（10）IT运维管理：ITIL先锋论坛—数据资产管理实践白皮书v5.docx

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PREFACE

前言

党的十九届四中全会首次将“数据”增列为一种生产要素，要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，标志着以数据为关键要素的数字经济进入新时代。数据要素所引发的生产要素变革，正在重塑着我们的需求、生产、供应和消费，改变着社会的组织运行方式。

良好的数据资产管理是释放数据要素价值的基础。数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个过程，通过数据资源化构建全面有效的、切合实际的数据资产管理体系，提升数据质量，保障数据安全；通过数据资产化，丰富数据资产应用场景，建立数据资产生态，持续运营数据资产，显性数据资产的业务价值、经济价值和社会价值。

经过多年发展，我国数据资产管理逐步进入深化落地时期。政府部门、金融机构、通信运营商、互联网企业等纷纷提出数字化转型路线，提出了数据资产管理框架，在数据资源化方面积累了实践经验，探索开展数据流通、价值评估、资产运营等数据资产化工作。

《数据资产管理实践白皮书》（5.0）是大数据技术标准推进委员会、中国信通院云计算与大数据研究所自2017年以来发布的第五版白皮书。基于多年理论研究和案例分析，本白皮书将以政府机构和企事业单位作为研究主体（侧重企业），以数据资产赋能业务发展作为核心逻辑，阐述数据资产管理的概念内涵、演进历程、发展现状，重点讨论数据资产管理的活动职能、保障措施、实践步骤等，并对数据资产管理进行总结与展望。

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Ⅱ

CATALOGUE

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目录

一、数据资产管理概述

(一)数据资产管理推动数据要素市场发展

(二)数据资产管理助力企业数字化转型

(三)数据资产管理的概念与内涵

(四)数据资产管理演进

(五)数据资产管理难点

二、数据资产管理活动职能

(一)数据模型管理

(二)数据标准管理

(三)数据质量管理

(四)主数据管理

(五)数据安全管理

(六)元数据管理

(七)数据开发管理

(八)数据资产流通

(九)数据价值评估

(十)数据资产运营

三、数据资产管理保障措施

(一)战略管理

(二)组织架构

(三)制度体系

(四)平台工具

(五)长效机制

四、数据资产管理实践步骤

(一)第一阶段：统筹规划

(二)第二阶段：管理实施

(三)第三阶段：稽核检查

(四)第四阶段：资产运营

五、数据资产管理的发展趋势

(一)管理对象：数据复杂性持续增加

(二)管理理念：从被动响应到主动赋能

(三)组织形态：向专业化与复合型升级

(四)管理方式：敏捷协同的一体化管理

(五)技术架构：面向云的DataFabric

(六)管理手段：自动化与智能化广泛应用

(七)运营模式：构建多元化的数据生态

(八)数据安全：兼顾合规与发展

六、数据资产管理总结与展望

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图目录

表目录

图1数据资产管理推动数据要素市场构建2

图2数据资产管理助力企业数字化转型3

图3数据资产管理架构5

图4数据资产管理难点8

图5华为一体化数据建模示例12

图6数据全流程质量校验管控14

图7数据安全分类分级流程与结果16

图8工商银行数据开发流程示例