据中国信息通信研究院发布的《2018工业企业数据资产管理现状调查报告》可知，从管理意识开始看， 已经有 98.6%的企业认为企业数据管理非常的重要，成果是值得期待的。到了工作开展的层面有 87.8%的企业已经开始开展或者已经开始规划整个数据管理的工作。但到进行数据资产管理有哪些步骤?又该如何实施落地，让企业获取、积累和经营数据资产，从而转化为真正的财富呢?作者认为数据资产管理应从下面几个方面开展：
一、 数据治理是实现数据资产管理的基础
数据治理是管控数据资产的一种有效的方法，但它需要被组织所重视。我发现有些企业建立了相应的管控机制，但是人们并不愿意按照预期的那样将精力投入到管理机制中。如果不努力创建高质量的数据，如果不提出数据质量问题，或者如果人们不愿意使用公认的数据源，则此机制将不起作用。这个机制取决于所做的努力，因此有效地实施数据管理需要转变观念。数据治理实施过程通常包括需求分析，调研分析，系统开发，上线运行等步骤，数据治理域包含主数据管理，数据质量，元数据管理， 数据开发管理等。
二、数据资产运营是数据价值释放与融合的最佳途径
数据资产是企业及组织拥有或控制，能带来未来经济利益的数据资源。数据资产运营即是合理配置和有效利用此类数据资产，从而提高数据资产带来的经济效益，保障和促进各项事业发展。其核心思路是把数据作为一种全新的资产形态，并且以资产管理的标准和要求，来加强相关制度和应用。
比如在零售行业，同质化的商品、频繁的价格战、店铺租金上涨、电子商务的冲击等因素导致零售企业利润不断下降。引入了数据资产运营后，零售企业对数据的经营从原来的被动留存生产环节数据，变为主动去打破传统销售模式天花板，通过引入数据资产管理，研究客户人群，商品组合、品类规划、品牌销售策略等，帮助企业打通不同业务的数据源，激活新的数据资产运营营销时代。
在国内，激活政府数据资产，不仅可以打破数据信息孤岛难题，缓解数据不足导致的资源瓶颈，更可以释放不可限量的市场价值，通过分析挖掘资产的价值，将其变现为用户价值、群体价值、社会价值，海量数据相遇并产生碰撞，将促进社会治理、惠及民生。数据资产运营应遵从看得见，管的住，用的好原则，数据源头应构建标准体系，明确职责分工，统一数据架构;数据服务开发包括数据采集聚合，数据清洗治理，数据存储管理;数据服务运营包括数据服务需求管理，服务共享应用，服务运营分析等。
