数据资产管理实践白皮书v5

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数据资产管理实践的白皮书，由大数据技术标准推进委员会和中国信通院云计算与大数据研究所联合发布。白皮书详细阐述了数据资产管理的重要性、概念内涵、演进历程、发展现状、活动职能、保障措施、实践步骤以及未来发展趋势。以下是白皮书的核心内容总结：

数据资产管理的重要性

数据资产管理是释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的基础。随着数字经济的发展，数据成为国家基础性战略资源，对经济增长的贡献日益显著。良好的数据资产管理有助于提升数据质量、保障数据安全，同时丰富数据资产应用场景，建立数据资产生态。

数据资产管理的概念与内涵

数据资产是指组织合法拥有或控制的数据资源，能够为组织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、控制和提供的一组活动职能，旨在提升数据资产的价值。

数据资产管理的演进

数据资产管理随着数据理念和技术的演变而发展。从上世纪八十年代的数据管理概念，到信息化时代数据作为业务记录的载体，再到大数据时代的数据集中存储和管理，数据资产管理的重要性日益凸显。数据要素化时代，数据管理演变为对数据资产的管理，以释放数据资产价值为核心目标。

数据资产管理的活动职能

数据资产管理包括10个活动职能，覆盖数据资源化和数据资产化两个阶段：

1. 数据模型管理：设计和管理数据模型，确保数据模型与业务架构、数据架构、IT架构的一致性。

2. 数据标准管理：制定和发布数据标准，推动数据标准化，提升数据质量。

3. 数据质量管理：衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制活动。

4. 主数据管理：协调和管理与企业核心业务实体相关的系统记录数据。

5. 数据安全管理：确保数据处于有效保护和合法利用的状态。

6. 元数据管理：管理描述数据的数据，提升数据理解和认识。

7. 数据开发管理：监控和管控数据开发过程，提升开发效率。

8. 数据资产流通：通过数据共享、开放或交易推动数据资产的价值实现。

9. 数据价值评估：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。

10. 数据资产运营：评价数据应用效果，建立正向反馈和闭环管理机制。

数据资产管理的保障措施

为确保数据资产管理活动的有效开展，需要以下保障措施：

1. 战略管理：规划、执行和评估数据战略，确立中长期目标和管理活动优先级。

2. 组织架构：建立全方位、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构。

3. 制度体系：制定数据资产管理制度体系，包括总体规定、管理办法、实施细则和操作规范。

4. 平台工具：提供技术支持，确保数据资产管理活动的执行。

5. 长效机制：包括培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制和数据文化培养。

数据资产管理的实践步骤

数据资产管理的实践分为四个阶段：

1. 统筹规划：评估管理能力，发布数据战略，建立组织责任体系。

2. 管理实施：建立规则体系，依托管理平台，全面开展数据资产管理活动。

3. 稽核检查：根据标准规范，常态化检查数据资源化过程与成果，优化管理模式。

4. 资产运营：构建数据资产价值评估体系与运营策略，促进数据内外部流通。

数据资产管理的发展趋势

未来，数据资产管理将朝着以下方向发展：

1. 管理对象：数据复杂性持续增加，数据来源和格式更加多样化。

2. 管理理念：从被动响应到主动赋能，提升数据服务水平。

3. 组织形态：向专业化与复合型升级，建立专业数据资产管理团队。

4. 管理方式：敏捷协同的一体化管理，提高开发效率。

5. 技术架构：面向云的Data Fabric，减少数据复制，提升访问效率。

6. 管理手段：自动化与智能化广泛应用，降低管理成本。

7. 运营模式：构建多元化的数据生态，拓展数据应用场景。

8. 数据安全：兼顾合规与发展，确保数据安全可控。

数据资产管理在数字经济时代的重要性日益凸显。通过明确角色职责、合理引进技术、着眼业务发展、加强数据合规和持续迭代完善，组织可以有效提升数据资产管理能力，释放数据资产的经济和社会价值。

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