随着工业物联网、大数据等技术的发展，设备数据在企业运营管理中的重要性日益突出。然而，如何保证数据质量，提高数据利用率，已成为企业面临的一大挑战。在设备数据管理中，设备数据可能缺失、错误、重复或标准不一致，影响数据分析的准确性。
吴可嘉介绍了平安证券数字化转型的三个阶段：数据在线1.0阶段，实现了指标和标签的改进、数据工具化和数据管理和管理；决策数据2.0阶段是平安建设的关键阶段，包括业务分析系统、战略效果归因和决策引擎闭环；数据智能3.0阶段是能力储备和初步尝试的阶段，包括智能操作、数据内容和个性化服务。
在我们看来，数据资产入表的挑战是多方面的，涉及技术、管理、文化等方面。企业必须充分考虑这些挑战，制定全面的应对策略。这可能包括技术升级、流程优化、人员培训和文化改革。只有这样，企业才能有效克服数据资产进入表格的挑战，充分发挥数据资产的价值，支持企业的发展和创新。随着数据技术的不断进步，企业还需要不断更新自己的数据管理方法和工具，以适应不断变化的数据环境。这是一个需要企业持续投资和努力的持续过程。在此过程中，企业将逐步积累经验，提高数据管理能力，最终最大限度地利用数据资产。这将为企业带来持续的竞争优势，为企业的长期成功奠定坚实的基础。
最后，实现数据资本化。数据资产管理在数据管理和数据管理的基础上扩展，以价值为导向，通过高效管理和合理估值促进数据资产的交易和流通，为企业获得商机和竞争优势。
国家金融监督管理局最近发布的措施符合央行对数据安全管理的要求。国家金融监督管理局有关部门指出，有必要充分发挥监管的“指挥棒”作用，通过加强政策要求，引导银行保险机构巩固主要责任，完善内部制度，采取有效措施加强数据管理和保护，确保客户信息和金融交易数据的安全。
自2008年以来，该行在恩核的加持下启动了数据治理项目，率先迈出了数字化转型进程。随着数据管理的不断深化和数字化建设的加快，银行数据呈爆炸式增长，元数据量迅速增加。相比之下，数据用户面临着一些问题，比如他们不知道数据是什么，数据在哪里，数据的意义，数据之间的关系，以及在大量数据中无法访问数据。因此，恩核帮助银行通过智能手段不断实现数据资产的集中管理、深度挖掘和交叉应用，为银行提供高质量、方便的数据资产使用体验，提高数据使用效率，实现数字化转型。
简而言之，数据版本管理是数据管理领域的一个重要研究方向和实践挑战。通过借鉴代码版本管理的理念和工具，结合数据的独特性，可以更有效地管理和利用数据，促进数据驱动的社会发展和经济增长。