中国信通院《数据资产管理实践白皮书6.0》:数据资产管理是指对数据资产进行规划、控制和供给的一组活动职能,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。数据资产管理须充分融合政策、管理、业务、技术和服务,确保数据资产保值增值。
数据资产的管理和利用是数据资产的重要环节,它决定了数据资产的价值能否得到充分的发挥和提升。数据资产的管理和利用涉及到数据的生命周期的各个阶段,包括数据的采集、存储、清洗、挖掘、整合、分析、展示、交易等。通过数据资产管理,企业可以更好地理解和利用数据,将其转化为企业的战略资产,进而推动业务创新和价值提升。
数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个环节,将原始数据转变为数据资源、数据资产,逐步提高数据的价值密度,为数据要素化奠定基础。
数据资产管理架构
数据资源化的核心在于将数据从原始状态转化为有价值的资源,是数据资产化的必要前提。涉及到从原始数据的采集、存储到后期的加工处理,包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、元数据管理、数据开发管理等活动职能。这一切工作的目的,是将杂乱无章的原始数据转化为可识别、可管理、可利用的资源,为数据的进一步加工和应用打下坚实基础。通过数据资源化,企业可以更加深入地了解用户需求、市场趋势和业务运营情况,为决策提供有力支持。
数据资产化是将数据资源转化为可量化、可交易的资产的过程,这一过程能够充分挖掘并释放数据资源的潜在价值。其核心目标在于扩大数据资产的应用范围,明确数据资产的成本与效益,并在数据供应方与消费方之间构建一个良性反馈闭环。在此过程中,企业需对数据进行评估、定价和交易等关键操作,以实现数据的商业化和市场化。数据资产化涉及的主要活动包括数据资产的流通、运营、价值评估、建立交易规则以及监管机制的构建。
数据资产化不仅标志着数据从静态资源向动态资产的转变,也意味着数据内容和形式的全面升级。通过这一过程,数据不再仅仅是一个静态的存在,而是变成了可以衡量、交易并带来收益的有形资产。
数据资产化价值实现路径
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