以下文章来自微信官方账号——大鱼的数据生活，作者深恶痛绝。

数据成为生产要素后，各种与数据相关的概念就出来了。其实很多概念都没有权威定义，每个人都有自己的理解，导致理解模糊。

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频繁出现，但我还是无法有效区分。连续看了几篇老师的讲解文章，还是觉得有些歧义，于是有了这篇辨析文章，不一定准确，但至少反映了我目前的认知水平。

1、数据、数据资源及数据资产的定义

数据：指“原始数据”，即记录事实结果并用于描述事实的原始资料。

数据：指经过处理后具有经济价值的数据。注意这个值是未来的，需要人工判断。

数据资产：指可控制的、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，但你不知道它在哪里，所以这个数据对你来说不能称为数据资源；你知道数据在哪里，但是处理完就没用了。也不叫数据资源；你知道有些数据有潜在价值，但你还没有处理它。最多是数据资源。经过数据处理后产生经济效益的数据称为数据资产。数据是否具有资产属性，不是由数据本身决定的，而是由市场决定的。

例子如下：

CRM系统建好之后，会有很多数据，这些数据都是原始数据。业务人员对这些原始数据进行价值判断，发现有些配置数据没有有效用途，有些行为日志可以用来完善客户画像。然后这些行为日志就变成了数据资源，被收集到数据仓库中进行处理，服务于营销，这些处理后的数据就可以被认定为数据资产。

3、数据管理与数据治理的区别

从狭义上讲，数据管理是具体的日常活动，数据治理是对活动的权力控制。一般有很强的目的性，多指组织机制、流程文化等。更好的数据管理依赖于数据治理的保证，而数据治理依赖于数据管理活动的投入。对于有一定数据管理水平的企业来说，数据治理是非常必要的。

古代的开国皇帝靠管理称霸天下，却想靠治理创造盛世。商鞅变法和王安石变法都在进行中。我也是活生生的例子。我先做数据仓库，后做数据产品，现在从事数据管理。

4、数据管理和数据资源管理的区别

看到这两个葫芦娃真的是两眼一抹黑，不过还是通过开人物发现了一些秘密。我是这样理解的：

数据资源管理的目的是让数据本身获得更高的价值，让自己成功，通过自己的成功让别人成功；数据管理的目的只是基于数据运行应用，一般是为了让别人成功。就像DBA做的事情一样，数据本身的价值提升与否并不是关键。

现在数据资源管理的地位之所以这么高，是因为数据让自己成功之后，别人也会因为数据的成功而更加成功，也就是具有乘数效应，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比较傻，分不清，但是要注意，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。当数据资源被处理成数据资产后，数据资源管理就退出了舞台，下一步就是数据资产管理。

例如，创建源系统的数据目录就是数据资源管理的范畴。数据资源入湖后成为数据资产，对数据资产的处理属于数据资产管理的范畴。但是数据资源管理和数据资产管理采用的方法可能是类似的，包括元数据管理、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的处理，还包括数据资产的流转、评估和运营。

在一个概念没有权威定义的时候，我采用的方法是把常用词汇拆解一下，了解本质，然后尽量绕开，比如资源、资产、治理、管理等。不然真的很混乱。当初提出这些新词的人，可能没有仔细想过，与他们无关。但如果大家都想引用，就必须统一认知，否则就会出现混乱。反正我看到这几个字也挺慌的。