本文介绍了数据资产管理的重要性及其概述，详细阐述了数据资产管理的活动职能包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等，并强调了数据安全管理的重要性。文章还讨论了数据资产管理的保障措施和实践步骤，以及发展趋势和总结展望。

重点内容：

1. 数据资产管理对数据要素市场化有推动作用。

2. 数据资产管理助力企业数字化转型。

3. 数据资产管理的活动职能包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等。

4. 数据安全管理是数据资产管理的重要部分。

5. 数据资产管理需要制定保障措施和实践步骤。

6. 数据资产管理面临发展趋势如数据复杂性增加、管理理念从被动响应到主动赋能等。

7. 数据资产管理需兼顾合规与发展，构建多元化的数据生态。

第一章：数据资产管理概述

1. 推动数据要素市场发展

    - 数据重要性提升：数据成为各国发展数字经济的重要抓手，我国数字经济增长迅速，数据要素市场化配置上升为国家战略。良好的数据资产管理能释放数据要素价值，推动数据要素市场发展，包括规范数据资产流程、提升质量、保障安全、丰富应用场景、建立资产生态等。

2. 助力企业数字化转型

    - 转型关键在于资源配置效率：企业数字化转型通过优化资源获取和配置来提高竞争优势，数据在其中发挥重要作用。数据资产管理能提高业务数据化效率，推动数据业务化，从业务供给端和需求端分别助力企业数字化转型，如国务院国资委鼓励国有企业提升数据资产管理能力。

3. 概念与内涵

    - 数据资产定义与权属权益：数据资产是组织合法拥有或控制、可计量或交易、能带来价值的数据资源，但数据权属和权益分配尚存在挑战，我国部分地区已出台相关法规明确数据权益。本白皮书从数据价值性视角定义数据资产，组织在数据资产化过程中需探索实践。

    - 数据资产管理环节与架构：数据资产管理包括数据资源化和数据资产化两个环节，通过一系列活动职能将原始数据转变为数据资产，其架构涵盖数据资产化和数据资源化过程，以提升数据价值。

4. 演进历程与发展现状

    - 发展历程：数据资产管理伴随数据理念与技术演变，从技术视角的数据管理发展到如今以释放数据资产价值为核心的管理阶段，理论框架逐步成熟，但多数框架未强调数据资产价值实现路径。

    - 发展现状：行业间数据资产管理能力差异显著，企业实践模式不同，部分企业已开始探索数据资产价值评估，如光大银行、南方电网、浦发银行等在数据资产估值、定价、报表管理等方面进行了实践。

5. 难点与挑战

    - 面临的主要问题：数据资产管理面临内驱动力不足、与业务发展割裂、数据孤岛、数据质量不达标、开发效率低、资产难以持续运营、难以平衡数据流通与安全等问题，这些问题阻碍了组织数据资产能力提升。

第二章：数据资产管理活动职能

1. 数据模型管理

    - 管理关键活动与方法：包括计划、执行、检查、改进环节。计划环节需确认相关利益方，采集和分析需求，设计企业级数据模型；执行环节参考逻辑模型开发物理模型，进行评审和上线；检查环节确保模型与架构一致性，建立检查基线；改进环节根据检查结果优化模型相关内容。华为采用企业架构指导建立企业级数据模型和一体化建模方法，提升了模型质量和业务指导性。

2. 数据标准管理

    - 目标与关键活动：目标是推动数据标准化，提升数据质量。关键活动涵盖管理计划（确定负责人，开展需求调研，制定规划路线）、执行（定义和发布数据标准，应用于相关工作）、检查（检查标准适用性和应用程度）、改进（维护和优化标准）。交通银行通过数据建模工具推动数据标准落地，并以其促进数据质量提升🔶12-133

文档第三章和第四章主要围绕数据资产管理的保障措施和实践步骤展开，为企业和组织有效开展数据资产管理提供了全面的指导和具体的操作方法，有助于推动数据资产管理工作的顺利进行，实现数据资产的价值最大化。

第三章：数据资产管理保障措施

1. 战略管理

    - 数据战略重要性：在数字时代，数据战略是组织开展精益数据资产管理的基础，对组织持续稳定发展具有重要指导意义。它确立了数据资产管理的中长期目标和管理活动优先级，确保数据战略与业务战略相契合。

    - 战略管理流程：包括战略规划、执行和评估三个环节。战略规划需评估组织数据资产管理能力，结合发展规划明确目标、原则、活动及资源投入；战略执行通过拆解规划制定阶段性计划并调整；战略评估从多维度评估战略内容和管理过程，提升有效性。

2. 组织架构

    - 架构层级与职责：一般包括决策层（由CIO或CDO担任，制定决策、战略和考核机制）、组织协调层（虚拟的数据资产管理委员会，统筹管理和协调资源，细化考核指标）、数据资产管理层（数据资产管理办公室，构建和维护架构，制定制度体系和长效机制，开展检查与总结）、工作执行层（业务部门和IT部门，落实数据资产管理工作）。

    - 管理模式比较与选择：集中式管理和联邦式管理是两种主要组织模式，各有特点、优势和适用对象。集中式管理适用于中大型企业，联邦式管理适用于中小型或集团型企业。实践中可根据企业自身情况选择，也可采用混合模式，理论上联邦式管理逐渐成为趋势。

    - 数据认责机制与人才要求：数据认责机制对统筹协调数据资产管理至关重要，华为和平安银行分别建立了相应机制。此外，数据资产管理需要复合型人才，具备多方面技能和能力，包括数据架构、安全、法律法规、业务理解、市场洞察与运营、产品设计与定价等知识。

3. 制度体系

    - 分层设计与内容：数据资产管理制度体系分层次设计，包括总体规定（阐述目标、组织、责任等）、管理办法（规定各活动职能管理目标、原则、流程等）、实施细则（明确活动执行标准、规范、流程）、操作规范（规定工作规程等）。业务案例是对制度体系的有效补充，交通银行为此建立了“工作手册”机制。

4. 平台工具

    - 管理视角支持：从管理视角出发，数据资产管理平台工具支持PDCA流程，包括规划环节的认责体系落实、需求管理和资产现状评估；执行环节的标准规范操作、数据开发与运维；检查环节的各项跟踪；改进环节的问题标记、建议生成和闭环管理。

    - 开发视角呈现：从开发视角看，平台工具呈现一体化形式，打通相关平台工具，确保数据模型设计与开发遵循标准规范，实现数据质量源头管理，监控开发全流程，提升规范性。

5. 长效机制

    - 机制组成与作用：包括培训宣贯（提升员工技术水平）、绩效考核（确保工作落实）、激励机制（提升工作积极性）、审计机制（保障按规划执行）、数据文化（培养核心价值观和驱动力）等，这些长效机制是数据资产管理活动持续高效运行的重要保障。