# 数据资产管理实践白皮书核心内容总结

由 superadmin 于 2025/01/15, 15:15 最后修改
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数据资产管理的重要性

在数字经济蓬勃发展的当下，数据已然成为国家基础性战略资源，对经济增长的推动作用愈发显著。数据资产管理作为释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的基石，其重要性不言而喻。良好的数据资产管理不仅能够显著提升数据质量，确保数据安全可靠，还能不断拓展数据资产的应用场景，构建起完善的数据资产生态，为组织乃至国家的数字化转型和创新发展注入强劲动力。

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，具备为组织创造经济效益和社会效益的巨大潜力。数据资产管理则涵盖了对数据资产进行规划、控制和提供的一系列综合活动职能，核心目标在于充分挖掘和提升数据资产的内在价值，使其成为组织发展的关键驱动力。

数据资产管理的演进

数据资产管理的发展历程与数据理念和技术的演变紧密相连。从上世纪八十年代初具雏形的数据管理概念，到信息化时代数据主要作为业务记录的载体，再到大数据时代数据实现集中存储和管理，其重要性逐步凸显。如今，在数据要素化时代，数据管理已全面升级为对数据资产的深度管理，以释放数据资产价值为核心目标，成为组织战略规划的关键组成部分。

数据资产管理的活动职能

数据资产管理包含 10 个关键活动职能，贯穿数据资源化和数据资产化两个重要阶段：

1. 数据模型管理：精心设计和管理数据模型，确保其与业务架构、数据架构、IT 架构高度一致，为数据的规范存储和高效利用奠定基础。

2. 数据标准管理：制定并发布全面的数据标准，大力推动数据标准化进程，从根本上提升数据质量，保障数据的一致性和准确性。

3. 数据质量管理：开展衡量、提高和确保数据质量的全方位规划、实施与控制活动，通过建立严格的质量管控体系，剔除低质量数据，提升数据的可信度和可用性。

4. 主数据管理：高效协调和管理与企业核心业务实体紧密相关的系统记录数据，确保主数据的准确性和完整性，为业务决策提供坚实的数据支撑。

5. 数据安全管理：采取全方位的安全措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，防范数据泄露、滥用等安全风险，维护组织和用户的合法权益。

6. 元数据管理：深入管理描述数据的数据，即元数据，通过元数据的精准管控，提升组织对数据的理解和认识，促进数据的共享和协同使用。

7. 数据开发管理：严密监控和管控数据开发过程，优化开发流程，提升开发效率，确保数据开发活动符合组织的战略目标和业务需求。

8. 数据资产流通：积极通过数据共享、开放或交易等多种方式，推动数据资产的价值实现，促进数据在组织内外部的高效流通和充分利用，释放数据的潜在经济价值。

9. 数据价值评估：构建科学合理的价值评估体系，精准计量数据的经济效益、业务效益、投入成本等关键指标，为数据资产的管理和运营提供量化依据，助力组织做出明智的决策。

10. 数据资产运营：全面评价数据应用效果，建立正向反馈和闭环管理机制，持续优化数据资产的运营模式，提升数据资产的运营效益，实现数据资产的长期增值。

数据资产管理的保障措施

为确保数据资产管理活动的高效开展并取得实效，需从以下五个方面着手保障：

1. 战略管理：精心规划、严格执行并定期评估数据战略，明确中长期目标，合理确立管理活动优先级，使数据资产管理与组织的整体发展战略紧密契合，引领数据资产管理工作方向。

2. 组织架构：打破部门壁垒，建立全方位、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构，明确各部门、各层级在数据资产管理中的职责和权限，形成协同共进的工作合力，确保数据资产管理工作的全面覆盖和有效推进。

3. 制度体系：制定完善的数据资产管理制度体系，涵盖总体规定、管理办法、实施细则和操作规范等多个层面，为数据资产管理提供明确的制度遵循和规范指导，保障数据资产管理工作的有序开展。

4. 平台工具：积极引入先进的技术支持，打造功能强大的数据资产管理平台和工具，为数据资产管理活动的执行提供坚实的技术支撑，提升数据资产管理的自动化、智能化水平，提高工作效率和质量。

5. 长效机制：建立健全包括培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制和数据文化培养在内的长效机制，通过持续的培训提升员工的数据资产管理意识和技能水平，以绩效考核和激励机制激发员工的积极性和主动性，借助审计机制确保数据资产管理工作的规范性和合规性，同时大力培育数据文化，营造全员参与、重视数据的良好氛围，为数据资产管理的长期稳定发展提供有力保障。

数据资产管理的实践步骤

数据资产管理的实践可划分为四个关键阶段，逐步推进，确保工作的系统性和连贯性：

1. 统筹规划：全面评估组织当前的数据资产管理能力，准确把握现状和短板；据此发布清晰明确的数据战略，为数据资产管理指明方向；同时建立完善的组织责任体系，明确各部门、各岗位在数据资产管理中的职责分工，为后续工作的开展奠定坚实的组织基础。

2. 管理实施：依据数据战略和组织责任体系，建立全面、系统的数据资产管理规则体系，涵盖数据模型、数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；依托专业的数据资产管理平台，将管理规则落地实施，全面开展数据资产管理活动，确保数据资产的规范化、标准化管理，提升数据资产的整体质量和价值。

3. 稽核检查：依据既定的标准规范，常态化开展对数据资源化过程与成果的稽核检查工作，及时发现和纠正数据资产管理过程中存在的问题和不足，通过持续的优化改进，不断完善数据资产管理模式，提升数据资产管理的精细化水平，确保数据资产的质量和安全始终处于可控状态。

4. 资产运营：构建科学合理的数据资产价值评估体系，精准评估数据资产的价值贡献；同时制定有效的数据资产运营策略，通过数据共享、开放、交易等多种方式，促进数据资产在组织内外部的高效流通和深度应用，充分释放数据资产的经济价值和社会价值，实现数据资产的可持续运营和发展。

数据资产管理的发展趋势

展望未来，数据资产管理将呈现以下八大发展趋势：

1. 管理对象：随着数据来源的不断拓展和数据类型的日益丰富，数据的复杂性将持续增加，数据来源和格式将更加多样化，对数据资产管理的广度和深度提出更高要求，促使组织不断优化管理策略和方法，以应对海量、多源、异构数据的管理挑战。

2. 管理理念：从传统的被动响应模式向主动赋能转变，数据资产管理将更加注重提升数据服务水平，主动挖掘数据潜在价值，为业务发展提供前瞻性支持，助力组织在市场竞争中抢占先机，实现数据驱动的创新发展。

3. 组织形态：向专业化与复合型方向升级，组织将逐步建立专业的数据资产管理团队，团队成员不仅具备深厚的数据管理专业知识，还熟悉业务领域知识，能够跨部门、跨领域协同工作，为数据资产管理提供全方位、高质量的专业支持，推动数据资产管理工作向纵深发展。

4. 管理方式：采用敏捷协同的一体化管理方式，打破数据管理各环节之间的壁垒，实现数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等职能的无缝衔接和协同运作，提高数据开发效率，缩短数据从产生到应用的周期，快速响应业务变化和市场需求，提升组织的敏捷性和竞争力。

5. 技术架构：面向云的 Data Fabric 技术架构将得到广泛应用，该架构能够在本地、边缘和公有云等多云环境中提供无缝的数据访问和管理能力，减少数据复制，提升数据访问效率，降低数据存储和管理成本，为数据资产管理提供更加灵活、高效、智能的技术支撑，助力组织实现数据资产的全局优化和智能管理。

6. 管理手段：自动化与智能化技术将在数据资产管理中得到广泛应用，如机器学习、人工智能、自然语言处理等技术将深度融入数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理等环节，实现数据的自动分类、自动标注、智能监控、智能预警等功能，降低人工干预成本，提高管理精度和效率，使数据资产管理更加智能、精准、高效。

7. 运营模式：构建多元化的数据生态，组织将加强与外部合作伙伴的深度合作，拓展数据应用场景，共同探索数据资产的创新应用模式和商业模式，实现数据资产的价值最大化，推动数据要素市场的繁荣发展，形成互利共赢的数据生态格局。

8. 数据安全：在数据安全方面，将更加注重兼顾合规与发展，在严格遵守相关法律法规和政策要求的基础上，积极探索数据安全保护的新技术和新方法，确保数据在流通和应用过程中的安全可控，同时充分发挥数据的价值，为组织和社会创造更大的经济效益和社会价值，实现数据安全与数据利用的有机统一。

在数字经济时代，数据资产管理的重要性日益凸显，已成为组织提升核心竞争力、实现可持续发展的关键战略举措。通过明确角色职责、合理引进先进技术、紧密围绕业务发展需求、加强数据合规管理以及持续迭代完善管理策略，组织能够有效提升数据资产管理能力，充分释放数据资产所蕴含的巨大经济和社会价值，为数字经济的高质量发展注入强大动力，推动社会向更加

IT运维管理：ITIL先锋论坛—数据资产管理实践白皮书v5.docx

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