數據資產管理是一項長期性的、體系化的工作，為保證各項數據資產管理活動有效開展，統 籌推動數據資產管理工作順利進行，戰略規劃、組織架構、制度體系、平臺工具、長效機制等保 障措施變得極為重要。
戰略管理
戰略是組織長期發展規劃及資源配置的一系列行動，對于組織持續穩定發展具有重要的指導意義。戰略規劃是戰略管理的首要環節和基礎性工作，是數據資產管理的指導藍圖。戰略執行是戰略管理的中間環節，是戰略規劃落地的有效保障。戰略評估是優化組織數據戰略管理、提升數據戰略指導作用的必要手段。
組織架構
建立全方位、跨部門、跨層級的數據資產管理組織架構，是實施組織級統一化、專業化數據 資產管理的基礎，是數據資產管理責任落實的保障。
一般來說，數據資產管理組織架構包括決策層、組織協調層、數據資產管理層、工作執行層 四個層級。
制度體系
數據資產管理制度體系通常分層次設計，依據管理的顆粒度，制度體系可劃分為組織級數據 資產管理總體規定、管理辦法、實施細則和操作規范四個層次。
數據資產管理實踐步驟
數據資產管理實踐的通用步驟：“統籌規劃→管理實施→稽核檢查→資產運 營”，但各步驟之間并無嚴格的先后順序，組織可結合自身情況在各階段制定合理 的實施方案。
數據資產項目要依托統一管理平臺，實現數據資產的全流程管理。構建統一的數據資產管理平臺， 使各活動職能相關工具保持聯動，覆蓋數據的采集、流轉、加工、使用等環節；由數據資產管理 團隊組織開展數據資源化活動，對于每一項活動，在數據需求中明確和記錄數據使用方的規范與 期望，在數據設計中支持規則的落地與應用，在數據運維根據數據生產方業務和數據的變化，響 應數據使用方規則與期望的調整，并及時發現和整改問題數據。?
項目是執行組織級數據資產管理的最小單元，良好的數據資產項目管理是基礎，類比 IT 項目 管理框架，主要從目標一致性、角色合理性、范圍明確性（包括業務范圍、數據范圍、技術范圍等）、 風險可控性、成本可計量、質量可優化等方面考慮，如下圖：
數據資產管理發展趨勢
從信息時代到數字時代，數據由記錄業務逐漸轉變為智能決策，成為了組織持續發展的核心引擎。未來，數據資產管理將朝著統一化、專業化、敏捷化的方向發展，提高數據資產管理效率，主動賦能業務， 推動數據資產安全有序流通，持續運營數據資產，充分發揮數據資產的經濟價值和社會價值。
管理對象：數據復雜性持續增加
伴隨著互聯網、物聯網、云計算的發展，數據在來源、格式等方面的復雜性持續增加。
管理理念：從被動響應到主動賦能
隨著組織
數字化轉型的不斷深入推進，數據資產管理占組織日常經營管理的比重日漸增加， 傳統以需求定制開發為主要模式的被動服務形式，已難以滿足組織數據服務響應訴求。
組織形態：向專業化與復合型升級
區別于信息化階段作為 IT 部門的從屬部門，數據資產管理組織與職能已逐步獨立化，數據資產管理組織形成以 CDO 或 CIO 主導、業務部門與 IT 部門協同參與的模式。
管理方式：敏捷協同的一體化管理
傳統的數據資產管理建設往往由多個分散的管理活動和解決方案組成，造成數據資產管理各 個環節之間的脫節（包括開發與管理、管理與運營）的脫節，使得數據從生產端到消費端的開發 效率降低。
管理手段：自動化與智能化廣泛應用
隨著數據復雜性持續增加，依靠“手工人力”的數據資產管理手段將逐步被“自動智能”的“專 業工具”取代，覆蓋數據資源化、數據資產化的多個活動職能，在不影響數據資產管理效果的同時， 極大地降低了數據資產管理成本。
運營模式：構建多元化的數據生態
運營數據是持續創造
數據價值的有效方式，多元化的數據生態通過引入多維度數據、多類參 與方、多種產品形態，進一步拓展
數據應用場景和數據合作方式，為數據運營提供了良好的環境。
數據安全：兼顧合規與發展
應意識到數據安全與數據資產合理利用并不沖突，并且應從數據安全管理和數據資產流通兩方面同步尋找平衡點。
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