数据资产管理实践白皮书（6.0版）-大数据技术标准推进委员会_47页_5mb

数据资产管理实践总结

背景意义

随着数据要素市场发展和数字经济兴起，数据资产管理成为激发组织活力、释放数据价值的关键。党的十九届四中全会首次将数据列为生产要素，二十大报告强调数据要素市场化配置对现代化经济体系建设的战略作用。数据资产管理包含资源化和资产化两个环节，构建全面有效的管理体系，提升数据质量与安全，保障数据资产价值释放。

主要内容概述

1. 定义与架构

   • 数据资产定义：合法拥有或控制的、能直接或间接创造效益的数据资源（文本、语音、图像等）。
   • 数据资产管理架构：规划、控制和供给数据资产的一组活动职能，覆盖数据资源化和资产化两个阶段。
   • 数据资产管理框架包含十个活动职能：数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、元数据分析、数据开发管理等。

2. 实践方法

   • 数据资源化：提升数据质量、保障数据安全，搭建数据模型和标准（如国家电网统一建模实践）。
   • 数据资产化：推动内外部流通，形成数据交易方式，创新商业模式（如商业银行数据资产入表）。

3. 保障措施

   • 战略管理：规划中长期目标，统筹资源配置。
   • 组织架构：建立集中式/联邦式管理模式，适应规模差异。
   • 制度体系：分层次设计标准、规范与操作手册，如工商银行项目案例。
   • 平台工具：建立集成平台，实现自动化运维，支持持续改进（如招商银行敏捷治理）。
   • 长效机制：实施培训、考核、审计等，强化数据文化建设。

发展趋势

• 理念更新：从被动响应转向主动赋能，建设首席数据官制度。
• 技术演进：采用面向云的DataFabric架构，融合AI实现自动智能化。
• 生态建设：数据交易市场成熟，创新经纪人模式，如深圳和上海数据交易所。
• 安全合规：平衡数据保护与流通，遵循国家法律法规，探索数据要素市场路径。

实践启示

当前多数企业处于能力建设初期，金融、通信领先，制造等行业需加强，建议：

1. 明确责权利和团队建设，引导数据文化。
2. 引进云、AI技术，提高自动化水平。
3. 关注业务应用场景，赋能数字化转型。
4. 强化依法数据治理，保证合规与创新并重。

本白皮书系统介绍了数据资产管理的理论框架与落地实践，在推进数据要素市场形成和数字经济高质量发展中具有重要意义。