“数据资源逐渐成为了继“土地、资本、劳动”生产三要素后的另一个生产要素,即如今二十一世纪的“第四大生产要素”成为了现在企业不可忽视的经济资源。”
咨询公司麦肯锡McKinsey曾提出了
“
数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,并逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者浪潮的到来”
。在这种大背景下，越来越多的企业开始进行企业业务和管理的数字化转型，提高对数据资源的利用率。数据资源管理也自然而然为了企业发展数字化的重要组成部分。
从我国数据管理市场角度来看，我国数据管理市场发展迅速。从2015年的32亿发展到今天的上百亿。预计2024年中国大数据整体市场规模更是将达到273.3亿美元利好政策的持续颁布以及大数据技术的创新融合推动中国的大数据产业快速发展，未来伴随更多的数据应用场景逐渐落地，数据管理解决方案市场有望持续扩容。
“数据治理将成为时代主旋律，建设统一的大数据平台是描绘数字化王国的关键，符合“大系统、大平台、大数据”的数据化要求。”
从企业的角度来讨论，我们可以发现在如今的大数据互联网时代，商业过程中所产生的用户和销售数据愈发成为企业进行业务决策和营业分享的指导，而
对数据的管理其主要目的是帮助用户查找相关信息并探索资源。并帮助进行整理数据资源，通过程序提供数字识别，并支持归档和保存数据以进行进一步的利用和分析。
在后续的数据管理如：数据模型设计、企业数据战略规划等领域都将起到至关重要的效果。
企业可以考虑以具体的元数据为抓手进行数据治理，帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系，实现精准高效的分析和决策。元数据的直接翻译是一种用来“描述数据的数据”。换句话来说，元数据是用来描述关于数据的组织、数据域及其关系的信息。其本身是在数据治理模块中，用来加强数据的可整合性和关联性以提高数据搜索、识别、管理的重要工具之一。元数据分为四大类，分别为：业务元数据、技术元数据、操作元数据和管理元数据。对于企业的管理层来说，需要去进行数据管理的多为业务元数据。
而这也很好去理解：业务元数据本身就是用来描述和定义具体公司业务含义、业务规则、业务术语的数据，如：业务指标，业务规则等。因此其本身涵盖的相关数据，将直接和企业的运营、产品、客户等息息相关，值得去重点管理和利用。
那么具体的业务数据要怎么进行管理呢？今天UniRPA就为大家带来数据管理流程中的
数据管理闭环四大步走
。
数据管理是企业数据相关信息的核心管理流程。企业的数据管理闭环流程被主要分为了
四大板块：
数据收集、数据加工、数据应用和数据维护
。企业在元数据管理中要根据各个业务领域数据定义与加工规则来追踪管理过程，形成自有的元数据管理体系。同时，企业在进行数据管理之前和之后都需要不断完善企业的数据标准并制定适合企业自身业务场景和技术特点的数据管理收集平台、数据管理规范、数据采集流程、数据应用方案等等，不可将其他企业的元数据管理模式生搬硬套，以免使元数据的数据价值难以发挥其预期效果。
企业需要根据业务方向和业务标准来进行数据采集。例如：企业的数据范围是在企业内部营收端？负债端？还是在于建立客户端元数据库？企业的业务指标标准是怎么样的？数据采集通常为自动采集和手动采集两种。自动采集适用于数据中的物理模型和数据库，而手动采集范围更加广泛包括所有的业务元数据和技术数据。因此，在绝大多数时候企业需要手动和自动共同利用进行数据采集。
在完成对所需数据的收集之后，企业需要按照相应的标准进行对数据进行分类、命名、排序、汇总等步骤。具体包括：对不同格式的元数据进行调整，以一致完整的元数据格式储存；在不改变储存结构的情况下扩展元数据的类型；对于元数据进行整合以便于在不同类型的数据中进行统一的检索。数据加工可以对数据的质量进行一次筛选并且为数据之后的搜索和利用打下了良好的铺垫。
元数据管理的应用主要体现在两个方面：数据检索和数据分析。数据加工后，数据以规范的格式和分类存储库中。员工将更好的理解数据含义并可以高效率地将数据进行检索、输出、可视化等工作。此外，通过分析工具来对元数据进行血缘分析、影响分析、统计分析等等分析模型，企业可以更好的理解数据之间的相互关系，发挥数据价值，并在得到客观数据分析结果后企业可以更加明智地做出具体决策。
企业需要设置专门的数据部门以对数据进行日常的维护。其职责包括：根据业务部门要求提供和上传元数据、定期对数据进行检查保证数据的时效性和有效性并保持对高时效性数据更新定期对数据进行备份、数据访问权限设置、对现行的数据标准和数据规范工作执行结果进行评估和提出调整建议等。元数据维护对于企业的数据安全性和数据准确性起着至关重要的作用。
