数据资产管理技术白皮书
数据资产云图白皮书(共35张PPT)
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数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
业务运营人员
数据运营人员
企业管理者
IT建设部门
能够合理评估、规范和管理企业信息资产， 在有效IT投资和降低管理成本的同时，挖掘和 发挥数据资产价值并增值。
能够规范数据处理过程、保障数据资产质量、 提升IT系统建设效率、快速支撑业务部门运营 需要，从而激发创新、体现价值。
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为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？
传统数据管理方式
针避对免数 出据现生更命大周的期损各失个阶段的不同特性外，部提性供各管种理监，控依、赖管管理工理具力，度将和可执能行出现自的律系，统成运难行毁出错或数据异常变化进行修正或告警，以 尽量采用独立的环境，单台性能建议不易小。于30万TPCC（具备配置视数据量的大小调整），作为数据资产云图（DACP）在正式环境的
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全
完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
数据资产管理白皮书思维导图分享
数据资产管理白皮书概述数据资产带来未来经济价值数据资产管理全生命周期管理周期采集应用价值实现阶段统筹规划管理实施稽核检查资产运营演变DAMA数据管理体系数据架构数据模型与设计数据存储与操作数据安全数据集成与或操作性文件和内容参考数据和主数据数据仓库商务智能元数据数据质量进一步增加数据资产价值评估数据资产运营作用全面数据盘点提升数据质量数据互联互通数据获取效率安全合规数据价值持续释放特点数据对象复杂处理架构更新组织职能升级管理手段自动自能应用范围扩大主要内容8个管理职能数据标准三要素标准分类标准信息项相关公共代码分类基础类指标类数据模型元数据技术业务管理主数据描述核心业务实体共享、跨部门、高价值稳定数据质量数据安全数据价值数据成本应用价值数据共享5个保障措施战略规划组织架构管理委员会数据中心各业务部门制度体系办法流程技术规范即模板（表单）审计机制培训宣贯实施要点实施步骤统筹规划组织责任体系盘点数据资产制定标准规范管理实施数据管理平台安全管理体系主数据稽核检查数据标准执行情况数据质量稽核数据存储策略资产运营数据价值评估数据资产运营流通对内对外实践模式组织方式自上而下自下而上建设策略生产系统优先大型生产系统开发建设模式企业数据模型建设模式主数据建设模式数据系统优先统一数据平台模式数据集市模式软件工具数据标准数据模型元数据主数据数据质量数据安全数据生命周期成功要素明确责权利合理引进技术着眼业务应用数据合规、风险风控迭代完善，良性闭环。
数据资产管理实践白皮书（4.0版）：数据管理框架指引
数据资产管理实践⽩⽪书（4.0版）：数据管理框架指引2019年6⽉4-5⽇，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，⼤数据技术标准推进委员会承办的 2019 ⼤数据产业峰会在北京国际会议中⼼召开。
在6⽉4⽇下午的⼤会上，《数据资产管理实践⽩⽪书（4.0 版）》发布。
笔者仔细研读了⼀下，虽然⾃⼰从事数据管理⼯作很多年，但还是能从中获得很多启⽰，要感谢中国信息通信研究院⼤数据技术标准推进委员会的杰出⼯作。
那么，从这本《⽩⽪书》我们到底能学到什么？这⾥就从背景、框架和概念三个⽅⾯谈谈我的理解。
注：以下⿊⾊斜体内容直接引⽤《数据资产管理实践⽩⽪书4.0》的原话，具体以《数据资产管理实践⽩⽪书4.0》原版说法为准。
⼀、背景说明相对于《DAMA》的数据管理，《⽩⽪书》强调的是数据资产管理，后者增加了资产，更强调数据的资产属性，要求基于数据资产的价值、成本、收益开展全⽣命周期的管理，同时增加了数据标准管理、数据价值管理等职能，可以视作数据管理的升级版。
笔者觉得《⽩⽪书》对于数据资产管理的重要性诠释的特别好，提到了五个痛点，是业界实践经验的总结：1、缺乏统⼀数据视图企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务⼈员⽆法及时感知到数据的分布与更新情况，⽆法快速找到符合⾃⼰需求的数据，也⽆法发现和识别有价值的数据并纳⼊数据资产。
数据资源散落各地是⽼问题，但让业务⼈员感知并找到更是新的问题，⽐如在完成⼤数据平台的数据归集后，建⽴统⼀的⾼体验的可视化平台，建议⼀套数据的公开发布、宣贯、培训流程都是对于运营的巨⼤挑战。
浙江移动花了多年时间去搞DataMaster敏捷数据发布平台，花了巨⼤代价去打通流程让数据直达⼀线，都是为了这个⽬的。
2、数据孤岛普遍存在据统计， 98% 的企业都存在数据孤岛问题。
⽽造成数据孤岛的原因既包括技术上的，也包括标准和管理制度上的，这阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享，降低了资源利⽤率和数据的可得性。
数据资产管理实践白皮书4.0版简略版
数据资产管理实践⽩⽪书4.0版简略版数据资产管理实践⽩⽪书4.0版简略版—摘⾃信通院《数据资产管理实践⽩⽪书4.0版》⽬录⼀、基本概念 (2)1.数据资产管理的定义 (2)2.数据价值难以有效发挥的原因 (2)3、数据资产管理产⽣的价值 (2)⼆、主要内容 (2)(⼀) 管理职能 (2)1.数据标准管理 (2)2.数据模型管理 (2)3.元数据管理 (3)4.主数据管理 (3)5.数据质量管理 (4)6.数据安全管理 (4)7.数据价值管理 (5)8.数据共享管理 (5)(⼆)保障措施 (6)1.制定战略规划 (6)2.完善组织架构 (6)3.建⽴制度体系 (6)4.设置审计机制 (6)5.开展培训宣贯 (6)三、实施要点 (7)（⼀）实施步骤 (7)1.第⼀阶段：统筹规划 (7)2.第⼆阶段：管理实施 (7)3.第三阶段：稽核检查 (8)4.第四阶段：资产运营 (8)（⼆）实践模式 (8)（三）软件⼯具 (8)（四）成功要素 (9)1.明确责权利标，有效推进管理。
(9)2.合理引进技术，提升治理能⼒ (9)3.着眼业务应⽤，释放数据价值 (9)4.加强数据合规，注重风险风控 (9)5.持续迭代完善，形成良性闭环 (9)⼀、基本概念1.数据资产管理的定义数据资产管理是现阶段推动⼤数据与实体经济深度融合、新旧动能转换、经济转向⾼质量发展阶段的重要⼯作内容。
数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的⼀组业务职能，包括开发、执⾏和监督有关数据的计划、政策、⽅案、项⽬、流程、⽅法和程序，从⽽控制、保护、交付和提⾼数据资产的价值。
数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。
2.数据价值难以有效发挥的原因⼀是缺乏统⼀数据视图；⼆是缺乏统⼀数据视图；三是缺乏统⼀数据视图；四是缺乏安全的数据环境。
五是缺乏数据价值管理体系。
3、数据资产管理产⽣的价值⼀是全⾯掌握数据资产现状；⼆是提升数据质量；三是实现数据互联互通；四是提⾼数据获取效率；五是保障数据安全合规；六是数据价值持续释放。
数据资产管理白皮书V1.0
目录版本 (3)前言 (4)一、数据应用现状 (5)1.1数据标准 (6)1.2数据获取 (6)1.3数据流 (6)1.4数据集中 (6)1.5数据挖掘 (6)1.6数据应用 (7)二、数据管理框架 (7)2.1数据获取 (7)2.2数据汇集 (9)2.3数据处理 (9)2.4数据应用 (9)2.5数据分析 (9)三、数据管理规范 (10)3.1标准管理类 (10)3.2流程管理类 (12)3.3服务支持类 (13)3.4数据应用类 (14)四、数据管理建议 (14)4.1数据价值难以体现的原因 (14)4.2数据资产管理建议 (15)4.3数据价值问题思考 (15)版本前言根据xx公司现状进行数据资产管理，对线上数据、线下数据进行统一规范管理，为了掌握丰富的数据资源及现今xx公司数据情况进行数据资源整合管理，现今公司数据基础还很薄弱，存在数据混乱、数据质量层次不健全，各系统和项目、公司所获得的数据不统一，数据孤岛化现象严重，影响了公司高层和各业务的数据决策判断，线下数据与线上数据应用深度不够，数据应用空间急需统一规整及开拓，把数据以被动的方式变为主动的方式，为以后xx公司提高数据利用，综合数据资源，规范管理标准提供基础和保障。
为了提高数据的应用程度，提高数据的利用价值，免于优质资源得以高效率使用，特此制定《xx公司数据资产管理白皮书》，为全面整合资源，提升数据高利用，实现数据之间互联互通、保障数据的合理，通过“数据标准管理工具”更好的指导和推动企业快速发展，搭建数据仓库管理云平台，使xx公司（置业、运营、物业）板块快速开拓市场提供数据资源支撑，为xx公司发展保驾护航。
一、 数据应用现状说明：现xx 公司数据现状说明随着科技逐渐进步，企业管理逐渐完善，数据处理技术越发管理细致，结合市场数据应用的广泛性，企业数据管理模式呈现如下图所示： 数据存储处理数据获取数据流数据标准编码规则标准数据集中数据挖掘数据应用数据填写标准流程执行标准数据配置标准数据呈现标准线下数据线上数据采集数据数据资产增值数据标准制定对内强化能力人工、自动获取的数据业务交互数据流转数据汇集数据池抽取转换筛选加载数据算法处理数据中心数据分析数据流数据管道可视化应用决策应用数据价值体现图1企业数据资产管理模式传统的数据管理方式通过文档表格整理形成文档库，各个业务通过企业管控中心进行统一编码下发，随着时间的推移规则标准慢慢淡化，执行方式被各个业务口制定的标准代替，久而久之企业的数据标准形成多样化数据规则，从而形成了数据标准混乱，汇总数据需要大量的人工进行汇总统一，造成数据的管理问题。
数据资产管理实践白皮书
数据资产管理实践白皮书摘要：数据资产是企业最重要的资产之一，有效地管理数据资产对于企业的长期发展至关重要。
本白皮书将介绍数据资产管理的概念、原则、实践以及挑战，并提出一些有效的解决方案，以帮助企业更好地管理和利用自己的数据资产。
一、引言现代企业面临着海量数据的挑战，如何高效地管理和利用数据成为了企业发展的关键。
数据资产管理的概念正是基于这样的背景而提出的。
数据资产管理是指对企业的数据资产进行全面、有效的管理和利用，包括数据采集、存储、分析、共享等方面。
二、数据资产管理的原则1.数据价值最大化：企业应充分认识到数据的价值，并努力将数据转化为商业价值。
2.数据安全保护：企业必须保护数据资产的安全，包括数据的机密性、完整性和可用性。
3.数据一致性和准确性：数据的一致性和准确性是数据资产管理的基础，企业应建立完善的数据质量管理机制。
4.数据共享和开放：企业应鼓励数据共享和开放，通过合作共赢的方式充分利用数据资产。
5.数据生命周期管理：企业应对数据进行全面、系统的管理，包括数据的采集、存储、处理、传输和销毁等各个环节。
三、数据资产管理的实践1.建立数据资产管理团队：企业应设立专门的数据资产管理团队，负责数据资产的统一管理和协调。
2.制定数据资产管理策略：企业应根据自身的需求和目标制定数据资产管理策略，明确数据的采集、存储、分析和共享等方面的规范和标准。
3.建立数据资产库：企业应建立数据资产库，集中管理和存储各类数据资产，包括结构化数据和非结构化数据。
4.加强数据质量管理：企业应建立健全的数据质量管理机制，包括数据质量评估、数据清洗、数据校验等环节，确保数据的一致性和准确性。
5.推行数据共享平台：企业可以建立数据共享平台，提供数据共享的渠道和机制，促进数据共享和合作。
6.提升数据分析能力：企业可以通过引入先进的数据分析技术，提升对数据的分析能力，从中发现商机和价值。
四、数据资产管理的挑战1.数据安全风险：随着数据泄露和侵权事件的增多，企业面临着数据安全风险的挑战。
数据价值管理技术白皮书
数据价值管理技术白皮书
背景
随着互联网和物联网的发展，大数据已成为企业中日益重要的
资产，但在大数据分析中，数据的价值被忽略或低估的情况很常见。
如何科学有效的管理数据价值成为一个亟待解决的问题。
数据价值管理的重要性
通过数据价值管理，企业可以将数据转化为实际盈利和业务价值，提高数据利用率和决策效率。
而忽视数据价值管理则会导致企
业在数据资产方面的投资白白浪费，缺少有效决策和战略。
数据价值管理技术
数据价值管理技术包括以下几个方面：
数据分类和管理
数据管理是数据价值管理的核心。
需要对数据进行分类和分组，明确数据的来源、格式、时效性、价值等属性，然后根据数据属性
对数据进行不同级别的管理和保护，确保数据可以在需要时被快速
查找和使用。
数据清洗和预处理
数据清洗和预处理是提高数据价值的关键步骤，它们可以帮助
数据更好地被定性和定量，从而减少数据偏差和误差，使数据更准
确和可靠。
数据挖掘和分析
数据挖掘和分析是数据价值实现的重要途径。
通过对数据进行
挖掘和分析，可以发现数据中的隐含规律和价值，进而制定有效的
业务策略和决策。
数据可视化
数据可视化是数据呈现的一种方式，可以将数据转化为可视化、易于理解的图形和图表，方便用户理解和使用数据。
合理使用数据
可视化可以提高用户对数据的理解和数据价值的实现。
结论
数据价值管理技术是企业管理数据资产和提高数据价值的必要
手段，合理使用数据价值管理技术可以帮助企业更好地进行数据管
理和决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
数据资产管理实践白皮书
数据资产管理实践白皮书
随着数字化时代的到来，数据资产已成为企业最重要的生产要素之一。
因此，如何高效、合理地管理和利用数据资产，已成为企业发展和创新的关键所在。
为此，我们撰写了这份《数据资产管理实践白皮书》，旨在为企业提供有效的数据资产管理方法和实践经验。
本白皮书将从以下几个方面介绍数据资产管理实践：
1. 数据资产的定义和重要性：详细解释数据资产的概念、种类、价值以及在企业中的作用和重要性。
2. 数据资产管理的原则和流程：介绍数据资产管理的基本原则和流程，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等环节，并提供具体的管理实践方法。
3. 数据质量管理：分析数据质量对企业的影响，并提供数据质量管理的具体方法和工具。
4. 数据安全管理：阐述数据安全管理的重要性和必要性，提供数据安全管理的实践方法和工具。
5. 数据资产价值实现：探讨如何通过数据资产管理实践来实现数据资产的价值，包括提升企业的运营效率、降低成本、创造新的商业价值等。
通过本白皮书的学习，企业能够更好地理解和掌握数据资产管理的核心原则和实践方法，促进企业数字化转型和创新发展。
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数据资产管理技术白皮书
前言
党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体
经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的
重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权
的前提和保障。
数据是资产的概念已经成为行业共识。
然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。
首先，
大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质
量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据
应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。
再次，由于数据的价值很难评估，
企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营
有形资产一样管理数据资产。
国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数
据管理的研究，形成了一定的理论成果。
在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的
数据资产管理经验。
这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、
推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。
为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理
实践白皮书》。
本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理
的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践
角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资
产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理
案例。
本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面
盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。
在原有管理职能的
介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数
据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据
资产管理相关工作。
本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也
可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。
由于时间仓促，水平所
限，我们的工作还有很多不足。
下一步，我们还将广泛采纳各方面意见
建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适时修订发布新版。
我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，
积极献言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促
进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。
目录
一、数据资产管理概述 (1)
(一) 数据资产管理的定义与内涵 (1)
1.数据资产管理的概念 (1)
2.数据资产管理的内涵 (2)
3.数据资产管理的演变 (3)
(二) 数据资产管理的重要性 (4)
1.数据价值难以有效发挥的原因 (5)
2.数据资产管理是充分发挥数据价值的必经之路 (6)
(三) 数据资产管理是各方关注的重要议题 (8)
(四) 数据资产管理的现状与发展 (10)
1.数据管理对象变化 (10)
2.处理架构更新换代 (11)
3.组织职能升级变迁 (12)
4.管理手段自动智能 (12)
5.应用范围不断扩大 (13)
二、数据资产管理的主要内容 (14)
(一) 管理职能 (14)
1.数据标准管理 (14)
2.数据模型管理 (15)
3.元数据管理 (17)
4.主数据管理 (19)
5.数据质量管理 (20)
6.数据安全管理 (21)
7.数据价值管理 (22)
8.数据共享管理 (25)
(二) 保障措施 (26)
1.制定战略规划 (27)
2.完善组织架构 (27)
3.建立制度体系 (29)
4.设置审计机制 (31)
5.开展培训宣贯 (31)
三、数据资产管理的实施要点 (33)
(一) 实施步骤 (33)
1.第一阶段：统筹规划 (34)
2.第二阶段：管理实施 (35)
3.第三阶段：稽核检查 (37)
4.第四阶段：资产运营 (38)
(二) 实践模式 (40)
1.数据资产管理的建设策略 (40)
2.数据资产管理的切入方式 (42)
(三) 软件工具 (43)
1.数据标准管理工具 (44)
2.数据模型管理工具 (45)
3.元数据管理工具 (46)
4.主数据管理工具 (47)
5.数据质量管理工具 (48)
6.数据安全管理工具 (49)
7.数据价值管理工具 (50)
8.数据服务管理工具 (51)
(四) 成功要素 (52)
1.明确责权利标，有效推进管理 (52)
2.合理引进技术，提升治理能力 (53)
3.着眼业务应用，释放数据价值 (54)
4.加强数据合规，注重风险风控 (54)
5.持续迭代完善，形成良性闭环 (55)
四、总结与展望 (56)
附录：术语 (58)
图表目录
表 1 数据成本和价值评估的维度 (23)
表 2 数据资产价值评估典型方法比较 (24)
表 3 数据资产管理组织架构角色职责 (28)
表 4 数据资产管理的两种建设策略 (40)
表 5 数据资产管理的切入方式 (42)
图 1 数据资产管理在大数据体系中的定位 (2)
图 2 大数据背景下的数据资产管理特点特征 (10)
图 3 数据资产管理体系架构 (14)
图 4 数据资产管理保障措施组织架构 (27)
图 5 数据认责机制 (29)
图 6 一种典型的制度体系架构 (30)
图 7 数据资产管理实施步骤 (34)。