2019-07-05_中国信通院_数据资产管理实践白皮书（4.0版）_69页_10mb

数据资产管理实践白皮书（4.0版）总结

核心内容

《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、CCSA TC601大数据技术标准推进委员会编写，旨在为政府和企业开展数据资产管理提供参考，同时也为相关产品和服务提供商提供理论依据和实践指导。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，以及实施要点、实践模式、软件工具和成功要素，强调数据资产管理在实现数据价值、提升企业竞争力和推动数字化转型中的关键作用。

主要观点

1. 数据资产管理的重要性
   数据资产是企业的重要资源，其管理与应用对于数据价值的释放和企业的数字化转型具有决定性意义。白皮书指出，数据资产管理能够解决数据孤岛、数据质量、数据安全和数据价值评估等问题，实现数据的可得、可用、好用。

2. 数据资产管理的演变
   数据资产管理是在数据管理基础上的进一步发展，强调数据作为资产的价值管理，整合数据标准、数据模型、数据质量、数据安全等管理职能，并引入数据价值管理，以实现更全面的管理目标。

3. 数据资产管理的现状与发展
   随着大数据技术的发展，数据管理对象日益复杂，处理架构逐步向云平台和分布式系统迁移，组织职能不断升级，管理手段趋向自动化和智能化，应用范围持续扩大。

4. 数据资产管理的实施要点
   实施分为四个阶段：统筹规划、管理实施、稽核检查、资产运营。每个阶段都有明确的交付物和关键活动，以确保数据资产管理的顺利推进和有效落地。

5. 数据资产管理的实践模式
   实践模式分为自上而下和自下而上两种。前者适合大型企业，强调规范和标准的先行；后者适合中小型机构，以问题为导向，快速见效。

6. 数据资产管理的软件工具
   白皮书列举了多种数据资产管理相关工具，包括数据标准管理工具、数据模型管理工具、元数据管理工具、主数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具、数据价值管理工具和数据服务管理工具，为数据资产管理提供技术支持。

关键信息

• 数据资产管理定义：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，包括开发、执行和监督相关流程，以实现数据资产的保值增值。
• 数据资产管理的内涵：包括数据资产管理的核心管理职能和保障措施，如战略规划、组织架构、制度体系、审计机制和培训宣贯。
• 数据资产管理的挑战：数据孤岛、数据质量低下、缺乏统一标准、数据安全风险、缺乏数据价值管理体系。
• 数据资产管理的实施阶段：分为统筹规划、管理实施、稽核检查、资产运营四个阶段，每个阶段都有具体的交付物和管理任务。
• 数据资产管理的保障措施：包括战略规划、组织架构、制度体系、审计机制和培训宣贯，以确保数据资产管理工作的有序开展。
• 数据资产管理的工具支持：涵盖数据标准、模型、元数据、主数据、质量、安全、价值和服务等七大类工具，实现数据资产管理的全流程支持。

实施要点与成功要素

实施步骤

1. 统筹规划：制定数据资产管理战略规划，明确组织架构、制度体系、数据资产盘点等，形成数据地图和管理指引。
2. 管理实施：建立数据资产管理平台，执行数据标准、数据模型、元数据、主数据等管理职能，确保数据质量与安全。
3. 稽核检查：对数据标准、数据质量、数据安全等进行常态化检查，确保数据资产管理的规范性和有效性。
4. 资产运营：实现数据资产的价值评估、内部共享和对外流通，推动数据资产的持续增值和高效利用。

成功要素

1. 明确责权利：通过数据认责机制，确保数据资产管理各环节责任清晰、执行到位。
2. 合理引进技术：利用自动化、智能化工具提升数据治理能力，实现数据的高效管理。
3. 着眼业务应用：数据资产管理应围绕业务需求展开，提升数据服务能力和应用效果。
4. 加强数据合规：制定完善的数据安全策略，确保数据获取、使用、存储和传输的合法合规。
5. 持续迭代完善：通过持续改进和优化，形成数据资产管理的良性闭环。

案例与行业应用

• 政府层面：多个省份已设立大数据管理局，推动政务数据共享与应用。
• 金融行业：监管机构发布数据治理指引，推动数据质量与安全提升。
• 医疗行业：国家卫健委发布数据管理规范，推动健康医疗大数据应用。
• 工业领域：工业互联网产业联盟发布调查报告，指导工业企业数据资产管理。

附录与图表

• 附录提供了数据资产管理相关术语，有助于理解白皮书内容。
• 图表包括数据资产管理在大数据体系中的定位、数据资产管理实施步骤、组织架构、制度体系、数据评估方法等，为实践提供直观参考。

总结

《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》全面梳理了数据资产管理的理论与实践，强调数据资产管理在推动数据价值释放、提升企业数据管理能力中的重要性。白皮书不仅为数据资产管理提供了系统化的指导，还结合行业案例，为不同类型的机构提供了可行的实践路径。数据资产管理正成为推动大数据与实体经济深度融合的关键环节。