解决企业级数据资产管理的策略涉及多个层面，从组织架构到技术实施，都需要综合考虑。以下是一些关键策略：

1、建立数据治理框架：制定清晰的数据治理政策和流程，确保数据的质量、安全性、合规性和有效利用。这通常涉及到跨部门的合作，需要高层的支持和推动。

2、明确数据所有权和责任：指定数据所有者和数据管家，确保每项数据资产都有明确的责任人，负责数据的质量和管理。

3、实施数据质量管理：通过数据清洗、数据标准化和数据监控等措施，持续提升数据质量。

4、构建统一的数据平台：使用数据湖、数据仓库等技术构建集中的数据管理平台，以便统一管理和分析数据。

5、采用先进的数据分析工具：利用大数据分析、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取价值。

6、数据安全与合规：确保数据管理遵循相关法律法规，如GDPR、HIPAA等，并采取适当的安全措施保护数据不被未授权访问或泄露。

7、培训和文化建设：培养员工的数据意识和技能，建立以数据为中心的企业文化。

8、元数据管理：通过有效的元数据管理，提高数据的可发现性和可理解性。

9、数据生命周期管理：从数据的创建、存储、使用到删除，全过程管理数据资产。

10、灵活性和可扩展性：随着企业的发展，数据管理解决方案应能够适应不断变化的需求。

11、投资回报评估：定期评估数据资产管理的效益，确保投资回报。

12、技术和业务协同：确保IT部门和业务部门之间的紧密合作，以便更好地理解和支持业务需求。

13、持续改进：数据资产管理是一个持续的过程，需要定期审查和改进现有的策略和实践。

14、供应商管理：如果涉及外部供应商提供数据管理服务或工具，需要对其进行适当的管理和评估。

15、风险管理：识别和管理与数据资产相关的风险，包括技术风险、合规风险和业务风险。

通过上述策略的实施，企业可以更有效地管理和利用其数据资产，从而提高决策质量、增强竞争力并创造更大的商业价值。