2021-12-20-中国信通院-数据资产管理实践白皮书（5.0版）_54页_3mb

数据资产管理实践白皮书（5.0）总结

一、核心概念

• 数据要素市场重要性：数据作为新型生产要素，推动数字经济时代发展，数据资产管理是释放数据价值的基础。
• 数据资产管理：涵盖数据资源化（构建管理体系、提升质量、保障安全）和资产化（拓展应用、建立生态、持续运营），并通过PDCA循环实现闭环管理。
• 双重目标：既要满足数据供给方的需求，也要匹配消费方场景，兼顾合规与收益。

二、主要挑战

1. 内部动力不足：管理层对数据战略共识不足，数据资产管理投入短期回报较低。
2. 割裂业务与业务规划：数据管理与业务脱节，缺乏协同。
3. 数据孤岛：跨部门壁垒导致数据流通困难，阻碍数字化转型。
4. 数据质量困境：源头治理缺失、质量规则未统一、技术手段不足。
5. 开发与运营效率低下：数据开发流程复杂，缺乏敏捷性；资产运营缺乏科学评估。
6. 安全与流通的平衡：合规压力大，难以兼顾数据流通与安全。

三、关键活动职能

数据资产管理包含10个活动职能，覆盖资产建设和运营全过程，包括数据模型、标准、质量、主数据、安全、元数据、开发、流通、价值评估及运营。每个环节强调标准化、自动化与业务深度融合。

四、保障措施

1. 战略与组织：明确数据责任体系，建立跨层级协同架构。
2. 制度与平台：通过标准化规范和跨平台工具缓解数据孤岛。
3. 文化与长效管理：培养复合型人才，固化PDCA流程，建立数据伦理机制。

五、实践步骤

1. 统筹规划：识别资产、制定战略、构建管理体系。
2. 管理实施：建立标准化规范，搭建数据平台。
3. 稽核检查：持续检查资源化成果，优化模式。
4. 资产运营：通过运营评估、生态建设释放数据价值。

六、发展趋势

1. 管理对象复杂化：物联网、非结构化数据比重增加。
2. 主动赋能理念：数据从被动响应转向业务场景化供给。
3. 一体化数据管理：Agile+DataOps推动全流程整合。
4. 云原生Data Fabric：动态数据网格替代传统数据仓库。
5. 自动化与智能驱动：AI、机器学习覆盖全生命周期管理。
6. 平衡安全与生态：统一框架兼顾合规与流通。
7. 开放生态拓展：外部合作伙伴深化数据价值打造。

七、核心建议

• 明确责权、精准施策。
• 引入AI、云计算，敏捷推进。
• 和业务结合释放价值。
• 做好合规顶住压力。
• 迭代演进永不停步。