首先，从数据基础执行层面->数据治理的数据资源管理关键能力框架图(图1) 操作->数据应用能力构成了当前企业数据资源管理的全貌。作为当今企业的核心资产，如何更好地生产、管理和应用数据是数据工作的重点。今天，记录一些关于数据管理的想法。
此外，如果获取数据资源的成本很难测量，或者虽然可以测量，但可靠性不高，则不符合确认为资产的条件。如果与企业数据管理相关的内部控制良好，则该条件不应成为影响数据资源进入表的主要原因。
2．数据服务模块：通常由数据集成套件或数据仓库供应商提供，需要额外支付。这些模块提供了强大的数据建模和转换功能，但其查询优化、缓存、虚拟安全层、支持非结构化来源和整体性能往往较弱，因为这些模块通常被设计为原型 ETL 流程或主数据管理工具。
常见的数据产品：数据成本分析工具、数据仓库优化工具、数据生命周期管理工具等。这些工具可以帮助组织评估数据管理的成本，优化资源配置，最大化成本效益。
4.完善企业数据管理的内部控制。与实物资产不同，数据资源管理涉及法律所有权、网络安全、公共安全、商业秘密、个人隐私、价值评估、会计等。管理要求高，难度大。如果所有权定义不明确，成本收集和费用划分不明确，则难以满足数据资产进入表格的条件。企业应加强相关内部控制，有效控制数据资源。财政和有关部门可以研究制定数据资源内部控制应用指南，指导和规范企业数据管理和管理。
数据治理（Data Governance）它是行使权力和控制数据资产管理的活动集合，包括规划、监督和执行。传统的数据治理内容通常包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等。数据管理的目标是保证数据资产的质量，促进数据资产的价值创造。数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，需要保证数据的准确性、一致性、安全性和合规性，促进组织内数据的有效利用和共享。
