信通院-数据资产管理实践白皮书3.0-2018.12_108页-4mb

报告摘要

《数据资产管理实践白皮书（3.0）》系统阐述了数据资产管理的定义、内涵、演变及实施要点，明确了数据资产管理在大数据时代的重要地位和作用，提出了数据资产管理的管理职能、保障措施、实施步骤、实践模式及成功要素。白皮书旨在为企业和政府开展数据资产管理提供理论指导和实践参考。

数据资产管理的重要性
数据已成为企业的重要资产，其管理在大数据时代成为企业数字化转型的关键。数据资产管理的目标是实现数据的可用、好用，提升数据价值，推动数据在“内增值，外增效”方面的作用。
数据资产管理的六大作用
- 全面盘点数据资产
- 不断提升数据质量
- 实现数据互联互通
- 提高数据获取效率
- 保障数据安全合规
- 持续释放数据价值
数据资产管理的演变
从传统的数据管理发展为数据资产管理，其核心在于以数据资产的价值、成本、收益为出发点，实现全生命周期管理。同时，管理职能从数据管理扩展为数据标准管理、数据生命周期管理、数据资产价值评估等。
数据资产管理的实施阶段
数据资产管理分为四个主要阶段：统筹规划、管理实施、稽核检查、资产运营。每个阶段都对应不同的管理职能和实施任务。
数据资产管理的实践模式
实践模式可分为“自上而下”和“自下而上”两种组织方式，以及“生产系统优先”和“数据系统优先”两种建设策略。不同模式适用于不同规模和复杂度的组织。
数据资产管理的成功要素
- 明确责权利标，有效推进管理
- 合理引进技术，提升治理能力
- 着眼业务应用，释放数据价值
- 加强数据合规，注重风险风控
- 持续迭代完善，形成良性闭环

数据资产管理框架
包含8项管理职能（数据标准、数据模型、元数据、主数据、数据质量、数据安全、数据价值、数据共享）和5项保障措施（战略规划、组织架构、制度体系、审计机制、培训宣贯）。
数据资产管理的挑战
- 数据标准混乱、数据质量差
- 数据孤岛严重、数据获取效率低
- 数据安全意识薄弱、数据价值难以评估
- 数据合规性不足、数据流通受限
数据资产管理的实施步骤
- 统筹规划：建立组织机构、制定标准规范
- 管理实施：建设数据平台、执行数据安全
- 稽核检查：监控数据标准、质量、生命周期
- 资产运营：开展价值评估、实现数据共享与流通
数据资产管理的工具支持
数据资产管理依赖多种工具平台，包括数据标准管理、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、数据生命周期管理等。这些工具帮助实现数据资产的标准化、统一化和自动化管理。
数据资产管理的未来展望
数据资产管理是一个持续迭代、不断完善的系统工程，需结合业务与技术，建立符合企业实际的管理体系。白皮书指出，数据资产管理将推动大数据与实体经济深度融合，促进数据驱动型组织的建设。