数据可持续性

数据可持续性是指在数字化的时代，数据是一个企业运营的核心资产，它决定了企业的竞争优势，也决定了企业的成败。在数据时代，数据带来的不仅仅是其产品价值，还有数据带来的管理价值、决策价值和营销价值。今天，随着数据成为企业实现盈利之源和管理战略、制定策略以及影响决策的重要工具，数据的可持续性成为热门话题。数据可持续性有哪些要求？

数据可持续性

数据可以带来各种经济价值，但也会带来环境污染，特别是数据储存和分析使用的过程中会产生大量排放。数据在使用中产生的经济效益并没有减少。数据存储和分析本身不能创造直接金钱收入，但数据本身在为经济增长和环境改善服务方面提供价值。

数据可持续性的目标并不只是“用完”“再用”那么简单。许多可持续性倡议并不是要完全地解决环境和社会问题，而是将这些问题扩展到整个人类社会，最终解决社会、环境和资源问题。为此，需要将社会、环境和资源纳入其战略和规划中。数据可持续性可分为两个层次：一个层次是数据获取、存储和管理；另一个层次是数据分享。其中数据获取、存储、管理及分享涉及到多个社会群体以及多个部门和行业，在此过程中会涉及到不同主体之间和不同群体之间的利益冲突，如气候变化、土地退化等问题，以及社会公平等问题，这些都需要纳入数据可持续性战略规划中。

所谓系统工程，是指将企业的整个生产过程、以及对社会具有长期影响的整个价值链管理体系有机地整合在一起。系统工程是对各个阶段企业运行各环节的管理和控制提出要求，最终以系统的形式表现出来。系统工程和一般企业管理并不是对立关系的简单叠加，而是密不可分、相互配合和相互支持，以实现企业管理运作的目标。其目标包括:(1)实现生产与经营活动对环境和社会做出积极贡献;(2)保持资源充足;(3)满足社会需求;(4)确保企业持续获得有效竞争优势;(5)确保数据分析结果的可获得性;(6)保证整个企业体系能够正常运作;(7)保证可持续发展。其中任何一项不能完成均视为失败。

数据驱动是指数据是一种以数字形式出现的信息的集合。企业拥有足够的数据，以其为核心进行分析和决策，并在市场上找到具有竞争力且可持续发展的产品或服务。因此企业应当成为数据驱动型企业，在发展业务方面成为数据驱动型企业(information data capital),并且实现其目标；并且应当在数据治理方面成为数据驱动型企业(information data capital)。

企业在使用数据的过程中，需要考虑如何保护和利用数据，从而保证数据的安全和有效。数据资产作为一种能够为企业带来收益并能够长期保存的资产进行规划和维护。在数据资产管理中，企业应确保其数据资产能够被最大限度地利用，并且在一定程度上对其进行合理的处理。与此同时，企业应定期对数据资产进行评估以确保其得到正确地管理和使用。为了保护数据资产，企业应制定一些规则，以使数据具备资产保护能力。

数据可持续性