前言

数据已成为企业和组织的重要资产，其价值的充分发挥对于推动业务发展和提升竞争力至关重要。数据资产管理作为一种有效的管理手段，正逐渐受到广泛关注。

全面深入地探讨了数据资产管理的相关内容，为我们揭示了数据资产管理在推动数据要素市场发展和企业数字化转型中的重要作用。通过对数据资产管理的概念内涵、演进历程、活动职能、保障措施、实践步骤、发展趋势等方面的阐述，白皮书为我们提供了一个全面了解数据资产管理的窗口。

数据资产管理不仅涉及到技术层面的问题，还与企业的战略规划、组织架构、制度体系等密切相关。有效的数据资产管理能够提升数据质量，保障数据安全，促进数据的流通和共享，为企业的决策提供有力支持，从而推动企业实现数字化转型，提升市场竞争力。

然而，当前数据资产管理仍面临一些挑战和难点，如数据质量难以及时满足业务预期、数据资产无法持续运营、数据安全风险加剧等。解决这些问题需要企业和组织在数据资产管理的各个环节加强协同合作，不断优化管理策略和方法。

通过详细的案例分析和实践经验总结，为读者提供宝贵的参考和借鉴，帮助读者更好地理解和应用数据资产管理，实现数据资产的价值最大化。希望本白皮书能为您在数据资产管理领域的探索和实践提供有益的启示。

数据资产管理

在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产，数据资产管理的重要性日益凸显。深入探讨数据资产管理的各个方面，包括其概念内涵、演进历程、活动职能、保障措施、实践步骤、发展趋势以及总结与展望等，为我们全面展示了数据资产管理的全貌。

数据资产管理对于推动数据要素市场发展和企业数字化转型具有重要意义。它通过构建全面有效的管理体系，提升数据质量，保障数据安全，丰富数据资产应用场景，建立数据资产生态，持续运营数据资产，为政府机构和企事业单位进行资产计量确认提供了良好的数据条件和能力基础，进一步推动了数据要素的流通和市场化。

数据资产是指由组织合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和供给的一组活动职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理包含数据资源化和数据资产化两个环节，前者将原始数据转变为数据资源，后者将数据资源转变为数据资产，逐步提高数据的价值密度。

数据资产管理的演进经历了从数据管理到数据资产管理的转变。在信息化时代，数据管理主要与业务系统和管理系统的建设和维护相结合，具备一定的业务含义。随着大数据时代的到来，数据规模持续增加，技术成本投入下降，越来越多的组织搭建大数据平台，组建数据管理团队，数据管理的重要性和必要性日益凸显。进入数据要素化时代，数据管理演变为对数据资产的管理，以提升数据质量和保障数据安全为基础要求，围绕数据全生命周期，统筹开展数据管理，以释放数据资产价值为核心目标，制定数据赋能业务发展战略，持续运营数据资产。

当前，数据资产管理面临一些难点，包括内驱动力不足、与业务发展存在割裂、数据质量难以及时满足业务预期、数据资产无法持续运营以及数据安全风险加剧等。这些问题阻碍了组织数据资产能力的持续提升，需要通过加强数据资产管理的内外部动力、促进数据资产管理与业务的紧密耦合、提升数据质量、建立数据资产运营的理念和方法以及加强数据安全管理等措施来解决。

数据资产管理的活动职能包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、元数据管理、数据开发管理、数据资产流通、数据价值评估和数据资产运营等。这些活动职能覆盖了数据资源化和数据资产化两个阶段，通过计划、执行、检查和改进等环节，确保数据资产的质量和价值。

数据模型管理是指参考逻辑模型，使用标准化用语、单词等数据要素设计数据模型，并在企业架构管理、信息系统建设和运行维护过程中，严格按照数据模型管理制度，审核和管理新建和存量的数据模型。数据标准管理的目标是通过制定和发布数据标准，结合制度约束、过程管控、技术工具等手段，推动数据的标准化，进一步提升数据质量。数据质量管理是运用相关技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制等一系列活动。主数据管理是协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据的一系列规则、应用和技术。

数据安全管理是在组织数据安全战略的指导下，为确保数据处于有效保护和合法利用的状态，多个部门协作实施的一系列活动集合。元数据管理是为获得高质量的、整合的元数据而进行的规划、实施与控制行为。数据开发管理是通过建立开发管理规范与管理机制，面向数据、程序、任务等处理对象，对开发过程和质量进行监控与管控，使数据资产管理的开发逻辑清晰化、开发过程标准化，增强开发任务的复用性，提升开发的效率。数据资产流通是通过数据共享、数据开放或数据交易等流通模式，推动数据资产在组织内外部的价值实现。数据价值评估是通过构建价值评估体系，计量数据的经济效益、业务效益、投入成本等活动。数据资产运营是通过对数据服务、数据流通情况进行持续跟踪和分析，以数据价值管理为参考，从数据使用者的视角出发，全面评价数据应用效果，建立科学的正向反馈和闭环管理机制，促进数据资产的迭代和完善，不断适应和满足数据资产的应用和创新需求。

数据资产管理的保障措施包括战略管理、组织架构、制度体系、平台工具和长效机制等。战略管理是通过对数据战略进行规划、执行、评估，确立数据资产管理的中长期目标和管理活动优先级，明确需要的资源投入总量和资源分配机制，并使数据战略始终契合组织的业务战略。组织架构是建立全方位、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构，是实施组织级统一化、专业化数据资产管理的基础，是数据资产管理责任落实的保障。制度体系是数据资产管理制度体系通常分层次设计，依据管理的颗粒度，制度体系可划分为组织级数据资产管理总体规定、管理办法、实施细则和操作规范四个层次。平台工具是数据资产管理平台工具位于大数据平台上层，为各项数据资产管理活动职能的执行提供技术保障。长效机制是在数据战略规划、组织架构和制度体系的基础上，培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制、数据文化培养等长效机制，是数据资产管理活动持续高效运行的重要保障。

数据资产管理的实践步骤包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个阶段。统筹规划阶段包括评估管理能力、发布数据战略、建立组织责任体系三个步骤，为后续数据资产管理和运营锚定方向、奠定基础。管理实施阶段的工作目标主要是通过建立数据资产管理的规则体系，依托数据资产管理平台工具，以数据生命周期为主线，全面开展数据资产管理各项活动，以推动第一阶段成果落地。稽核检查阶段关注于如何评价数据资源化成果、改进管理方法，该阶段的主要目标是根据既定标准规范，适应业务和数据的变化，通过对数据资源化过程与成果开展常态化检查，优化数据资产管理模式与方法。资产运营阶段的主要目标是通过构建数据价值评估体系与运营策略，促进数据内外部流通，建立管理方与使用方的反馈与激励机制，推动数据资产价值释放。

数据资产管理的发展趋势包括管理理念从被动响应到主动赋能，组织形态向专业化与复合型升级，管理方式向敏捷协同的一体化管理转变，技术架构面向云的Data Fabric，管理手段自动化与智能化广泛应用，运营模式构建多元化的数据生态，数据安全兼顾合规与发展等。

数据资产管理是企业和组织数字化转型的关键，它能够帮助企业和组织更好地管理和利用数据资产，提升数据质量和价值，推动业务创新和发展。随着技术的不断进步和市场的不断变化，数据资产管理将不断发展和完善，为企业和组织带来更多的机遇和挑战。

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