来源：一点科技论

企业谈“数据资产”的次数越来越多，但很多项目做着做着就变成了“数据平台建设”“报表建设”，甚至“数据搬家工程”。忙了几个月，数据量确实变大了，可业务部门依旧会说：这个数据我不敢用、那个指标不一致、跨系统对不上、要用的数据找不到、共享起来审批很慢。更典型的是：同一个“客户数”“订单数”“活跃用户”，在营销、销售、财务、运营四个系统里能出现四套口径；月底对账像侦探破案，问题定位靠人肉翻表。

这里的核心矛盾是：数据天然会“长歪”。业务在变、系统在迭代、字段在新增、规则在调整，如果没有统一的方法与约束，数据就会从源头开始分叉。你可以把它理解成“没有统一度量衡”。短期靠经验能补，但规模一上来，补丁会越来越多，最终谁也说不清“哪个版本才是真的”。所以数据资产治理进入标准化阶段，本质是在补企业的“数据度量衡”。

所谓“标准化”，不是写几份制度文件，也不是开几次评审会，而是把下面这些事做成可执行的规定与流程：数据怎么命名、怎么定义、怎么算、怎么校验、怎么标注敏感等级、谁负责、怎么变更、怎么共享、怎么留痕追溯。做到这一步，数据才可能从“能存”变成“能用”。

本文接下来会用最通俗的方式拆开“标准化治理”的三个核心模块：

1）数据标准：统一口径与语言体系，解决“各说各话”。

2）数据质量：规则校验与问题闭环，解决“能用但不稳”。

3）数据责任与审计：权限、留痕、追溯，解决“共享难、风险大”。

并给出一条适合多数企业的落地顺序：先做资产目录与血缘“看得见”，再把标准与质量“跑起来”，最后把共享与服务“做成长期能力”。

一、为什么数据资产治理正在进入“标准化阶段”？

1）企业数据复杂度到了“靠经验管不住”的临界点

过去十年，企业信息化系统持续叠加：ERP、CRM、财务、人力、供应链、营销、生产、客服、渠道、物联网……每个系统都产生数据、存储数据、消费数据。系统之间接口不一、字段不一、编码不一，业务变化又频繁。结果就是：数据越来越多，但“能用的数据”并没有同比增加，甚至因为口径混乱而降低了决策可信度。企业越大、业务越多元，越容易出现“同一事实多版本”的情况——这不是某个部门不努力，而是缺少统一方法与持续机制。

标准化的价值在于：让“数据从哪里来、是谁的、怎么定义、怎么校验、怎么共享、怎么追溯、怎么审计”这些问题，有一套明确、可复用、可检查的规则。这样治理才可能从“人盯人”走向“机制驱动”。

2）合规要求与数据利用的矛盾，需要“规则化解耦”

现实中很多数据共享推进不下去，并不是技术做不到，而是“规则不清”：什么数据可以共享？共享到什么粒度？谁能看？谁能用？谁来审批？出了问题谁负责？在数据安全、个人信息保护、行业监管要求越来越明确的背景下，企业需要把“分类分级、权限控制、使用留痕、全链路追溯”等能力制度化、流程化，才能做到“既能用、又安全”。

3）AI应用倒逼“高质量数据供给”走向工业化

AI项目最怕的不是模型不够大，而是数据不够“对”：不完整、不一致、不可追溯、不可解释。数据治理如果停留在“事后修补”，AI就会反复踩坑。标准化治理相当于把数据供给做成“生产线”：从源头定义、过程校验、质量监测、问题闭环，到服务化供给与运营反馈，让高质量数据可持续产出。这也是为什么越来越多企业开始把数据治理提升到“数字底盘”层面，而不再只是某个团队的专项工作。

4）行业标准与实践框架正在完善，企业有了“可对齐的路线图”

标准化阶段的一个重要信号，是行业组织、标准推进机构、研究机构在推动可落地的方法与实践指南。TC601这类组织汇聚产学研用力量，推动高质量数据集、可信数据空间、数据资产治理等方向的标准化探索，企业参与其中，一方面可以对齐方法论，另一方面也能把实践经验沉淀为组织能力。

【行业案例】作为 TC601 的核心参与企业，普元信息在2025年TC601总结表彰会上获得了 “2025 年度优秀成员单位” 的称号。其实践价值在于，不仅将 TC601 推动的行业标准（如数据质量评价体系、数据分类分级规范）内化为自身 “易数” 数据资产管理平台的核心能力，还通过资产盘点标准化（构建全域数据地图）、治理流程规范化（解决 AI 数据准确性问题）、价值评估量化（支撑数据资产入表）等落地动作，帮助企业将行业标准从 “理论框架” 转化为 “可执行的治理工具”，真正实现 “对齐标准 — 沉淀能力 — 创造价值” 的闭环，为其他企业参与行业标准实践提供了可参考的范本。

二、企业要把数据变成“可用、可信、可管”的资产，先补齐哪三件事？

很多企业一上来就问：“我们要不要做数据资产入表？”“要不要做数据估值？”但更稳妥的顺序是：先把基础打牢——没有基础，后面的动作很难经得起审计、复盘和业务变化。结合行业通用思路，可以先聚焦三件事：看得见、管得住、用得好。

1）看得见：先建立“全域资产地图”（编目与血缘）

你必须先回答最基础的问题：企业到底有哪些数据？分布在哪里？谁在生产？谁在使用？数据从源到用经历了什么加工？这一步常见抓手是元数据管理、数据模型管理、血缘分析与资产目录体系。

如果没有“资产地图”，企业的数据管理就像没有库存系统的仓库：想找找不到，想管管不住，想用用不稳。

以普元易数的数据资产治理平台为例，其平台能力覆盖元数据管理、数据模型管理、数据资产管理，并强调“多视角、全链路的数据溯源监控”，核心目的就是让数据来龙去脉可见、可查、可追溯，从而为后续标准、质量、共享打基础。

2）管得住：用“标准 + 质量 + 责任”把治理落到流程里

数据治理最难的不是写制度，而是让制度“落到数据产生与变化的地方”。可执行的标准化治理，通常至少包含三类机制：

数据标准：统一口径、命名、编码、指标定义与计算规则；

数据质量：校验规则、预警机制、问题定位、闭环流程；

责任体系：数据归口、数据Owner/Steward、变更审批、审计留痕。

普元易数数据资产治理平台在产品介绍中明确列出数据标准管理、数据质量管理、数据资产门户等能力，并强调基于预警机制尽早发现质量问题；这些能力本质上是把“治理要求”固化为流程与规则，减少对个人经验的依赖。

3）用得好：把数据从“能查”走向“能服务、可复用、可运营”

数据资产最终要服务业务，否则治理会变成“只管不产”。标准化阶段的一个重要变化，是企业开始强调“服务化供给”：把数据以可复用的数据服务（如API、共享服务、指标服务）方式稳定提供给应用、报表、AI训练与分析场景，并能对服务使用情况做运营、计量与持续优化。

普元易数的数据资产治理平台能力中包含数据共享服务、数据服务管理，并提出“自助式运营机制、自动化的数据服务封装能力”，这类能力对应的就是把数据从“项目交付件”变成“长期可运营的企业能力”。

三、从“标准化趋势”到“可落地路径”的实施路径

阶段1：统一“语言体系”——先把口径对齐，再谈资产化

阶段目标：让关键业务对象与指标“同一事实同一说法”。

关键产物：主数据域划分与口径、核心指标定义、标准字典与编码规则、责任角色清单。

常见误区：只做数据仓库口径对齐，不做源头主数据与标准落地，导致后续反复返工。

普元在其据资产平台的整体表述中，把“主数据（可信基石）—数据开发（价值加工）—数据资产管理（目录与运营）”视为一体化方案的一部分，强调从源头确保核心数据的唯一性与准确性，这一思路适合“先统一语言，再规模治理”。

阶段2：建立“资产目录 + 血缘追溯”——让数据可见、可查、可追责。

阶段目标：形成企业级数据资产目录体系，做到“找得到、说得清、追得回”。

关键产物：资产目录、元数据资产台账、血缘关系图谱、敏感数据标注与分类分级标签。

管理收益：共享推进更顺畅，审计解释更清晰，问题定位更快。

普元易数的数据资产治理平台在产品特性中强调适配多源异构元数据、建立数据资产目录体系，以及全链路溯源监控。这些能力对应的就是用平台化方式把“可见性”做成标准能力。

阶段3：把“标准与质量”固化为规则——从“事后治理”转向“过程治理”。

阶段目标：让数据标准、质量校验、变更管理进入日常流程。

关键产物：标准规则库、质量规则库、预警与工单闭环、质量报表与责任归因。

落地要点：质量问题必须能定位到具体环节（源系统、采集、加工、口径），并形成闭环机制。

普元易数数据资产治理平台明确提供数据标准管理、数据质量管理，并提出预警机制尽早发现质量问题；这类能力在实践中常用于把“治理动作”从人工拉表、人工对账，转为规则驱动与过程监控。

阶段4：把数据“服务化供给”——让数据变成可复用的生产资料。

阶段目标：让业务系统、应用、报表、AI/分析团队能够稳定取数、按权限使用、可追溯、可审计。

关键产物：数据服务目录、接口与调用规范、权限与审批流程、使用留痕与运营指标（如调用频次、覆盖场景）。

业务价值：减少重复取数与重复加工，加速新应用开发，提升跨部门协同效率。

普元易数数据资产治理平台中“数据共享服务、数据服务管理、数据资产门户”等能力，适配的正是这一步：把分散数据通过统一目录与服务机制供给业务，避免每个项目都“从头拉数、重复造轮子”。

阶段5：治理走向“运营化”——把数据资产做成长期能力。而不是一次性交付

阶段目标：让治理具备持续改进机制：哪里在用、用得好不好、质量是否稳定、风险是否可控、标准是否需要升级。

关键产物：资产运营看板、服务SLA、质量KPI、问题闭环统计、数据使用审计报告。

关键提醒：没有运营，治理会回到“项目结束就散”的老路。

这也是“标准化阶段”的核心意义：行业从关注“有没有建平台”，转向关注“有没有一套能长期跑起来的治理体系”。而企业参与TC601等标准化工作、把评价体系与方法沉淀到平台能力里，本质上是在让治理可持续。

四、结语：标准化不是终点，而是把数据资产治理做成“基础设施”的起点

数据资产治理进入标准化阶段，是一个很明确的趋势：企业需要一套可对齐的方法体系、一套可执行的规则机制，以及一套可持续运营的能力载体。对企业而言，真正的收益并不在于“挂上数据资产的名”，而在于经营分析不再“千人千面”，跨部门协作不再靠人情推动，合规风险不再靠“共享”来回避，AI应用不再被数据质量拖后腿。

数据治理不再是一次性交付，而是长期能力。在这一趋势下，普元易数的数据资产治理平台提供了从元数据、标准、质量、模型、资产目录，到数据共享服务与数据服务管理的全链路能力，并以“数据资产门户”作为协同工作台，覆盖数据资产管理关键环节，为企业把治理做成“长期能力”提供了一条可参考的产品化路径。