数据资产管理实践白皮书4.0版_67页_6mb

报告摘要

数据资产管理实践白皮书（4.0版）总结

核心内容

本白皮书系统阐述了数据资产管理的定义、内涵、重要性、现状与发展趋势，以及数据资产管理的主要内容、实施要点、实践模式和相关软件工具。白皮书旨在为企业和政府部门提供数据资产管理的参考依据，推动数据资产的规范化、标准化、安全化和价值化管理。

主要观点

数据资产管理的定义与内涵
- 数据资产是指企业拥有或控制的、能够带来未来经济利益的数据资源。
- 数据资产管理是规划、控制和提供数据资产的一组业务职能，涵盖数据全生命周期管理。
- 数据资产管理包括核心管理职能和保障措施，如数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理和数据共享管理。
数据资产管理的重要性
- 数据作为重要生产要素，是推动企业数字化转型的关键资源。
- 数据资产管理能够解决数据孤岛、数据质量低、数据安全薄弱等问题，实现数据价值的有效释放。
- 数据资产管理有助于提升数据获取效率、保障数据安全合规、持续释放数据价值。
数据资产管理是各方关注的重要议题
- 地方政府、行业组织、国家层面均高度重视数据资产管理。
- 各地已设立大数据管理局，推动“数字政府”建设。
- 金融、医疗、工业等行业已积累丰富的数据资产管理经验。
数据资产管理的现状与发展
- 数据管理对象日益复杂，数据规模、来源和格式多样化。
- 数据处理架构向云平台和分布式系统迁移，数据预处理流程从ETL向ELT转变。
- 数据管理组织职能逐步升级，从IT部门为主向跨部门、跨系统协作转变。
- 管理手段趋向自动化和智能化，借助工具提升管理效率。
- 数据资产管理的应用范围不断扩大，涵盖内外部数据共享与服务。

关键信息

数据资产管理的主要内容

管理职能
1. 数据标准管理
2. 数据模型管理
3. 元数据管理
4. 主数据管理
5. 数据质量管理
6. 数据安全管理
7. 数据价值管理
8. 数据共享管理
保障措施
1. 制定战略规划
2. 完善组织架构
3. 建立制度体系
4. 设置审计机制
5. 开展培训宣贯

数据资产管理的实施要点

实施步骤
1. 统筹规划：制定战略规划，明确管理目标和组织架构。
2. 管理实施：建立数据资产管理平台，实施数据标准、模型、质量管理等。
3. 稽核检查：对数据标准执行、数据质量、数据安全等进行常态化稽核。
4. 资产运营：实现数据价值评估、共享与流通，提升数据资产运营能力。
实践模式
- 建设策略：自上而下和自下而上两种模式。
  - 自上而下：以战略规划为起点，规范性好，适合大型企业。
  - 自下而上：以问题为导向，快速见效，适合中小型机构。
- 切入方式：从生产系统或数据系统入手。
  - 生产系统：数据模型建设、主数据建设。
  - 数据系统：统一数据平台、数据集市。
软件工具
1. 数据标准管理工具：支持标准生成、映射、变更管理、版本查询等。
2. 数据模型管理工具：支持模型设计、差异稽核、可视化展示、版本管理等。
3. 元数据管理工具：支持元数据采集、分类、展示、搜索、分析等功能。
4. 主数据管理工具：支持主数据存储、整合、清洗、分发与监管。
5. 数据质量管理工具：支持质量规则设置、校验、任务调度、监控分析、报警和报告生成。
6. 数据安全管理工具：支持数据获取安全、脱敏、统一认证、租户隔离、日志审计、异常监控和数据分类分级。
7. 数据价值管理工具：支持数据需求分析、价值评估、成本管理、收益管理、服务管理与价值统计。