数据治理对企业数据资产变化产生着深远的影响，其影响因素主要包括以下几个方面：
1. 数据质量
准确性、一致性和完整性：数据治理通过制定严格的数据标准和清晰的数据流程，确保数据的准确性、一致性和完整性。高质量的数据能够更准确地反映用户需求、行业情况等信息，为企业的产品设计、营销决策等活动提供坚实基础。
2. 数据安全性
保护数据安全：数据治理强调数据安全策略，包括加密、访问控制和数据备份等措施，以防止数据泄露和未经授权的访问。这有助于保护企业的商业秘密和客户的隐私权，增强客户对企业的信任。
合规性：数据治理还涉及遵守相关法律法规，如GDPR和中国的网络安全法等，确保数据处理的合法性，避免因违规而受到的罚款和品牌声誉损失。
3. 数据利用与增值
提升数据价值：通过数据治理，企业可以更有效地挖掘和利用数据资产，发现新的商业机会，优化业务流程，创新产品和服务。这有助于提升企业的竞争力和市场地位。
数据资产化：数据治理推动数据资产化过程，将数据资源转变为数据资产，使数据的潜在价值得以充分释放。数据资产化能够催生更加丰富的数据应用场景，推动数据资产生态建立，实现数据资产的持续运营和增值。
4. 组织架构与文化建设
建立数据治理组织架构：企业需要建立数据治理委员会和数据管理团队等组织架构，负责数据治理的实施和监督。这有助于确保数据治理工作的顺利进行和持续改进。
培养数据文化：数据治理还需要企业文化的支持，鼓励全体员工认识到数据的价值，并在日常工作中实践数据治理原则。通过教育和培训提高员工的数据素养，形成人人关注数据、人人参与数据治理的良好氛围。
5. 技术能力
数据处理和应用能力：企业需要具备完善的信息系统基础设施、算法工程师团队以及针对行业特点的数据分析模型等技术能力。数据治理的实施需要这些技术能力的支持，以确保数据的有效采集、存储、处理和分析。
综上所述，数据治理通过提升数据质量、保障数据安全、促进数据利用与增值、建立组织架构与培养数据文化以及提升技术能力等多方面因素，影响并推动企业数据资产的变化和发展。在数字化时代，数据治理已成为企业管理的核心组成部分，对于企业的长期发展和竞争力提升具有至关重要的作用。
