数据成为生产要素后，各种跟数据相关的概念就出来了，其实很多概念没有权威定义，大家各有各的理解，这导致了理解上的歧义。

数据管理、数据治理、数据资源管理、数据资产管理这四个概念现在出现的频次很高，但仍然存在无法有效区隔的情况，此篇文章将建立在笔者个人理解上对上述几个概念做出简单的辨析与理解。

1、数据、数据资源及数据资产的定义

数据：指“原始数据”，即记录事实的结果，用来描述事实的未经加工的素材

数据资源：指加工后具有经济价值的数据，注意这个有价值是未来时，需要人工判断

数据资产：指可控制有价值的数据

2、数据、数据资源及数据资产的区别

数据在某个地方，但你不知道在哪里，那这个数据对你来说不能叫数据资源；数据你知道在哪里，但加工了也毫无用处，那也不叫数据资源；你知道某个数据有潜在价值但还没去加工，那最多也就是数据资源。数据资源加工后产生经济利益的数据叫数据资产，数据有没有资产属性并不是由其本身决定的，而是由市场决定的。

举例如下：

CRM系统建设完成后会有很多数据，这些数据就是原始数据，业务人员对这些原始数据进行价值判断，发现一些配置数据没有有效用途，一些行为日志可以用来完善客户画像，那么这些行为日志就成了数据资源，这些行为日志被采集进数据仓库，加工后可以为营销服务，这些加工后的数据就可以认定为数据资产。

3、数据管理与数据治理的区别

狭义来讲，数据管理是具体日常活动，数据治理是活动的权力控制，一般目的性较强，大多指组织机制流程文化等等。数据管理要做的更好，离不开数据治理的保障，数据治理要保障的好，离不开数据管理活动的输入，数据管理水平达到一定阶段的企业，数据治理的必要性很大。

古代开国皇帝打天下主要靠管理，但想开创盛世多靠治理，商鞅变法，王安石变法啥的，全是在建章立制。自己也是活生生的例子，先做数据仓库，再搞数据产品，现在从事数据治理。

4、数据管理和数据资源管理的区别

数据资源管理的目的是让数据本身获得更高价值，让自己成功，通过自己的成功再让别人成功；而数据管理的目的只是希望基于数据把应用跑起来，一般是为了让别人获得成功而去做的，正如DBA干的事情，至于最后数据本身价值有没有提升不是关键。

数据资源管理现在地位很高，是因为数据让自己变得成功后，其它人会因为数据的成功而更成功，也就是具有倍增效应，这是数据资源独有的特性。

5、数据资产管理和数据资源管理的区别

数据资产管理和数据资源管理会傻傻的分不清，但大家要注意，数据资产管理的起点是数据资产，终点是数据资产，而数据资源管理的起点是数据资源，终点是数据资产，当把数据资源加工成数据资产后，数据资源管理就退出了舞台，下一棒是数据资产管理的事情了。

比如打造源端系统的数据目录，这是数据资源管理的范畴，数据资源入湖后成为数据资产，对数据资产的加工处理就属于数据资产管理的范畴，但数据资源管理跟数据资产管理采用的手段可能是类似的，都有元数据管理、数据质量管理，数据标准管理等等。

当然数据资产管理除了数据资产本身的加工外，还包括数据资产的流通、评估及运营等内容。

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