近年来，数据在企业中的重要性日益凸显，如何有效地管理和利用数据成为了迫切需要解决的问题。在这方面，数据治理、数据管理和数据资产管理是三个关键概念。下面我们就来进行一番探讨。
数据治理是指由企业数据治理部门负责制定和推行一系列针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理政策和流程。它的目标是提升数据的价值，是实现数字战略的基础，包括组织、制度、流程和工具等方面。
数据管理是随着数据存储和数据库技术的发展而提出的概念。它涵盖了数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据和数据质量等职能，旨在规划、控制和提供数据和信息资产，保证其价值的获取和提高。
数据资产管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。它涵盖了统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营等主要阶段，通过全生命周期的资产化管理来促进数据的价值变现。
然而，当前大部分企业在数据治理方面存在一些问题。首先，数据治理往往是问题驱动和后治理型，只有在数据产生和使用过程中出现问题时才会考虑数据治理的内容，这种方式难以构建完整的数据治理体系。其次，企业过于依赖IT系统来规范数据治理，虽然有一定作用，但系统本身只能落地治理规范要求，若没有先行形成治理规范要求，则系统也无法发挥作用。
因此，我们需要重新思考和梳理数据治理的体系和框架问题，明确其核心和要素。数据资产作为战略资产，有效的数据治理是实现其形成的必要条件。同时，需要认识到数据资产管理是一个持续性的过程，只有逐步实现有效的数据治理，才能最大限度地释放数据的价值。
最后，亿信华辰作为商务智能领域的领军企业，在数据分析和数据治理方面具有卓越的实力。亿信ABI作为一款全能型数据分析平台，融合了多种核心功能，满足企业对数据分析的需求。而睿治智能数据治理平台则填补了该领域的空白，荣获多项行业奖项。这些产品将为企业的数据治理和价值实现提供强有力的支持。
总之，数据资源将成为战略资产，有效的数据治理是实现数据资产价值的必要条件。只有通过持续的数据管理和数据资产管理，才能帮助企业实现信息化发展，提升核心价值。
