如何用會計的語言和邏輯描述財務數據，對數據進行有效的管理，將數據變成一項可以被計量、被管理、能夠帶來價值？雖然數據是無處不在的，但是不能被共享、不能被體系化的數據本身是沒有太多價值的，為了讓無處不在的數據發揮價值，我們就需要有針對性的對數據進行管理。

有效的數據管理方法很重要

數據管理的目標就是使得組織里產生的或者組織之外獲得的各類數據能夠通過管理，通過有效的應用產生價值。而在數據管理過程中我們知道，數據的種類繁多、時刻產生、需求各異，有效的數據管理方法對于企業對數據的管理越來越重要。有時候我們會產生一些誤區，比如說我們經常把IT作為數據管理的部門，也會把數據當成流程的副產品，所以我們需要對數據管理本身進行一定的定義。

數據管理包括了數據治理、數據生命周期管理、數據基礎管理，其中，數據治理是從系統、邏輯、架構、規則的層面對數據的整個過程進行規范和定義，并從戰略層面上規劃數據的管理規則和管理邏輯。數據的生命周期管理則是數據的產生、存儲、傳遞、應用、使用、清洗等等整個數據的生命過程。

數據的基礎管理包括數據的可用性、可理解性、安全性等等方面的管理，它是貫穿于數據的全生命周期管理的過程中。

對數據進行可靠有效管理

數據的管理會涉及到一系列的技能，從戰略、應用到基礎管理，需要有專業的人士和組織來進行系統化的管理，一方面確保數據得到充分的應用，發揮數據的價值，另一方面要確保數據可得、可用。此外，需要確保數據最基本的安全和倫理，而隨著業務和信息技術的持續發展，對數據管理的要求也越來越高，技術也在日趨成熟。

由于數據本身的特性，比如數據的可拷貝性、可復制性，數據的時效性、易破壞性等特征，加上數據本身有很強的時效性、專用性等屬性，讓數據很難形成統一的價值衡量標準，同樣一組數據可能對銷售有用，但對采購就完全沒有用。所以，數據的特性使然，讓它們很難被傳統的財務邏輯進行貨幣化計量，也就很難被作為一項資產進行有效管控。而不當的數據管理、數據應用則意味著風險。比如說，數據被誤用，如果我們使用了錯誤的數據或不可靠的數據進行數據分析并指導我們的決策，也許結果是災難性的；當然，除了數據的誤用、不可靠之外，數據的濫用或者不當使用可能帶來更多的社會風險或者倫理、道德風險，比如我們個人信息被惡意搜集或應用，輕則我們帶來個人資產或者信息不安全，重則帶來生命危險，所以數據的可靠、有效管理，將對我們越來越重要的數據管理提出挑戰。

必須強調數據的質量

數據的管理是需要成本的，低質量得數據、數據管理不但不能為我們的組織帶來價值，還將為企業帶來損耗，因此高質量的數據及數據管理就顯得尤為重要了。但是數據的質量不是一次性的工作，它是貫穿于數據的整個生命周期，貫穿于數據治理過程、數據生命周期過程、基礎管理過程，想要獲得高質量的數據，不僅需要規劃、投入，還需要有種把數據質量融入到流程和系統的思維仿古式，所有的數據管理機制都會影響數據的質量，所以在工作中必須強調數據的質量。

所以，數據管理應該是通過數據全生命周期進行有效管控，同時數據的部門性、時效性相對復雜，需要從組織整體的層面進行規劃和管理，是跨部門的，需要規劃、技術和協同。

來源：平淡說  作者：陳平

財務數據分析師CFDA（China Financial Data Analyst）

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