本文来自微信公众号“数据驱动智能”，作者/晓晓。
当前是一个概念频出的时代，数据要素、数据交易、数据入表、数据治理、数据管理、数据合规等叫法在数据管理人员耳边回响，很多朋友困惑的是这些名词之间是什么关系呢，怎么又会都扯上关系，下面我们试着谈一谈。
首先说说数据要素。数据要素是经济学概念，它是和土地、劳动力、技术、资本等生产要素并列的。从这个角度理解就很容了，那把数据要素比作土地，土地是可交易的，那显然数据也是可以交易的，所以就有了数据交易；那数据交易和使用的时候需要遵守相关的法律法规，所以就有了数据合规；土地这种生产要素需要计量价值，计入资产负债表，那数据这种要素也需要计入资产负债表，因此有了数据入表，我们国家的政策叫数据资源入表，尽管难度很大。
其次数据治理和数据管理是干嘛的呢？数据管理就像我们经常听到的数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、主数据管理、元数据管理等，对数据本身的管理行为，目的是从数据资产中挖掘更大的价值。而数据治理是对数据管理的管理，它治理的对象是管理数据的人，就像公司治理一样，是对公司管理人员的行为进行规范的，同理数据治理也可以这样理解，所以数据治理主要是建章立制，对组织、制度、流程、工具、绩效进行管理。
那么我们厘清了数据要素、数据交易、数据入表和数据合规的关系，也厘清了数据治理和数据管理的关系后，那么数据治理和数据管理在数据要素、数据交易、数据入表和数据合规中究竟怎么发生作用呢？
首先，我们把数据从生产要素视角和土地做对比，既然是生产要素我们希望的是它能够在使用和交易时为企业带来最大利益，所以我们对土地要改革、改造、使用和交易，所以土地有几通几平，那么数据也是一样，要想更好的使用和交易，就需要数据质量高、让使用人和购买人知道有哪些数据，这些数据是什么，保证数据安全合规使用和交易，这样至少要有元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等，那么这些数据管理工作是否有效得到落实，就是数据治理的工作了。
然后，那么在数据交易中，数据就像其他产品一样，必须满足质量要求、必须满足安全要求、必须满足隐私合规要求，必须让客户知道产品组成，必须有标准化的分类和描述，想想我们购买一辆汽车的场景就好了。这样的场景下，我们就需要元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理，同时采用数据治理保证数据管理行为规范。
最后，在数据入表的时候，我们会考虑到所属的科目，比如无形资产和存货。那么从企业的视角看也是期望入表的数据资产价值更大，入了哪些数据，是否合规，因此在数据入表的时候，我们为了提高数据资产价值，必然需要高质量数据，需要知道哪些数据入表了，这些入表的数据有没真正确权，是否为企业带来经济利益，成本是否可靠计量，那么这就需要元数据管理、数据质量管理、数据安全合规、数据资产盘点等一些列数据管理工作，同时也由数据治理去建章立制监督执行。
数据交易和数据入表没有必然关系，入表的数据可能拿去交易也可能不拿去交易，通过交易得来的数据可以入表，也可以不入表。
以上就是对数据要素、数据交易、数据入表、数据治理、数据管理、数据合规这几个概念的理解和关联关系，希望对大家有帮助！
