2023-01-09-大数据技术标准推进委员会-数据资产管理实践白皮书（6.0版）_47页_5mb

• 数据资产管理的核心目标：推动数据要素市场化，助力企业数字化转型，赋能业务发展，释放数据资产价值。
• 关键定义：
  • 数据资产：由组织合法拥有或控制的、可计量或交易的数据，具有经济效益和社会效益。
  • 数据资产管理：包括数据资源化和数据资产化两个环节，通过规划、控制和供给活动，保障数据资产保值增值。
• 主要难点与挑战：
  1. 内驱动力不足：管理层共识缺乏，数据价值不明显。
  2. 业务与数据割裂：数据管理与业务发展脱节。
  3. 数据质量堪忧：数据管理效率低，质量提升缓慢。
  4. 运营机制缺失：数据资产无法持续运营，价值转化困难。
  5. 安全合规压力大：数据泄露风险高，合规要求复杂。
• 主要活动职能：
  • 数据资源化相关：数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据开发管理。
  • 数据资产化相关：数据资产流通、数据价值评估、数据资产运营。
• 保障措施：
  1. 战略管理：制定数据战略，明确目标与资源投入。
  2. 组织架构：建立集中式或联邦式管理模式，明确责权利分配。
  3. 制度体系：构建多层次标准规范和流程体系。
  4. 平台工具：支持PDCA循环和技术赋能，提升管理效率。
  5. 长效机制：培训宣贯、绩效考核、审计机制、数据文化建设。
• 实践步骤：
  • 统筹规划：评估能力、制定战略、建立责任体系。
  • 管理实施：建立规范体系、搭建平台、全流程管理。
  • 稽核检查：评价成果、持续改进。
  • 资产运营：促进流通、释放价值。
• 发展趋势：
  1. 管理理念升级：从被动响应到主动赋能，培养数据文化，提升数据素养。
  2. 组织形态优化：CDO制度完善，跨部门协同增强。
  3. 管理方式革新：DataOps倡导敏捷协同，实现一体化管理。
  4. 技术架构演进：云原生Data Fabric，提升数据整合效率。
  5. 管理手段智能：自动化、智能化广泛应用，降低管理成本。
  6. 运营模式多元：构建数据生态，推动价值变现。
  7. 安全与合规平衡：兼顾业务发展与数据安全。

车企数据管理面临的最大障碍是零部件供应链复杂性和数据标准化不足导致的信息孤岛问题，导致车辆全生命周期数据无法有效整合。