如何进行数字资产管理？

为什么从数据战略开始是成功的 数字资产 管理 (DAM)的关键。

数字资产：是一个时髦的术语还是一个变革性的概念？数字资产就是以数字方式存储的内容，通常存储在商业数据库当中。然而，在业务中，这种简单的内容也有许多相关的、甚至是关键的形式，比如运营数据、业务流程、业务系统、电子表格、文本文件、音频文件、pdf文件、word文档、HTML文档等等。

如果你的公司像财富1000强中的大多数公司一样，可能在几年前，高级管理层们就已经像虚拟淘金热一样开始实施数字转型计划了--但所有这些内容的背后又隐藏着什么 价值 呢?如何筛选这些数据以发现与客户相关的数据，从而使公司在保留和获取数据方面具有竞争优势？

数字资产的价值取决于它们所代表的内容，这些内容应该很容易地被编纂、搜索和分析。所有这些都是应该可以根据数据而得出的。虽然有些数字资产是以客户为中心的关键型任务，但也有许多资产的价值不高。组织和区分这些的关键需要拥有一个优秀的数字战略，这就是为什么在过去的10年里，财富1000强公司会在这个领域大举推进的原因。然而，似乎大多数的策略都逐渐的被稀释了，遗忘了，或者变得不一致了。公司需要回到正轨，进入一个内容易于数字化的状态，然后进行分析，以找到那些具有商业价值的黄金碎片。

如果没有坚实的数字战略，一个单独的数字资产框架对公司来说也是无效的。这些相互交织的过程依赖于业务和技术的协同工作，并需要充分考虑到公司内的每个垂直业务。

你的数字DNA是什么？

数字战略应该反映组织的数字DNA，因为它将渗透到所有的部门、流程和数据当中。然而，当一个好的数据策略与数字化策略相结合时，数字资产管理(DAM)就产生了，它是构建和存储公司所有数字资产的一种方式。DAM不是每个公司都需要自己发明的东西。强大的DAM工具早已经存在，它们可以显著地推进公司的数字化议程。Gartner和Forrester等公司对这些工具的优缺点进行了研究，因为每个程序都会有自己的一个特定的关注点，比如品牌资产管理或数字供应链。

然而，如果战略的关键要素--数据--相对薄弱的话，一家公司的DAM就无法实现预期的数字化转型。如果数字资产具有错误的数据或同一资产具有不同的标签(分类)，从而导致了数据的损坏，那么这也会让你无法得到好处。一个很好的例子是数据的获取过程以及在没有将标准化数据术语作为策略的一部分的情况下所可能带来的所有挑战。

正如市场上有解决DAM问题的工具一样，也会有相应的数据管理工具。但是，在考虑任何能够解决数据挑战的工具之前，公司应该侧重于关注于一个全面的数据管理战略的组成部分。否则，仅仅围绕一个工具来构建的一个流程就会是风险所在。做好前期工作，花时间把它做到最好!这样，你就将获得一个沿直线的加速度。此时，你就可以采用一种更加多样化的工具选择方法了。

数据策略：不仅仅在于工具

以下是在实施数字资产管理解决方案之前需要准备的数据策略的组成部分。

•数据治理：拥有适当的治理来确保重要的数据资产能够得到正式的管理。从当前状态到沿袭的一切都需要被考虑在内。治理必须确保数据符合当前的业务需求。需要为战略联盟建立一个公司范围内的治理委员会。而数据质量(管理)是这个机构的重要部分。

•主数据管理：MDM代表了定义和管理组织关键核心数据的过程和工具。MDM依赖于一个准备充分的数据治理计划。正如Aaron Zornes所指出的，“没有治理的MDM……就只是数据集成而已。”

•元数据管理和分类：元数据是一个完整的数据描述符，而分类法是对数据进行分类的方式。这一点在前面的收购案例中已经发挥了作用。

•数据架构：物理设施(例如，从数据中心到云、到Hadoop等)以及根据业务需求和数据治理所进行更改的逻辑体系结构。

•分析：得到正确的输出。你可以拥有最好的工具和工具框架，但是如果拥有不一致的数据，无论有多么“漂亮”，都将得到一个糟糕的结果。

通过首先制定一个健全的数据战略，公司将可以有效地利用他们的数字资产。云迁移、遗留技术和API服务也将得到更好的服务。一个好的数据策略将确保公司是灵活的，并且能够满足市场、法规遵从性和安全性的需求。

不幸的是，这个过程可能不是一蹴而就的。试图使用工具来快速解决利用数字资产来推进数字战略的问题，而没有整理数据，就可能阻碍你的成功。因为单纯的工具驱动的方法永远无法获得成功的优势，只会让你在保持现状的情况下变得更加消极。虽然基础工作并不容易，但从长远来看，你的数据将最终决定你的命运。

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