礎信息，如資產狀態、性能參數、維護記錄等，這些數據是確保資產正常運行、及時維護、優化配置的關鍵。通過實時或定期的數據分析，組織可以監控資產的健康狀況，預測潛在問題，從而提前采取措施，避免業務中斷或效率下降；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l決策制定依據：資產數據為組織提供了關于資產狀況、性能、成本等方面的詳細信息，這些信息是制定戰略決策、業務計劃和預算的關鍵依據。通過數據分析和挖掘，組織可以評估不同決策方案的成本效益，選擇最優方案，提高決策效率和準確性；l運營效率提升：資產數據可以幫助組織優化資產配置，提高資產利用率，減少閑置和浪費。通過實時監控資產狀態，組織可以及時發現并處理故障或異常情況，確保資產的正常運行，降低運營風險；l成本控制與優化：資產數據為組織提供了關于資產維護、修理、更換等成本的詳細信息，有助于組織進行成本控制和預算規劃。通過數據分析，組織可以識別成本節約的機會，如通過預防性維護減少故障發生，降低維修成本；l客戶服務與體驗提升：資產數據可以幫助組織更好地了解客戶需求和偏好，從而提供更加個性化的產品和服務。通過數據分析，組織可以預測客戶行為，提前采取措施滿足客戶需求，提升客戶滿意度和忠誠度；l創新與業務發展：資產數據為組織提供了關于市場趨勢、競爭對手動態等方面的信息，有助于組織發現新的業務機會和創新點。通過數據分析，組織可以挖掘潛在的市場需求，開發新的產品和服務，推動業務的發展和增長；l合規與風險管理：資產數據有助于組織遵守相關法律法規和行業標準，確保資產的合規性。通過數據分析，組織可以識別潛在的風險點，采取相應措施進行風險管理和防范。——評估資產數據對其業務的效用。l明確業務目標與數據需求；分析業務目標：組織應清晰界定其業務目標，這些目標可能包括提高運營效率、優化客戶體驗、降低運營成本等；識別數據需求：基于業務目標，識別出哪些數據是支撐這些目標實現的關鍵，包括數據類型、數據來源、數據質量等要求。l建立數據效用評估指標；量化指標：設計一系列量化指標來衡量數據對業務的貢獻，如數據使用頻率、數據支持決策的成功率、數據帶來的成本節約等；定性指標：除了量化指標外，還可以考慮一些定性指標，如員工對數據滿意度的提升、數據在跨部門協作中的作用等。l實施數據效用評估；數據收集與分析：收集相關數據，并運用數據分析工具和技術對數據進行深入分析，以評估數據在業務中的實際效用；案例研究：通過具體案例研究，展示數據如何在實際業務中發揮作用，進一步驗證數據的效l識別數據效用提升機會；問題診斷：在評估過程中，識別出數據在業務應用中存在的問題和瓶頸，如數據質量不高、數據訪問不便等；改進策略：針對問題提出具體的改進策略，如提升數據質量、優化數據訪問路徑、加強數據治理等。l持續監控與優化；建立監控機制：設立定期的數據效用評估機制，確保數據持續為業務創造價值；靈活調整：根據業務變化和數據效用評估結果，靈活調整數據管理策略和實踐，以適應不斷變化的市場環境。l培養數據文化與意識。員工培訓：定期對員工進行數據管理和應用方面的培訓，提升員工的數據意識和能力；文化塑造：營造數據驅動的文化氛圍，鼓勵員工積極參與數據管理和應用，將數據視為組織的重要資產。(b)資產數據的性質和效用隨時間的變化：在考慮資產數據的性質和效用隨時間的變化時，組織需要采取一種動態和前瞻性的視角；——資產數據性質與效用時態變化的內涵；l數據性質的動態性；數據質量的變化：隨著時間的推移，數據可能會因為各種原因（如數據錄入錯誤、系統升級、數據遷移等）而出現質量下降或上升的情況，如準確性、完整性、一致性等屬性的變化；數據結構的演變：隨著業務的發展和技術的更新，數據結構可能會發生變化，如字段的增加、刪除或修改，數據類型的變更等；數據安全性的挑戰：數據的安全性也會隨時間而變化，新的安全威脅和漏洞可能不斷出現，需要組織不斷更新和完善數據安全措施。l數據效用的時效性。業務價值的變遷：隨著市場環境和業務需求的變化，某些數據可能從原本的高價值變得不再重要，而另一些數據則可能因新的業務需求而變得至關重要；分析應用的演進：數據分析技術和方法的不斷進步，使得組織能夠挖掘出數據中更深層次的價值，數據的效用因此得到拓展和提升；決策支持的變化：數據在決策過程中的作用也會隨時間而變化，新的決策需求可能需要不同類型或不同粒度的數據來支持。——“資產數據的性質和效用隨時間的變化”對組織數據資產管理的影響：l數據治理的必要性：資產數據的性質和效用隨時間的變化要求組織必須建立完善的數據治理體系，以確保數據的質量、安全和價值得到持續的管理和維護；l數據生命周期管理的重要性：組織需要關注數據從產生到廢棄的整個生命周期，根據數據的性質和效用變化制定相應的管理策略；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l持續評估與優化的需求：組織應定期評估數據的性質和效用，根據評估結果調整數據管理策略和實踐，以確保數據始終為業務創造價值。——在確定其資產數據的效用時，考慮資產數據的性質和效用隨時間變化的策略；l理解數據生命周期：數據生成與收集：組織應明確數據的生成源頭和收集方式，了解數據從產生到被利用的全過程；數據存儲與維護：隨著時間的推移，數據需要被妥善存儲和維護，以確保其完整性和可用性；數據使用與廢棄：數據在使用過程中會產生價值，但最終可能會變得過時或無用，需要適時廢棄。l識別數據性質的變化：數據質量：數據的質量可能會隨時間而變化，如數據的準確性、完整性、一致性等可能會受到影響；數據價值：數據的價值可能會隨著業務需求的變化、市場環境的變化或技術的進步而發生變化；數據敏感性：某些數據可能隨著時間的推移變得更加敏感，需要更嚴格的訪問控制和保護措施。l評估效用變化的影響：業務影響：數據性質和效用的變化可能會直接影響業務的運營和決策，組織需要評估這種變化對業務的具體影響；技術影響：數據技術的快速發展可能會影響數據的處理、分析和利用方式，組織需要關注這些技術變化并適時調整數據管理策略；合規影響：數據性質和效用的變化可能會涉及合規問題，如數據隱私保護、數據安全等，組織需要確保始終符合相關法律法規的要求。l制定應對策略；數據治理：建立完善的數據治理體系，確保數據在整個生命周期內得到妥善管理；數據監控與審計：實施數據監控和審計機制，及時發現數據性質和效用的變化，并采取相應的應對措施；數據更新與升級：根據業務需求和技術發展，定期更新和升級數據管理系統和工具，以適應數據性質和效用的變化；培訓與意識提升：加強員工對數據管理重要性的認識，提供必要的培訓和支持，確保員工能夠理解和應對數據性質和效用的變化。l持續評估與優化。定期評估：定期組織對數據性質和效用進行評估，確保數據管理策略的有效性和適應性；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業靈活調整：根據評估結果和業務發展需求，靈活調整數據管理策略和實踐，以最大化數據的價值。(c)組織文化與個人行為對資產數據效用的影響：可能改變資產數據效用的組織文化和個人行為；——組織文化對資產數據效用的影響：組織文化對資產數據的效用具有重要影響。一個鼓勵數據驅動決策、注重數據質量和安全性的文化能夠顯著提升資產數據的效用。相反，一個忽視數據價值、缺乏數據治理機制的文化則可能導致數據混亂、失真和濫用。l文化導向：組織文化決定了數據在組織中的重視程度和使用方式。如果組織文化強調數據驅動決策，那么數據就會被視為重要的戰略資源，其效用自然會得到提升；l溝通機制：開放、透明的溝通文化有助于數據的共享和交流，促進數據在不同部門和團隊之間的流動，從而增加數據的效用；l創新氛圍：鼓勵創新的文化會激發員工對數據的新穎應用，探索數據的潛在價值，進而提升數據的效用。——評估組織文化對資產數據效用的影響；l識別組織文化特點；分析組織的價值觀、使命和愿景，了解組織對數據的重視程度和期望的數據使用方式；觀察組織內部的溝通模式、決策過程和協作方式，判斷數據在組織決策和運營中的地位。l評估文化對數據效用的影響；考慮組織文化是否鼓勵數據驅動決策，是否支持數據的開放共享和跨部門合作；分析組織文化是否促進了數據創新，是否鼓勵員工探索數據的潛在價值和應用場景；評估組織文化對數據安全和隱私保護的態度，確保數據在合規的前提下被使用。l制定文化適應性策略。如果組織文化不利于數據效用的提升，應制定相應的文化變革計劃，如通過培訓、宣傳等方式改變員工對數據的認知和使用習慣；建立數據驅動的激勵機制，鼓勵員工積極參與數據管理和創新活動；強化數據治理和合規意識，確保數據在安全和合規的框架內被有效利用。——個人行為對資產數據效用的影響：員工的數據素養、數據使用習慣以及對待數據的態度也會影響資產數據的效用；l數據使用習慣：員工的數據使用習慣直接影響數據的效用。例如，如果員工習慣于依賴直覺而非數據做決策，那么數據的效用就會大打折扣；l數據保護意識：員工對數據安全和隱私的保護意識也會影響數據的效用。如果員工缺乏這方面的意識，可能會導致數據泄露或濫用，進而損害數據的價值和組織的聲譽；l數據技能和能力：員工的數據分析技能和能力也是影響數據效用的關鍵因素。如果員工不具備足夠的數據分析能力，那么即使數據本身具有很高的價值，也難以被充分挖掘和利用。——應對個人行為對資產數據效用的影響。數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l分析個人數據使用習慣；通過調查、訪談等方式了解員工在日常工作中如何使用數據，包括數據的獲取、處理、分析和應用等方面；識別員工在數據使用過程中的常見問題和挑戰，如數據查找困難、分析工具不熟練等。l評估個人行為對數據效用的影響；分析員工的數據使用習慣是否促進了數據的有效利用和價值挖掘；評估員工的數據保護意識和安全行為是否確保了數據的安全和隱私；考慮員工的數據技能和能力提升需求，以支持數據效用的持續提升。l制定個人行為引導策略。提供必要的數據培訓和支持，提升員工的數據技能和分析能力；建立數據使用規范和指南，引導員工規范、高效地使用數據；強化數據安全和隱私保護意識，確保員工在數據處理過程中遵守相關法律法規和組織規定。(d)確定活動的優先級，以提高資產數據的效用。——理解活動優先級與資產數據效用的關系；l在確定資產數據的效用時，確定活動的優先級是至關重要的。這是因為組織通常面臨有限的資源和時間，而數據資產管理活動可能涉及數據收集、清洗、整合、分析、存儲和保護等多個環節。通過確定活動的優先級，組織可以：聚焦核心價值：確保首先處理那些對業務決策和運營至關重要的數據，從而提高數據的實際效用。優化資源配置：根據活動的優先級分配資源，如人力、財力和時間，以確保資源的高效利用。提升響應速度：優先處理緊急或時效性強的數據活動，以滿足業務需求和市場變化。l活動優先級與資產數據效用之間的內在聯系在于，通過優先處理關鍵數據活動，組織可以更快地獲得有價值的數據洞察，進而支持更明智的業務決策，提升運營效率，最終增加組織的整體價值。——確定數據資產管理活動的優先級的策略。l業務影響度：評估數據活動對業務決策和運營的重要性。那些直接影響核心業務或關鍵績效指標的數據活動應被賦予更高的優先級；l數據質量需求：考慮數據的質量要求，如準確性、完整性、時效性等。對于需要高質量數據支持的業務場景，相關數據活動應被優先處理；l法規合規性：確保數據活動符合相關法律法規和行業規范。對于涉及個人隱私保護、數據安全等合規要求的數據活動，應給予高度重視并優先處理；l資源可用性：考慮組織當前的資源狀況，包括人力、技術、資金等。根據資源的實際情況，合理安排數據活動的優先級，確保資源的有效利用；l緊急程度與時效性：對于具有明確時間要求或緊急性質的數據活動，應優先安排，以確保及時響應業務需求或市場變化。數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業(2)提升資產數據效用以支持組織目標；(a)資產數據效用與組織目標的關系：如果資產數據支持組織目標，那么它們是有用的；資產數據的效用直接體現在其對組織目標的支持程度上。資產數據之所以被視為有價值，是因為它們能夠直接或間接地支持組織的戰略目標和業務運營。當數據能夠準確、及時地反映組織運營狀況，為決策提供依據，推動業務創新和發展時，即認為數據具有高效用。具體來說：——目標導向性：資產數據應緊密圍繞組織的戰略目標進行收集、分析和利用，以確保數據的有效性和相關性；——決策支持：當數據能夠準確反映組織的運營狀況、市場趨勢和客戶需求時，它們就能為管理層提供有力的決策支持，幫助組織實現目標；——價值創造：通過深入挖掘數據價值，組織可以發現新的業務機會、優化運營流程、降低成本、提高客戶滿意度，從而創造更大的經濟價值和社會價值。(b)數據管理和治理過程對提升資產數據效用的作用：通過數據管理和治理提升資產數據效用；數據管理和治理是提升資產數據效用的關鍵手段。具體來說，組織可以采取以下措施：——建立數據治理體系：明確數據治理的目標、原則、組織架構和職責分工，確保數據管理的規范性和有效性；——數據質量管理：通過制定數據質量標準、實施數據清洗和校驗、建立數據質量監控機制等措施，確保數據的準確性、完整性和一致性；——數據生命周期管理：從數據的產生、存儲、使用到銷毀，實施全生命周期管理，確保數據在適當的時間以適當的方式被使用；——數據安全與隱私保護：建立完善的數據安全管理體系，確保數據的安全性和隱私性，防止數據泄露和濫用；——數據治理框架：建立清晰的數據治理框架，明確數據管理的職責、權限和流程，促進數據在組織內的順暢流通和有效利用；——數據文化與培訓：培養組織的數據文化，提高員工的數據意識和能力，通過培訓和教育提升員工的數據管理技能；——促進數據共享與協作：打破部門壁壘，建立數據共享機制，促進不同部門和團隊之間的數據交流與協作，提高數據的利用效率；——推動數據創新與應用：鼓勵員工積極探索數據的創新應用，如數據挖掘、機器學習等，發掘數據的潛在價值，為組織創造新的增長點。(c)應對效用下降的策略。資產數據效用下降可能由多種原因引起，包括數據質量下降、數據管理不善、業務需求變化等。為了有效應對效用下降，組織可以采取以下策略：——定期評估數據效用：建立數據效用評估機制，定期監測和評估數據的效用情況，及時發現并解決數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業——分析效用下降原因：深入分析數據效用下降的原因，并制定相應的改進措施。資產數據效用下降的原因可以歸納為兩大類：l采取行動的直接結果；不當的數據管理策略：如數據清洗不徹底、數據整合不當等，導致數據質量下降；數據治理缺失：缺乏有效的數據治理框架和機制，導致數據濫用、泄露或丟失；技術限制：數據處理技術或存儲設施的落后，無法滿足業務發展的需求。l未能對不斷變化的情況采取行動的結果。業務需求變化：隨著市場環境和業務需求的變化，原有的數據收集和分析方式可能已不再適技術進步：新的數據處理技術和方法的出現，使得原有數據處理方式變得過時；組織變革：組織結構的調整、業務流程的重組等可能導致數據流動和使用的變化。——優化數據管理流程：根據業務需求和數據特點，優化數據管理流程，提高數據處理的效率和準確——加強培訓與溝通：加強員工對數據管理和治理的培訓和教育，提高員工的數據意識和能力；同時加強部門之間的溝通協作，確保數據的順暢流通和有效利用；——引入新技術與方法：積極引入新的數據處理技術和方法，如大數據、人工智能等，提升數據處理的效率和質量，發掘數據的潛在價值。(3)由于治理不當和缺乏業務流程而導致管理控制不力，也是造成資產數據效用下降的因素。(a)治理不當對資產數據效用的影響：——治理機制的重要性：數據治理是確保數據質量、安全性和可用性的關鍵機制。它涵蓋了數據的定義、收集、存儲、處理、分析和共享等全生命周期的管理活動。有效的數據治理能夠確保數據的一致性、準確性和完整性，這是提高數據效用的基礎。數據治理不僅關乎數據本身的質量，更關乎數據如何被有效地管理和利用，以支持組織的決策和業務運營。——治理不當的具體表現；l缺乏統一的數據治理框架：這是治理不當的首要表現。沒有明確的數據治理目標和原則，導致數據管理混亂，各部門或團隊可能按照各自的標準和流程進行數據操作，使得數據質量難以保證。l角色和職責不清：數據治理相關角色和職責沒有明確劃分，導致數據管理責任不清。當數據出現問題時，難以追溯責任主體，也無法及時有效地解決問題。l缺乏有效的數據治理機制：如數據質量監控、數據安全管理等機制缺失，使得數據在產生、處理、存儲和使用過程中存在諸多風險。數據質量監控的缺失可能導致數據錯誤和冗余；數據安全管理的不足則可能引發數據泄露和濫用。l治理不當的后果：當數據治理機制存在缺陷或執行不力時，會直接導致數據質量低下、數據冗余、數據沖突和數據泄露等問題。這些問題會嚴重影響數據的可用性和可信度，使得數據難以在決策和業務運營中發揮應有的作用，從而降低資產數據的效用。數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業(b)缺乏業務流程對資產數據效用的影響；——業務流程的作用：業務流程是組織內部為了實現特定目標而精心設計并執行的一系列有序活動。在數據管理的廣闊領域中，業務流程扮演著舉足輕重的角色，它明確界定了數據的產生、高效傳遞、精準處理以及靈活應用等各個環節的規范和標準。一個清晰、規范的業務流程能夠確保數據在組織內部順暢流動，支撐起各項數據活動的有序開展，為數據價值的最大化奠定堅實基礎；——缺乏業務流程的具體表現；l數據收集流程不規范：這是缺乏業務流程的直接體現之一。沒有建立統一的數據收集標準和流程，導致收集到的數據質量參差不齊，難以滿足業務需求。不同部門或團隊可能按照各自的標準和方式收集數據，造成數據格式不一、信息重復或缺失等問題；l數據處理流程不優化：數據處理是數據管理中至關重要的一環。然而，缺乏業務流程往往導致數據處理流程繁瑣、低效。這不僅延長了數據處理周期，增加了處理成本，還容易引發錯誤和疏漏。優化數據處理流程成為提升數據管理效率的關鍵所在；l數據利用流程不暢通：數據利用是數據管理的最終目的。然而，在缺乏業務流程的情況下，數據在部門之間、業務之間的流通和共享存在嚴重障礙。這導致了數據孤島現象的產生，即各部門或團隊各自為政，數據無法有效整合和利用。數據孤島不僅阻礙了數據價值的最大化發揮，還可能影響組織的整體運營效率和創新能力。。——缺乏業務流程的后果：若組織內部缺乏這樣一套清晰、規范的業務流程，數據管理活動將不可避免地陷入無序和混亂之中。具體而言，這可能導致以下嚴重后果：l業務流程缺失導致數據管理混亂：沒有明確的業務流程指導數據的管理和使用，可能導致數據在不同部門和團隊之間流動不暢，甚至出現數據孤島現象。這將嚴重影響數據的共享和利用效率；l業務流程缺失影響數據質量：業務流程的缺失還可能導致數據在收集、處理和分析過程中缺乏統一的標準和規范，從而影響數據的質量。例如，不同部門或團隊可能按照各自的標準收集數據，導致數據格式不一致、信息缺失或重復等問題；l業務流程缺失降低數據效用：業務流程的缺失會使得數據難以在組織內部形成有效的流動和共享，從而降低數據的整體效用。數據無法及時、準確地傳遞到需要它的地方，就無法支持組織的決策和業務運(c)提升資產數據效用的策略建議。針對治理不當和缺乏業務流程導致的資產數據效用下降問題，組織可以采取以下策略來提升數據效用：——建立完善的數據治理體系；l制定明確的數據治理目標和原則，確保數據管理符合組織戰略和業務需求；l劃分清晰的數據治理角色和職責，確保數據管理責任到人；l建立完善的數據治理機制，包括數據質量監控、數據安全管理、數據生命周期管理等。——優化業務流程；l規范數據收集流程，建立統一的數據收集標準和流程，確保收集到的數據質量可靠；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l優化數據處理流程，簡化處理步驟、提高處理效率、降低處理成本；l暢通數據利用流程，打破數據孤島、促進數據共享和流通、挖掘數據價值。——加強數據文化建設；l提高員工對數據資產管理的認識和重視程度，培養數據意識和數據思維；l加強數據技能培訓，提升員工的數據處理和分析能力；l鼓勵員工積極參與數據管理和創新活動，激發數據創新活力。——引入先進技術工具。l利用大數據、人工智能等先進技術工具提升數據處理和分析能力；l引入數據可視化工具，使數據更加直觀、易于理解和利用；l建立數據管理平臺或數據中心，實現數據的集中管理、統一存儲和高效利用。(d)管理控制不力對資產數據效用的綜合影響。——管理控制的重要性：管理控制是確保數據治理和業務流程有效執行的關鍵手段。它包括對數據管理活動的監督、評估和改進等各個環節。有效的管理控制能夠確保數據治理機制的持續優化和業務流程的順暢執行；——管理控制不力的后果：當管理控制不力時，數據治理和業務流程的缺陷和問題可能無法得到及時發現和糾正。這會導致數據質量低下、數據安全隱患、數據應用效率低下等問題持續存在，進而嚴重降低資產數據的效用。(4)人為和行為因素對資產數據效用的影響：人為和行為因素可能導致資產數據的效用下降，包括未經授權使用資產數據、盜竊或間諜活動；(a)人為和行為因素的定義及范疇；——人為因素：指那些由人類個體或群體直接參與，并可能對資產數據效用產生負面影響的主觀因素。這些因素通常與人的意識、意圖、能力、行為習慣或決策過程相關。具體來說，“人為因素”主要包括以下幾個方面：l未經授權訪問：指個人或團體在未獲得合法授權的情況下，擅自訪問、瀏覽或獲取資產數據的行l惡意操作：包括故意篡改、刪除或破壞數據，以及故意傳播病毒或惡意軟件以損害數據系統的行l疏忽大意：由于疏忽、粗心或缺乏專業知識而導致的錯誤操作，如誤刪數據、錯誤輸入等；l內部欺詐：組織內部人員出于個人利益考慮，故意泄露、盜用或濫用資產數據的行為；l不當使用：超出數據使用權限或范圍的行為，如將敏感數據用于非業務目的或私自分享給外部人——行為因素：特指那些人類行為本身對資產數據效用產生的直接影響，這些行為可能是有意的，也可能是無意的，但都會對數據的安全、完整和可用性構成威脅。在數據資產管理中，“行為因素”主要包括：數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l數據泄露：由于不當處理、存儲或傳輸而導致的資產數據外泄，可能涉及敏感信息或機密資料；l數據盜竊：通過非法手段獲取資產數據的行為，通常涉及黑客攻擊、網絡釣魚等技術手段；l間諜活動：有組織、有目的地竊取或收集資產數據的行為，往往與商業間諜活動或國家間諜活動相關；l不當共享：未經授權或違反數據保護規定，將數據共享給不適當的個人或組織；l違規操作：違反數據管理規定或操作流程的行為，如未經許可的數據復制、轉移或銷毀。(b)未經授權使用資產數據的影響；——定義：未經授權使用資產數據指未經合法權限或許可，擅自訪問、查看、使用或傳播組織內部的數據資源；——后果：這種行為不僅違反了數據安全規定，還可能導致數據泄露、數據濫用等嚴重后果。一旦敏感或機密數據被未經授權的用戶獲取，可能會給組織帶來重大的經濟損失和聲譽損害。同時，未經授權的數據使用也可能破壞數據的完整性和一致性，從而降低數據的效用。(c)盜竊或間諜活動對數據效用的影響；——定義：盜竊數據是指通過非法手段獲取組織內部的數據資源；間諜活動則是指為了獲取某種利益或達到某種目的，而進行的秘密數據收集、分析或傳播行為；——后果：這些行為不僅嚴重違反了法律法規，還可能導致數據的大量泄露和濫用。與未經授權使用數據相比，盜竊或間諜活動往往具有更強的目的性和破壞性。它們可能針對組織的核心數據或敏感信息，通過精心策劃和執行，對數據資產造成毀滅性的打擊。一旦數據被盜或被間諜活動利用，組織的競爭力、信譽和市場地位都可能受到嚴重損害。(d)人為和行為因素對資產數據效用的影響主要體現在以下幾個方面：——數據安全性下降：未經授權的使用和盜竊或間諜活動都可能直接威脅到數據的安全性。數據泄露或被惡意獲取后，可能引發一系列安全問題，如身份盜竊、金融欺詐等，導致數據效用大幅降低。——數據完整性受損：當數據被未經授權的個人或實體篡改時，數據的完整性將受到損害。不完整或錯誤的數據無法為決策提供準確支持，甚至可能導致決策失誤，進一步降低數據的效用。——數據準確性降低：未經授權的使用可能導致數據被誤用或濫用，從而影響數據的準確性。不準確的數據無法反映真實情況，無法為業務運營提供有效指導，導致數據效用下降。——數據可信度降低：數據盜竊或間諜活動一旦被發現，將嚴重損害組織的聲譽和數據的可信度。客戶和業務伙伴可能對數據產生懷疑，導致數據在業務合作中的價值大打折扣。——數據合規性風險增加：未經授權使用資產數據可能違反相關法律法規和行業標準，導致組織面臨合規性風險。這不僅可能引發法律糾紛和罰款，還可能影響組織的業務運營和數據效用。(e)應對人為與行為因素對資產數據效用影響的策略。為了有效應對人為和行為因素對資產數據效用下降的影響，組織應采取以下策略與措施：——加強數據訪問控制；l實施嚴格的訪問控制機制，確保只有經過授權的人員才能訪問敏感數據；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l定期審查和更新訪問權限，確保權限與人員職責相匹配；l采用多因素認證技術，提高數據訪問的安全性。——提升數據安全防護；l部署先進的安全防護技術，如防火墻、入侵檢測系統、數據加密等；l定期對數據進行備份和恢復測試，確保數據在遭遇攻擊或故障時能夠迅速恢復；l建立安全事件響應機制，及時發現并處理安全威脅；——加強員工培訓與意識提升；l定期對員工進行數據安全培訓，提高員工的數據保護意識和能力；l制定數據保護政策，明確員工的數據保護責任和義務；l鼓勵員工報告可疑的安全事件，建立安全文化。——建立數據監控與審計機制；l實施數據監控，實時監測數據的使用和訪問情況；l定期進行數據審計，檢查數據的完整性、準確性和合規性；l對異常數據進行深入分析，及時發現并處理潛在的安全風險。——加強合作與信息共享；l與其他組織、行業協會和執法機構建立合作關系，共同打擊數據盜竊和間諜活動；l分享數據安全經驗和最佳實踐，促進數據安全水平的提升。——制定應急響應計劃。l制定詳細的數據安全應急響應計劃，明確在發生安全事件時的應對步驟和責任人；l定期進行應急演練，確保應急響應計劃的有效性和可行性。(5)資產數據效用與不確定性管理；(a)資產數據管理與利用的復雜性：組織的資產數據以及管理和利用這些數據的過程很復雜；——組織的資產數據及其管理和利用過程之所以復雜，主要源于以下幾個方面：l數據來源多樣性：資產數據可能來自多個部門、系統或外部合作伙伴，這些數據在格式、標準和質量上可能存在差異，增加了數據整合和管理的難度；l數據量大且增長迅速：隨著組織業務的不斷發展，資產數據的數量也在快速增長，這對數據的存儲、處理和分析能力提出了更高要求；l數據質量不一：由于數據采集、錄入和傳輸過程中可能存在錯誤或遺漏，導致數據質量參差不齊，影響了數據的準確性和可靠性；l數據安全與隱私保護：資產數據中可能包含敏感信息，如個人隱私、商業秘密等，如何確保數據的安全性和隱私保護是組織面臨的重要挑戰。——為了應對這種復雜性，組織應采取以下措施：l建立統一的數據管理平臺：通過整合各類數據源，建立統一的數據管理平臺，實現數據的集中存儲、管理和分析；數據資產管理體系建設指南——ISO55013-2024《資產管理-數據資產管理指南》專業l提升數據處理能力：采用先進的數據處理技術和工具，提高數據的處理效率和準確性，滿足業務發展的需求；l加強數據質量管理：制定數據質量標準，實施數據清洗和校驗流程，確保數據的準確性和一致性；l強化數據安全與隱私保護：建立完善的數據安全管理體系，加強對數據的訪問控制、加密和備份等措施，確保數據的安全性和隱私保護。(b)資產數據不確定性的來源與影響：組織不太可能擁有其所需的所有資產數據，也不可能對這些因素有正確的質量和確定性；——資產數據效用與不確定性的根源：組織在資產數據管理過程中面臨多重挑戰，導致難以擁有所需的所有資產數據，并確保這些數據的正確質量和確定性。這些挑戰主要包括：l數據來源多樣性：組織資產數據可能來源于多個部門、系統、供方或外部合作伙伴，每個數據源都有其獨特的格式、標準和質量要求。這種多樣性增加了數據整合的難度，可能導致數據缺失、重復或不一致；l數據收集與存儲限制：組織可能受限于技術、資源或法律因素，無法全面收集所有相關的資產數據。存儲容量的限制也可能導致部分數據被丟棄或未得到妥善保存；l數據質量與準確性挑戰：數據在錄入、傳輸和處理過程中可能受到人為錯誤、系統故障或外部干擾的影響，導致數據質量下降。數據更新可能不及時，導致數據與實際資產狀況存在偏差；l數據治理與管理體系不足：組織可能缺乏完善的數據治理框架，無法有效管理數據的質量、安全性和可用性。數據管理職責不明確，可能導致數據管理流程混亂，數據質量難以保證；l技術與工具限制：現有的數據管理工具和技術可能無法完全滿足組織對數據質量和確定性的需求。技術更新迭代迅速，組織可能難以及時跟上最新的數據管理技術和方法；l外部環境因素：法律法規、行業標準或市場變化可能對組織的數據收集和使用產生限制或影響。外部數據供方的數據質量和服務水平也可能影響組織的數據質量和確定性。(c)認識與評估資產數據不確定性；——認識數據不確定性的來源；l組織應首先識別數據不確定性的主要來源，包括數據收集過程中的誤差、數據處理中的偏差、數據更新不及時以及數據解釋的多義性等；l了解這些來源有助于組織更全面地認識數據不確定性，并為其后的評估和管理奠定基礎。——評估數據不確定性的影響；l組織應評估數據不確定性對決策、運營和風險管理等方面可能產生的影響；l通過量化分析和定性評估相結合的方式，確定數據不確定性對組織業務的具體影響程度。——建立數據不確定性評估體系。l制定明確的數據不確定性評估標準和流程，確保評估的客觀性和準確性；l定期對數據不確定性進行評估，及時調整管理策略，以適應數據變化和組織需求的變化。(d)應對資產數據不確定性的策略：應考慮到與資產數據相關的可能的不確定性水平。為了有效應對資產數據的不確定性，提升數據效用，組織可以采取以下策略：——建立全面的