数据资产管理实践白皮书（4.0版）-信通院-2019.5-69页_1mb

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、现状及发展趋势，明确了数据资产管理在企业中的关键管理职能和保障措施，并提出了实施步骤、实践模式和软件工具的使用建议。

主要观点

1. 数据资产管理的重要性
   数据作为新型生产要素，其价值发挥受到数据质量、互联互通、安全合规、价值评估等多方面因素影响。数据资产管理是解决这些问题、实现数据价值释放的必经之路。

2. 数据资产管理的内涵
   数据资产管理是贯穿数据全生命周期的系统性工作，涵盖数据标准、数据模型、元数据、主数据、数据质量、数据安全、数据价值、数据共享等八大职能，同时依赖战略规划、组织架构、制度体系、审计机制和培训宣贯五大保障措施。

3. 数据资产管理的演变
   数据资产管理是数据管理的升级版，其管理视角、职能范围和管理要求均有所提升，强调数据作为资产的全生命周期管理和价值创造。

4. 数据资产管理的现状与趋势

   • 数据管理对象向海量、多样、实时方向发展；
   • 处理架构向云平台和分布式系统迁移；
   • 组织职能向跨部门协作演进；
   • 管理手段向自动化、智能化发展；
   • 应用范围从内部向内外结合扩展。

关键信息

数据资产管理的八大管理职能

1. 数据标准管理：制定统一标准，确保数据一致性、规范性。
2. 数据模型管理：设计标准化数据模型，提升系统间数据协同。
3. 元数据管理：支持数据追踪、影响分析、数据地图构建。
4. 主数据管理：统一管理企业核心数据，保障数据一致性与准确性。
5. 数据质量管理：通过监控、规则校验、问题分析等方式提升数据质量。
6. 数据安全管理：保障数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全。
7. 数据价值管理：从成本和收益角度评估数据资产，优化数据应用。
8. 数据共享管理：实现数据内外部共享与流通，提升数据应用效率。

数据资产管理的五大保障措施

1. 战略规划：明确数据资产管理目标，将其纳入企业战略。
2. 组织架构：设立数据资产管理委员会和中心，明确各角色职责。
3. 制度体系：制定管理规范，细化到接口、模型、数据开放等层面。
4. 审计机制：贯穿数据资产管理全过程，保障规范执行与数据安全。
5. 培训宣贯：提升员工数据管理意识，推动数据资产管理落地。

数据资产管理的实施步骤

1. 第一阶段：统筹规划

   • 制定战略规划，明确目标和组织架构。
   • 交付物：《数据资产管理规划》、《数据资产管理认责机制》等。

2. 第二阶段：管理实施

   • 实施数据管理平台建设，推进数据标准、模型、质量等管理职能。
   • 交付物：《数据资产管理办法》、《数据资产管理实施细则》。

3. 第三阶段：稽核检查

   • 定期检查数据标准执行情况、数据质量、数据生命周期等。
   • 交付物：《数据资产管理稽核办法》、《数据资产管理问题管理办法》。

4. 第四阶段：资产运营

   • 开展数据资产价值评估和共享流通，提升数据服务和应用能力。
   • 交付物：《数据资产价值评估方法》、《数据资产共享流通管理办法》。

数据资产管理的实践模式

1. 建设策略

   • 自上而下：规划先行，适合大型企业，但见效慢。
   • 自下而上：问题导向，适合中小型机构，见效快。

2. 切入方式

   • 生产系统入手：包括数据模型建设、主数据建设等。
   • 数据系统入手：包括统一数据平台、数据集市等。

数据资产管理的软件工具

1. 数据标准管理工具：支持标准生成、映射、变更、版本管理等。
2. 数据模型管理工具：支持模型设计、差异稽核、变更管控、可视化展示。
3. 元数据管理工具：支持元数据采集、识别、分类、展示与应用。
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：支持质量需求管理、规则设置、任务调度、监控分析、报警与报告生成。
6. 数据安全管理工具：支持数据获取、脱敏、统一认证、租户隔离、日志审计、异常监控、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、价值释放优化。
8. 数据共享管理工具：支持数据共享与流通，包括数据地图、数据服务、数据开放平台等。

总结

数据资产管理是企业实现数据价值释放的关键手段，涉及多方面的管理职能和保障措施。随着技术发展和管理需求变化，数据资产管理正从传统的数据管理向更系统化、智能化、价值导向的方向发展。企业应结合自身实际情况，选择合适的建设策略和切入方式，通过专业工具和组织架构保障数据资产管理的顺利实施，推动数据资产的保值增值，助力大数据与实体经济深度融合。