数据资产管理白皮书（2024）-袋鼠云-2024-108页_9mb

袋鼠云数据资产管理白皮书总结

一、数据要素的再认识

数据要素作为第五大生产要素，在数字经济时代具有重大价值。中国政府已将数据要素纳入经济发展规划，2023年8月财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起施行，标志着数据要素入表正式落地，数据从自然资源向经济资产转变。

数据资产管理是实现数据要素价值化的基础，旨在厘清数据资产的成本与效益，扩大其应用范围。Gartner预测，数据资产管理技术在中国将在两年内进入生产成熟期。本书系统阐述了数据资产管理的概念内涵、实施路径和平台工具，并结合行业实践案例，为读者提供数据资产管理新思路。

二、数据资产管理的组成及其职责

1. 数据资产管理框架：包括数据开发、数据标准管理、数据质量管理、数据治理、数据资产评估、数据资产流通、数据安全管理和数据消费等九个核心版块，贯穿数据资产全生命周期。

2. 数据治理模式：提出了三种基本模式及其组合模式，分别适用于不同规模和特点的企业。

3. 数据资产评估与入表：介绍了数据资产评估方法和数据资产入表路径，强调合规与确权、有效治理与管理、预期经济利益可行性分析、成本归集与分摊、列报与披露等五个关键步骤。

三、数据资产管理工具

袋鼠云数据资产管理工具架构是一个集成化的数据管理平台，包含以下核心组件：

• 数据开发：支持离线开发和实时开发，实现开发治理一体化。
• 数据资产：提供元数据管理、数据标准建立、数据模型、数据质量管理和数据治理等功能，帮助企业提升数据资产管理效率。
• 指标资产：提供一站式指标开发管理平台，涵盖指标定义、开发、调度、分析等全周期管理。
• 标签资产：实现原始数据的业务化加工和封装。
• 数据共享：提供统一的企业数据"纵向贯通""横向互联"的共享通道，包括API生成与注册、API管理、API申请与调用等功能。
• 数据安全：提供数据权限管理（平台层和Ranger底层控制）、数据分级分类等安全管控手段。

四、五行业数据消费实践案例

本书还介绍了多个行业的数据资产管理实践案例，包括：

1. 金融行业：银行和证券公司通过数据资产化建设，实现了数据驱动决策、风险管控和业务创新。
2. 央国企：企业通过构建统一的数据资产平台，提升战略决策和管理效率。
3. 制造行业：通过建设企业级数据资产中心，实现供应链协同和运营优化。
4. 海港行业：通过大数据平台建设，提升港口运营管理效率。
5. 政务和高校等行业：通过数据资产管理平台建设，提升公共服务和管理水平。

这些案例展示了数据资产管理平台如何助力不同行业实现数字化转型，释放数据价值，提升管理效率和业务创新能力。

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字数：809字
翻译自英文原文