数据资产管理过程中会出现哪些问题？
一是数据资产管理内驱动力不足。
组织管理数据资产的动力主要来自外在动力和内在动力两个方面。随 着鼓励组织开展数字化转型的国家和行业政策陆续发布，监管和行业主管部门对企业数据管理提出更高要求， 数据分析和应用对于同业竞争的优势日趋显著，组织开展数据资产管理的外部动力逐渐增强。但是，对于多数 组织而言，仍面临数据资产管理价值不明显、数据资产管理路径不清晰、数据文化不完善等问题，管理层尚未 达成数据战略共识，业务部门等数据使用方缺少有效的数据应用方法，短时期内数据资产管理投入产出比较低， 导致组织开展数据资产管理内驱动力不足。
二是数据资产管理与业务发展存在割裂。现阶段企业开展数据资产管理主要是为经营管理和业务决策提 供数据支持，数据资产管理应与业务发展紧密耦合，数据资产也需要借助业务活动实现价值释放。然而，很多 组织的数据资产管理工作与实际业务存在“脱节”情况。战略层面不一致，多数企业并未在企业发展规划中给 予数据资产管理应有的组织地位和资源配置，未体现数据资产管理与业务结合的方式与路径。同时，组织层面 不统一，数据资产管理团队与业务团队缺乏有效的协同机制，使数据资产管理团队不清楚业务的数据需求，业 务团队不知道如何参与数据资产管理工作。
三是数据质量难以及时满足业务预期。
数据资产管理的核心目标之一是提升数据质量，以提高数据决策 的准确性。但是，目前多数企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题。究其原因，主要包括以下三个 方面：一是未进行源头数据质量治理，“垃圾”数据流入大数据平台；二是数据资产管理人员未与数据使用者 之间形成协同，数据质量规则并未得到数据生产者或数据使用者的确认；三是数据质量管理的技术支持不足， 手工操作在数据质量管理中占比较高，导致数据质量问题发现与整改不及时。
四是数据资产无法持续运营。
数据资产运营是推动数据资产管理长期、持续开展的关键。但是，由于多 数组织仍处于数据资产管理的初级阶段，尚未建立数据资产运营的理念与方法，难以充分调动数据使用方参与 数据资产管理的积极性，数据资产管理方与使用方之间缺少良性沟通和反馈机制，降低了数据产品的应用效果。
五是数据安全风险加剧，安全合规要求日益复杂。
《中国政企机构数据安全风险分析报告》（2022）显 示数据泄露已经超越数据破坏成为数据安全最大风险，2021 年全球数据安全大事件中涉及数据泄露的占总量 的 41.2%。2022 年，数据泄露事件占比攀升至 51.7%。此外，对个人信息交易需求的增加扩大了数据安全风 险来源，从交易信息类型来看，涉及个人信息数据买卖的交易占比达到 55.6%（其余两大类交易信息包括商业 机密数据、内网管理信息数据，占比分别为 19.3% 和 11.7%）。如何有效应对数据安全风险事件、满足国家 行业数据安全合规要求，是当前企业面临的难点之一。
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