在数字经济浪潮中，“数据是新的石油”已成为广泛共识。企业的数字化转型，本质上是一场以数据为核心驱动的深刻变革。而数据资产管理，则是确保这场变革成功、可持续并创造实际价值的关键基石。二者并非简单的先后或并列关系，而是紧密交织、相互成就的共生体。
一、数字化转型：目标驱动下的数据价值释放
企业数字化转型，旨在利用数字技术（如云计算、大数据、人工智能、物联网）重塑业务流程、商业模式和客户体验，以提升效率、创新增长并增强竞争力。这一过程的核心燃料和核心产出都是数据。转型的每个环节——从客户洞察、精准营销，到智能生产、供应链优化，再到风险管控、战略决策——都依赖于高质量、可用的数据流。没有有效的数据供给，转型便是无源之水。因此，数字化转型将企业内外部沉睡的“数据资源”激活为亟待开发的“数据资产”，并迫切要求对其进行有效管理，以支撑价值创造。
二、数据资产管理：为数字化转型提供可信赖的“弹药库”
数据资产管理是一套涵盖数据获取、存储、整合、治理、质量保障、安全、价值评估与应用的全生命周期管理体系。它在数字化转型中扮演着“使能者”和“保障者”的双重角色：
- 提升数据质量与一致性：通过治理体系确保数据的准确性、完整性和一致性，为分析模型和智能应用提供可靠输入，避免“垃圾进，垃圾出”。
- 打破数据孤岛：整合分散在不同系统、部门的数据，形成统一、可共享的数据视图，赋能跨部门协同与全局优化。
- 保障数据安全与合规：在数据利用的建立访问控制、隐私保护机制，满足日益严格的法规要求（如GDPR、数据安全法），防范风险。
- 促进数据价值挖掘与度量：通过资产盘点、分类分级和价值评估，识别高价值数据场景，推动数据产品化和服务化，直接赋能业务创新，并衡量数据投入产出。
三、共生共进：动态演进的双螺旋
二者的关系呈现动态的双螺旋结构：
- 数字化转型项目是数据资产管理的“试金石”和“驱动引擎”。具体的转型场景（如客户360视图、预测性维护）会暴露出数据质量、口径、获取等方面的痛点，从而倒逼并指引数据资产管理体系的建设和完善方向。
- 成熟的数据资产管理能力是数字化转型规模化、深化的“加速器”和“稳定器”。当企业建立了良好的数据基础，新的数字化应用可以更快地构建、更稳定地运行，试错成本降低，创新周期缩短，使转型从分散的项目成功迈向企业级的整体能力。
四、实践路径建议
企业需摒弃“先转型后治理”或“只治理不应用”的割裂思维，应采取“以用促治，治用结合”的策略：
- 战略对齐：将数据资产管理战略深度融入企业数字化转型整体蓝图，明确数据战略目标。
- 场景切入：选择一到两个关键的数字化转型场景作为起点，在解决具体业务问题的过程中，同步构建相关数据域的管理能力。
- 组织与文化：建立跨业务与IT的数据治理组织（如数据治理委员会），培养全员的数据资产意识和数据驱动文化。
- 技术赋能：构建灵活、可扩展的数据技术平台（如数据中台），支撑数据资产的高效管理和便捷消费。
- 迭代运营：将数据资产管理作为一项持续性运营工作，根据业务需求和技术发展不断优化体系。
结论：在“数据资产为王”的时代，企业资产管理的内涵已从传统的实物、财务资产，必然延伸至数据资产。卓越的数字化转型，离不开坚实的数据资产管理作为支撑；而数据资产的价值，也唯有在数字化转型的实践中才能得以充分实现和持续增值。二者一体两面，共同构成了企业在数字经济中构筑核心竞争力的关键支柱。
