随着大数据时代的到来，“数据资产”的概念逐渐普及。在很长一段时间里，“数据”结合“资产、资源、资本、经济”等形成了多组名词。数据相关概念的演变反映出人们对数据的认识在不断加深，从中折射出经济、技术、社会条件的变迁。司库信息系统是司库管理的重要支撑，数据则是司库信息系统中至关重要的资产。数据质量决定了司库信息系统价值的创造，因而在司库体系建设过程中需要重视数据治理工作。
司库建设与数据治理
虽然数据资产运营的方式和手段还处于探索阶段，但是企业对数据的归集、分类、治理等相关工作无时无刻不在发生。国资委《关于推动中央企业加快司库体系建设 进一步加强资金管理的意见》要求，司库体系建设较为成熟的企业，要充分利用司库信息系统与其他信息系统互联互通形成的数据资源，建立集团统一的数据仓库和数据集市，借助智能化信息技术深度挖掘数据价值，推动管理决策链、生产经营链、客户服务链更加敏捷高效，进一步增强战略决策支持深度、经营活动分析精度、财务风险管控力度，努力实现世界一流水平的司库管理。这明确了建设司库管理信息系统平台需要将数据治理问题摆在重要位置。
一是与企业内部业务数据的贯通。例如，把司库信息系统中的应收应付信息与业务信息进行对应，实现项目颗粒度的数据串联，有助于实时掌握每个项目的经营情况和资金动态。
二是与子公司财务数据的贯通。企业有必要建立全公司集中、统一的数据治理体系，促进数据的标准化和规范化，保证与子公司财务等信息系统连接贯通、信息穿透，支持数据的高效处理和深层分析。
三是与外部公共数据的贯通。在新的生态圈内，司库可利用的数据资源已不再局限于集团及子公司内部各类业务数据，还可以与外部数据互连互通。通过与外部数据的多元共建共享，极大地丰富司库大数据资源。
实现高质量的数据入池需要经过整合统一、量化评估、挖掘分析三个步骤。
首先，司库信息系统建设需要整合各业务系统数据，并保证不同业务系统数据在使用过程中标准一致、数据可用、数据口径一致，从而达到数据统一及互连互通，并对系统数据实现最小颗粒度的追溯管理。
其次，数据质量的量化评估是数据治理过程中很重要的一环，也为后续进行持续的数据改进、数据治理、数据价值到信息价值的提炼提供借鉴。对数据资产的管理、使用情况进行全面评估，运用科学的方法和适用的原则，以货币为计算权益的统一尺度，对在一定时点上的数据资产进行价值评估，可实现以数据价值为导向的持续运营能力提升。
目前，全球对数据资产价值评估和数据资产定价都有一定的探索，但还未到成熟、可全面推广应用的阶段，相关的理论、技术和模型等还有待进一步研究和开发。国家标准《信息技术 大数据 数据资产价值评估（征求意见稿）》中明确列举收益法、成本法、市场法等相关评估方法，并指出在对数据资产进行价值评估时，应分析数据资产的基本属性和基本特征，基于评估资料选择适用的评估方法，对数据资产的价值进行评估。
最后，基于统一的数据治理的智能决策分析平台，与司库信息系统内其他模块协同应用，同时借助数据可视化技术，采用决策分析方法、数据挖掘技术和科学的分析预测模型，实现司库运营管理从治理到分析再到预测全流程的智慧决策。
