数据资产化治理一体机解决方案：数据资产化技术及治理与未来趋势分析.pptx

数据资产化背景

数据资产化的技术障碍

数据资产化的治理方案

数据资产化治理一体机方案

数据资产化与数据人民币发行

■数据资产化一体机功能介绍;

数据资产化背景概述;

数据不仅可以用于企业内部管理，还

可以通过数据交易、数据共享等方式创造价值，成为新的经济增长点。

数据成为竞争力

在信息时代，拥有优质的数据资源已

成为企业竞争力的重要组成部分，数据的质量、数量、处理能力等方面都影响着企业的竞争力。;

数据驱动决策

通过数据资产化，企业可以将数据

转化为有价值的资产，进而利用数据驱动决策，提高决策效率和精准度。;

数据创新应用

数据资产化为企业提供了丰富的数据资源，可以支持企业进行产品创新、服务创

新等，推动产业创新发展。

数据驱动转型

数据资产化使得企业能够基于数据进行业务转型和升级，提高业务效率和竞争力。

数据共享与协同

通过数据资产化，企业可以实现数据共享和协同，促进产业链上下游企业之间的

合作与创新。;

数据赋能实体经济

数据资产化可以将数字经济与实体经济相结合，通过数据赋能传统产业，提高传统产业的生产

效率和服务质量。

数据驱动新业态

数据资产化可以催生新的商业模式和业态，如共享经济、平台经济等，推动数字经济与实体经

济的深度融合。

数据安全与隐私保护

在数据资产化的过程中，企业需要加强数据安全与隐私保护，确保数据的安全性和合规性，为

数字经济与实体经济的融合提供有力保障。;

数据资产定义

数据资产是指由企业拥有或控制的，能够为企业带来经济利益的数据资源，包括结构化数据、非结构化数据

以及数据处理能力等。

数据资产化管理

数据资产化管理是指对数据资产进行规划、组织、控制、利用和评价的一系列活动，旨在实现数据资产的最

大化利用和价值创造。

数据资产化意义

数据资产化有助于企业更好地管理和利用数据资源，提高数据质量和处理能力，从而为企业创造更多的经济

价值和社会价值。;

01

国家侧

√有助于推动数字经济发展；

√有利于提升国家竞争力；

√有助于促进科技创新；

√..;

中共中央《国务院关于构建数据基

础制度更好发展数据要素作用的已

建

规范数据资产评估行为，保护资产评

数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智

能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消

和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方

大、生活方式和社会治理方式。

国务院《“十四五”数字

经济发展规划》;

数据资产化技术障

碍;

(1)

数据资产化场景与角

色;

数据持有者通过数据共享协议与第

三方合作，共同开发数据产品和服

务，如医疗数据的共享用于研究。

55;

数据清洗与整合

服务商通过先进的算法和工具，对原始数据进行清洗、整合，确保数据质量，为分析提供准确基础。;

数据登记流程

数据资产化开始于数据登记，

确保数据来源合法、质量可靠，

并进行分类、标记。;

数据所有者与持有者的困惑解

答;

可资产化数据类型与范围?

01

个人数据资产化

个人数据如社交媒体活动、购

物偏好等，可转化为个性化推荐和市场分析的资产。;

03

提升生产效率

通过对工业数据的分析，企业可

以优化生产流程，提高生产效率，

降低成本

■原生数据和数据资产的区别?

■怎样从数据冶炼到数据资产?

■数据资产怎样标识?数据元件，数据力;

怎样进行数据预加工与评估准备?

数据清洗DataCleaning数据转换;

数据资产评估方法

介绍如何通过市场比较法、成本法等专业方法

对数据资产的价值进行科学评估。

——兼容过去，连接未来——;

数据资产评估方的困惑解

答;

数据来源与正确性怎样验证?;

结构化数据易于评估，如数据库中的表格数据；非

结构化数据如文本、图片评估更复杂。

数据的时效性对评估影响巨大，实时数据价值高，

过时数据价值低。

数据来源的可靠性决定了数据的可信度，官方或权

威机构的数据更受青睐。;

02

数据使用价值分析

分析数据如何被应用，包

括其在业务决策、市场分析中的实际效用和潜在价值。;

数据资产化价值评估的维

度;;

●研发设计

包括产品设计、工艺设计、仿真模拟等环节的数据，如设计图纸、仿真模型、试验数据等。

生产制造

包括生产计划、生产执行、质量控制等环节的数据，如生产订单、工艺流程、

质量检测报告等。

市场营销

活市场调研、产品推广、销售等环节的数据，如市场调研报告、广告宣传资料、销售合同等。;

物料主数据

包括原材料、半成品、成品等物料的基本信息，

如名称、规格、型号、供应商等。

设备主数据

包括生产设备、检测设备等设备的基本信息，如

名称、型号、生产厂家、使用状态等。

人员主数据

包括员工、供应商、客户等人员的基本信息，如

姓名、性别、年龄、职位等。;

供应