數字資產:是一個時髦的術語還是一個變革性的概念?數字資產就是以數字方式存儲的內容，通常存儲在商業數據庫當中。然而，在業務中，這種簡單的內容也有許多相關的、甚至是關鍵的形式，比如運營數據、業務流程、業務系統、電子表格、文本文件、音頻文件、pdf文件、word文檔、HTML文檔等等。

 

如果你的公司像財富1000強中的大多數公司一樣，可能在幾年前，高級管理層們就已經像虛擬淘金熱一樣開始實施數字轉型計劃了--但所有這些內容的背后又隱藏著什么價值呢?如何篩選這些數據以發現與客戶相關的數據，從而使公司在保留和獲取數據方面具有競爭優勢?

 

數字資產的價值取決于它們所代表的內容，這些內容應該很容易地被編纂、搜索和分析。所有這些都是應該可以根據數據而得出的。雖然有些數字資產是以客戶為中心的關鍵型任務，但也有許多資產的價值不高。組織和區分這些的關鍵需要擁有一個優秀的數字戰略，這就是為什么在過去的10年里，財富1000強公司會在這個領域大舉推進的原因。然而，似乎大多數的策略都逐漸的被稀釋了，遺忘了，或者變得不一致了。公司需要回到正軌，進入一個內容易于數字化的狀態，然后進行分析，以找到那些具有商業價值的黃金碎片。

 

如果沒有堅實的數字戰略，一個單獨的數字資產框架對公司來說也是無效的。這些相互交織的過程依賴于業務和技術的協同工作，并需要充分考慮到公司內的每個垂直業務。

 

 

數字戰略應該反映組織的數字DNA，因為它將滲透到所有的部門、流程和數據當中。然而，當一個好的數據策略與數字化策略相結合時，數字資產管理(DAM)就產生了，它是構建和存儲公司所有數字資產的一種方式。DAM不是每個公司都需要自己發明的東西。強大的DAM工具早已經存在，它們可以顯著地推進公司的數字化議程。Gartner和Forrester等公司對這些工具的優缺點進行了研究，因為每個程序都會有自己的一個特定的關注點，比如品牌資產管理或數字供應鏈。

 

然而，如果戰略的關鍵要素--數據--相對薄弱的話，一家公司的DAM就無法實現預期的數字化轉型。如果數字資產具有錯誤的數據或同一資產具有不同的標簽(分類)，從而導致了數據的損壞，那么這也會讓你無法得到好處。一個很好的例子是數據的獲取過程以及在沒有將標準化數據術語作為策略的一部分的情況下所可能帶來的所有挑戰。

 

正如市場上有解決DAM問題的工具一樣，也會有相應的數據管理工具。但是，在考慮任何能夠解決數據挑戰的工具之前，公司應該側重于關注于一個全面的數據管理戰略的組成部分。否則，僅僅圍繞一個工具來構建的一個流程就會是風險所在。做好前期工作，花時間把它做到最好!這樣，你就將獲得一個沿直線的加速度。此時，你就可以采用一種更加多樣化的工具選擇方法了。

 

 

以下是在實施數字資產管理解決方案之前需要準備的數據策略的組成部分。

 

•數據治理:擁有適當的治理來確保重要的數據資產能夠得到正式的管理。從當前狀態到沿襲的一切都需要被考慮在內。治理必須確保數據符合當前的業務需求。需要為戰略聯盟建立一個公司范圍內的治理委員會。而數據質量(管理)是這個機構的重要部分。

 

主數據管理:MDM代表了定義和管理組織關鍵核心數據的過程和工具。MDM依賴于一個準備充分的數據治理計劃。正如Aaron Zornes所指出的，“沒有治理的MDM……就只是數據集成而已。”

 

•元數據管理和分類:元數據是一個完整的數據描述符，而分類法是對數據進行分類的方式。這一點在前面的收購案例中已經發揮了作用。

 

•數據架構：物理設施(例如，從數據中心到云、到Hadoop等)以及根據業務需求和數據治理所進行更改的邏輯體系結構。

 

•分析:得到正確的輸出。你可以擁有最好的工具和工具框架，但是如果擁有不一致的數據，無論有多么“漂亮”，都將得到一個糟糕的結果。

 

通過首先制定一個健全的數據戰略，公司將可以有效地利用他們的數字資產。云遷移、遺留技術和API服務也將得到更好的服務。一個好的數據策略將確保公司是靈活的，并且能夠滿足市場、法規遵從性和安全性的需求。

 

不幸的是，這個過程可能不是一蹴而就的。試圖使用工具來快速解決利用數字資產來推進數字戰略的問題，而沒有整理數據，就可能阻礙你的成功。因為單純的工具驅動的方法永遠無法獲得成功的優勢，只會讓你在保持現狀的情況下變得更加消極。雖然基礎工作并不容易，但從長遠來看，你的數據將最終決定你的命運。

 

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