当前位置：数据资产管理实践
发布时间：2025-02-12 22:05 浏览次数：次 作者：admin
良好的数据资产管理是释放数据要素价值的基础。数据资产管理包含数据资源化、数据资产 化两个过程，通过数据资源化构建全面有效的、切合实际的数据资产管理体系，提升数据质量， 保障数据安全；通过数据资产化，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， 显性数据资产的业务价值、经济价值和社会价值。
数据资产管理概述
数据资产管理推动数据要素市场发展当前，数据成为各国发展数字经济的重要抓手。在数字社会，数据成为了国家基础性战略资源，数字经济正在成为创新经济增长方式的强大动能。数据要素市场化配置上升为国家战略，将充分发挥对其他要素资源的乘数作用。良好的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前提与基础。
数据资产管理助力企业数字化转型
企业竞争的本质是在不确定市场环境下资源配置效率的竞争，数字化转型通过优化企业资源获取和资源配置，提高企业竞争优势，数据资产管理提高业务数据化效率，推动数据业务化，加速企业数字化转型。
数据资产管理的概念与内涵
数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个环节，将原始数据转变为数据资源、数据资产， 逐步提高数据的价值密度，为数据要素化奠定基础。
数据资产管理演进
数据资产管理伴随着数据理念与技术的演变而不断发展，经历了信息化时代、大数据时代、数据要素化时代。
数据资产管理难点
当前，数据资产管理仍然面临一系列的问题和挑战，涉及数据资产管理的理念、效率、技术、 安全等方面，阻碍了组织数据资产能力的持续提升。
数据资产管理活动职能
数据模型管理
采用企业架构指导建立企业级数据模型，并采用一体化建模的方法，是提升数据模型业务指 导性和模型质量的有效方式。数据模型是指现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型管理是 指在信息系统设计时，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
数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理 的目标是通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，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
数据质量指在特定的业务环境下，数据满足业务运行、管理与决策的程度，是保证数据应用效 果的基础。数据质量管理是指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。衡量数据质量的指标体系包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性等。
主数据管理
主数据（Master Data）是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和 系统的、高价值的基础数据。主数据管理（MDM ，Master Data Management）是一系列 规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。
数据安全管理
数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障 持续安全状态的能力 。数据安全管理是指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。包括建立组织数据安全治理团队， 制定数据安全相关制度规范，构建数据安全技术体系，建设数据安全人才梯队等。
元数据管理
元数据（Metadata）是指描述数据的数据。元数据管理（Meta Data Management） 是数据资产管理的重要基础，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
数据开发是指将原始数据加工为数据资产的各类处理过程。数据开发管理是指通过建立开 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
对于组织而言，数据资产流通是指通过数据共享、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
数据价值评估是指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。数据价值评估是数据资产管理的关键环节， 是数据资产化的价值基线。
数据资产运营
数据资产运营是指通过对数据服务、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。
数据资产管理概述
数据资产管理推动数据要素市场发展当前，数据成为各国发展数字经济的重要抓手。在数字社会，数据成为了国家基础性战略资源，数字经济正在成为创新经济增长方式的强大动能。数据要素市场化配置上升为国家战略，将充分发挥对其他要素资源的乘数作用。良好的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前提与基础。
数据资产管理助力企业数字化转型
企业竞争的本质是在不确定市场环境下资源配置效率的竞争，数字化转型通过优化企业资源获取和资源配置，提高企业竞争优势，数据资产管理提高业务数据化效率，推动数据业务化，加速企业数字化转型。
数据资产管理的概念与内涵
数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个环节，将原始数据转变为数据资源、数据资产， 逐步提高数据的价值密度，为数据要素化奠定基础。
数据资产管理演进
数据资产管理伴随着数据理念与技术的演变而不断发展，经历了信息化时代、大数据时代、数据要素化时代。
数据资产管理难点
当前，数据资产管理仍然面临一系列的问题和挑战，涉及数据资产管理的理念、效率、技术、 安全等方面，阻碍了组织数据资产能力的持续提升。
数据资产管理活动职能
数据模型管理
采用企业架构指导建立企业级数据模型，并采用一体化建模的方法，是提升数据模型业务指 导性和模型质量的有效方式。数据模型是指现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型管理是 指在信息系统设计时，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
数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理 的目标是通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，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
数据质量指在特定的业务环境下，数据满足业务运行、管理与决策的程度，是保证数据应用效 果的基础。数据质量管理是指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。衡量数据质量的指标体系包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性等。
主数据管理
主数据（Master Data）是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和 系统的、高价值的基础数据。主数据管理（MDM ，Master Data Management）是一系列 规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。
数据安全管理
数据安全是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障 持续安全状态的能力 。数据安全管理是指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。包括建立组织数据安全治理团队， 制定数据安全相关制度规范，构建数据安全技术体系，建设数据安全人才梯队等。
元数据管理
元数据（Metadata）是指描述数据的数据。元数据管理（Meta Data Management） 是数据资产管理的重要基础，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
数据开发是指将原始数据加工为数据资产的各类处理过程。数据开发管理是指通过建立开 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
对于组织而言，数据资产流通是指通过数据共享、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
数据价值评估是指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。数据价值评估是数据资产管理的关键环节， 是数据资产化的价值基线。
数据资产运营
数据资产运营是指通过对数据服务、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。
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