谁掌握了数据，谁就能掌控未来。

数字经济时代，数据已成为关键生产要素乃至是最具战略意义的资产。

然而，如何唤醒“沉睡”的数据、如何有效地管理和利用这些数据，使其转化为发展的动能，依然是许多企业在数字化转型过程中亟待破解的难题。

中铝智能科技有限公司总工程师文欣荣，基于多年的一线观察和行业实践，对这一议题有着深刻的洞见。

企业数据资产何以“沉睡”

随着数字化转型的深入，企业要激活数据的潜在价值，将“沉眠”的数据转化为实实在在的经济效益，就必须全面关注数据生命周期的各个阶段：收集、加工、分析、挖掘。尽管目标明确，但实现这一目标的过程中，企业仍需面对众多挑战。

其一，“数据治理难”。在文欣荣看来，这涉及到数据质量的控制、数据标准的统一以及数据可用性的判断。

数据质量：某种程度上可以说是数据生产力的基础。企业需要确保数据的准确性、完整性和一致性；

数据标准：不同系统之间的数据需要遵循统一的标准才能顺利集成和使用，这涉及到定义清晰的数据模型和元数据管理策略。遗憾的是，当前即使是大企业也可能缺乏统一的数据标准。

数据可用性：由于技术进步和生产流程的变化，某些历史数据可能不再适用当前的需求。另外不可忽视的是，生产条件和技术条件的变化导致的数据的不一致性。

其二，“数据驱动难”。文欣荣指出，企业应该转变传统的流程驱动思维，采用数据驱动的方法来提升工作效率。数据驱动意味着决策和操作基于实时数据和分析结果，而不是固定的流程。一旦数据经过治理达到一定的质量标准，就可以用于驱动业务流程和决策，提高效率和效果。

其三，“数据应用难”。文欣荣认为，企业需要找到能体现数据价值的场景作为切入点，进行持续迭代和优化。这里的关键挑战在于如何将数据转化为实际的业务价值，具体来说就是如何进行数据分析、挖掘，提取关键洞察，并应用到业务决策和运营中，进而优化流程、创造价值。

总的来说，“数据治理”确保数据质量，“数据驱动”促进基于数据的决策，而“数据应用”则是将数据转化为具体的业务价值。这三个方面共同构成了数据在企业内部流动的一个完整的生命周期。只有全面考量来自各环节的挑战，才能真正用好数据、用活数据。

建了又拆的数据中台，败因何在

不可否认的是，行业企业对于数据的价值早有体察，虽然过往没有将数据上升到“战略资产”的高度，但围绕数据治理、数据价值挖掘的尝试从