良好的數據資產管理是釋放數據要素價值的基礎。數據資產管理包含數據資源化、數據資產 化兩個過程，通過數據資源化構建全面有效的、切合實際的數據資產管理體系，提升數據質量， 保障數據安全；通過數據資產化，豐富數據資產應用場景，建立數據資產生態，持續運營數據資產， 顯性數據資產的業務價值、經濟價值和社會價值。?

數據資產管理概述
數據資產管理推動數據要素市場發展當前，數據成為各國發展數字經濟的重要抓手。在數字社會，數據成為了國家基礎性戰略資源，數字經濟正在成為創新經濟增長方式的強大動能。數據要素市場化配置上升為國家戰略，將充分發揮對其他要素資源的乘數作用。良好的數據資產管理是釋放數據要素價值、推動數據要素市場發展的前提與基礎。

數據資產管理助力企業數字化轉型
企業競爭的本質是在不確定市場環境下資源配置效率的競爭，數字化轉型通過優化企業資源獲取和資源配置，提高企業競爭優勢，數據資產管理提高業務數據化效率，推動數據業務化，加速企業數字化轉型。

數據資產管理的概念與內涵
數據資產管理包含數據資源化、數據資產化兩個環節，將原始數據轉變為數據資源、數據資產， 逐步提高數據的價值密度，為數據要素化奠定基礎。

數據資產管理演進
數據資產管理伴隨著數據理念與技術的演變而不斷發展，經歷了信息化時代、大數據時代、數據要素化時代。

數據資產管理難點
當前，數據資產管理仍然面臨一系列的問題和挑戰，涉及數據資產管理的理念、效率、技術、 安全等方面，阻礙了組織數據資產能力的持續提升。

數據資產管理活動職能
數據模型管理
采用企業架構指導建立企業級數據模型，并采用一體化建模的方法，是提升數據模型業務指 導性和模型質量的有效方式。數據模型是指現實世界數據特征的抽象，用于描述一組數據的概念和定義。數據模型管理是 指在信息系統設計時，參考邏輯模型，使用標準化用語、單詞等數據要素設計數據模型，并在信 息系統建設和運行維護過程中，嚴格按照數據模型管理制度，審核和管理新建和存量的數據模型。

數據標準管理
數據標準是指保障數據的內外部使用和交換的一致性和準確性的規范性約束。數據標準管理 的目標是通過制定和發布由數據利益相關方確認的數據標準，結合制度約束、過程管控、技術工 具等手段，推動數據的標準化，進一步提升數據質量。

數據質量管理
數據質量指在特定的業務環境下，數據滿足業務運行、管理與決策的程度，是保證數據應用效 果的基礎。數據質量管理是指運用相關技術來衡量、提高和確保數據質量的規劃、實施與控制等一 系列活動。衡量數據質量的指標體系包括完整性、規范性、一致性、準確性、唯一性、及時性等。

主數據管理
主數據（Master Data）是指用來描述企業核心業務實體的數據，是跨越各個業務部門和 系統的、高價值的基礎數據。主數據管理（MDM ，Master Data Management）是一系列 規則、應用和技術，用以協調和管理與企業的核心業務實體相關的系統記錄數據。

數據安全管理
數據安全是指通過采取必要措施，確保數據處于有效保護和合法利用的狀態，以及具備保障 持續安全狀態的能力 。數據安全管理是指在組織數據安全戰略的指導下，為確保數據處于有效保 護和合法利用的狀態，多個部門協作實施的一系列活動集合。包括建立組織數據安全治理團隊， 制定數據安全相關制度規范，構建數據安全技術體系，建設數據安全人才梯隊等。

元數據管理
元數據（Metadata）是指描述數據的數據。元數據管理（Meta Data Management） 是數據資產管理的重要基礎，是為獲得高質量的、整合的元數據而進行的規劃、實施與控制行為。

數據開發管理
數據開發是指將原始數據加工為數據資產的各類處理過程。數據開發管理是指通過建立開 發管理規范與管理機制，面向數據、程序、任務等處理對象，對開發過程和質量進行監控與管控， 使數據資產管理的開發邏輯清晰化、開發過程標準化，增強開發任務的復用性，提升開發的效率。

數據資產流通
對于組織而言，數據資產流通是指通過數據共享、數據開放或數據交易等流通模式，推動數 據資產在組織內外部的價值實現。

數據價值評估
數據價值評估是指通過構建價值評估體系， 計量數據的經濟效益、業務效益、投入成本等活動。數據價值評估是數據資產管理的關鍵環節， 是數據資產化的價值基線。

數據資產運營
數據資產運營是指通過對數據服務、數據流通情況進行持續跟蹤和分析，以數據價值管理為 參考，從數據使用者的視角出發，全面評價數據應用效果，建立科學的正向反饋和閉環管理機制， 促進數據資產的迭代和完善，不斷適應和滿足數據資產的應用和創新需求。