现在越来越多的企业开始注重数据资产了，那么在数字时代，管理好自己的数据资产，让数据资产发挥价值就是企业做的重要事情，如何去评估自己企业的数据资产价值，那就要想看看自己的数据是否符合要求，了解下下面知识产权信息网写的数据资产评估要过这六道“坎”这篇文章，对自己的数据资产进行一下评估，看是否合格。
第一道坎：数据质量“良莠不齐”，“垃圾数据”拖后腿
数据质量是数据资产管理的首要难关。企业数据来源繁杂，收集处理中易出现不全、不准、不一致等问题，影响分析准确性，限制数据资产价值发挥。具体问题：原始数据质量把控不足，“垃圾数据”流入;数据质量标准未与相关方确认，问题难发现;缺乏统一检核和整改机制，问题难及时修正。
第二道坎：数据安全“风险四伏”，隐私和安全难保障
数据量增长使安全问题愈发突出，保障数据安全、隐私，防止泄露滥用是重要任务。核心挑战：不同数据安全需求、敏感度不同，管理难度加大;数据泄露风险升高，易致企业经济损失、损害品牌;需建立严格权限机制，防范未授权访问和滥用。
第三道坎：“数据孤岛”挡路，数据没法“抱团发力”
企业内各部门数据多独立存储使用，形成“数据孤岛”，浪费资源且限制价值发挥。原因：信息化建设缺乏统一规划，各部门分散建系统存数据;数据格式不统一、共享渠道缺失，共享效率低。
第四道坎：数据“睡大觉”，应用能力跟不上
不少企业手握大量数据却利用率低，数据“沉睡”难发挥价值。原因：数据管理仅停留在收集存储阶段，缺乏深度挖掘;数据来源业务场景不明，业务化应用少，数据管理与业务发展脱节。
第五道坎：管理体系“缺胳膊少腿”，推进起来没章法
数据资产管理需完整体系支撑，包括管理团队、规则和平台，但多数企业存在欠缺，阻碍推进。具体不足：缺专业管理团队和明确职责;管理规则不健全，无规范可循;管理平台功能不完善，难支撑高效管理。
第六道坎：技术支撑“不给力”，影响管理效果
数据资产管理依赖大数据处理、分析、可视化等先进技术，但多数企业技术支撑不足，影响效果。表现：数据处理慢，难满足实时分析需求;分析方法落后，难挖掘潜在价值;可视化能力弱，分析结果难直观呈现。
企业数据资产管理挑战众多，需针对性应对：完善数据质量管控体系、强化安全保护、打通“数据孤岛”、提升数据应用能力、搭建完整管理体系、加强技术支撑。做好这些，才能高效管理利用数据资产，助力数字化转型和长远发展。