数据治理中的资产管理是一切治理活动的起点，在数据治理活动中，占据首要地位，只有将数据真正地资产化，才能有序进行后续的深入挖掘与研究。
数据资产管理作为数据治理的重要组成部分，有效地将数据规范管理和数据处理进行能力整合，实现对具体数据的元数据描述与存储。在标准化数据接口的基础上，资产的有序管理能使其通过丰富的表现形式迅速查询和定位为题，实现真正的全生命周期管理、全流程管理、全景式管理。数据资产管理的主要内容有如下5点：
1）完善数据资产注册：在确保数据资产安全的前提下，每项资产都需要建立完善的信息档案，并具备清晰的异常回溯机制。数据资产注册的功能模块主要从信息分类、资产注册、审核、发布、导入导出、授权等方面入手。必须对数据资产信息的变更（增删改查）操作进行监控。并能在特定权限和特定时点内实现对资产的冻结、禁用和启用（恢复）功能。
2）建立数据资源目录：资源目录旨在通过灵活的维度（如部门、业务主题）对数据资产进行高效分类，并提供便捷直观的查询体验。信息资源注册实现了将信息资源注册到资源目录系统的功能。信息资源只有注册到资源目录系统中，才能进行配置、查询等操作。
3）数据地图：利用技术数据视图实现基础业务数据的标准、规范及统一管理，能够清晰地展示数据的源头和应用情况，实现对血缘关系和实操层面的双向把控。进行分类统一管理，让用户能够根据地图明确各项资产的分布和价值情况，更有利于用户把握数据的整体情况。
4）资产统计分析工具：借助图表对各部门已注册数据资源的数量、比例进行可视化展现。主要的分析内容包括数据资源分布情况清点、使用情况清点、供需关系分析三部分。数据资源分布情况清点可对各部门已注册的数据资源的数量、比例进行直观的展现；使用情况清点可对各部门已申请、已审核的数据资源的数量、比例进行直观展现；供需关系分析可从端到端的角度，了解各个数据应用部门和提供部门间的供需主次关系。
5）数据成本和价值（收益）管理：数据成本的考量维度主要从分类，数据应用程度（热度与广度），使用对象及其业务的重要度，使用效果和共享流通等方面出发，通过定义数据成本核算指标、监控数据成本产生等步骤，确定优化数据成本的方案，实现对数据成本的高效控制。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-612176.html
BI数据价值主要通过对针对数据连接度的活性评估、数据质量价值评估、数据稀缺性和时效性评估、数据应用场景经济性评估等评估手段，诊断当前系统数据存在的问题，以针对提高数据应用价值。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612176.html
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