数据资产管理实践报告-2023

**《数据资产管理实践白皮书(6.0版)》核心内容总结:**
本白皮书由大数据技术标准推进委员会发布,旨在为数据资产管理提供实践指导,侧重于企业视角,以数据资产赋能业务发展为核心逻辑。
**核心观点:**
* 数据资产管理是释放数据要素价值的基础,包含数据资源化和数据资产化两个过程。
* 良好的数据资产管理有助于推动数据要素市场发展和企业数字化转型。
* 企业应构建全面的、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,并丰富数据资产应用场景,实现数据价值。
**主要内容:**
1. **数据资产管理概述:** 定义数据资产的概念、内涵、演进历程及当前面临的难点。
2. **数据资产管理活动职能:** 详细阐述数据模型管理、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十大职能。
3. **数据资产管理保障措施:** 强调战略管理、组织架构、制度体系、平台工具和长效机制的重要性。
4. **数据资产管理实践步骤:** 提出统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个阶段,并阐述各阶段的关键活动。
5. **数据资产管理发展趋势:** 展望管理理念、组织形态、管理方式、技术架构、管理手段、运营模式和数据安全等方面的未来发展方向。
6. **总结与展望:** 强调明确责权利、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,以有效推进数据资产管理。
**核心建议:**
* 企业应根据自身情况,制定数据战略,构建合理的组织架构和制度体系。
* 应重视数据安全,兼顾合规与发展。
* 应积极探索数据资产运营模式,充分发挥数据资产的价值。
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