数据资产管理实践白皮书（5.0版）.pdf
本白皮书（5.0版）围绕数据资产管理，旨在释放数据要素价值，助力企业数字化转型。
**核心观点：**
* **数据资产管理是基础：** 数据要素市场发展和企业数字化转型都依赖于良好的数据资产管理。
* **数据资产管理包含两阶段：** 数据资源化（提升数据质量和安全）和数据资产化（丰富应用场景）。
* **数据资产管理十大活动职能：** 数据模型、标准、质量、主数据、安全、元数据、开发、流通、价值评估、运营。
* **数据资产管理五大保障措施：** 战略管理、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制。
* **数据资产管理实践四步骤：** 统筹规划、管理实施、稽核检查、资产运营。
* **数据资产管理发展八大趋势：** 管理对象复杂性增加、管理理念主动赋能、组织形态专业复合、管理方式敏捷协同、技术架构Data Fabric、管理手段自动化智能化、运营模式构建多元生态、数据安全兼顾合规发展。
**关键点：**
* 强调数据权属的重要性，明确自然人、法人和非法人组织的数据权益。
* 强调数据战略与企业发展、IT发展的一致性，提升管理效率和数据价值。
* 强调建立数据认责机制，统筹协调数据资产管理，加强各方对数据资产管理的认可。
* 强调组织建设应符合自身情况，集中式或联邦式皆可，也可融合。
* 强调从技术侧和管理侧提升数据开发管理效率，依托统一数据开发平台。
* 强调将数据安全分类分级，纳入数据安全管理。
* 强调数据共享和开放应充分考虑使用者需求，形成需求清单，保证合规安全。
* 强调统一数据服务平台的重要性，复用数据服务成果。
* 强调数据运营的重要性，通过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。
* 强调联邦式管理逐渐成为趋势，数据分散管理需求增长，Data Fabric 提供技术支持。
* 强调利用AI、ML、RPA等技术，实现数据资产管理自动化和智能化。
* 强调构建多元化的数据生态，并以开放银行作为典型代表。
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