目前， 数据资产管理已经形成了一套科学的管理架构体系，其体系架构如下图所示，主要包含9个活动职能和2个保障措施，9个活动职能指的是数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理、数据安全管理、数据资产价值评估和数据资产运营流通，2个保障措施包括组织架构和制度体系。

管理要点之一：自动智能化的管理活动职能。为了有效满足数字化转型所带来的大量数据治理需求，机器学习、自然语言处理等将成为数据资产管理中主数据管理、元数据管理。数据质量管理、数据标准管理等活动职能中的重要支撑型技术。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致的和共享的主数据。通过元数据管理活动，可以使企业数据信息的描述和分类实现格式统一，为机器处理创造了可能，有助于理解数据的真实含义。数据质量管理可以有效避免数据仓库变成“数据坟墓”。确定或执行数据资产管理标准、规则和政策的数据标准管理将成为打通“数据孤岛”的重要内容。

管理要点之二：“防丢防爬”的数据安全管理。随着云计算、物联网、区块链等技术的完善成熟，数据安全管理将成为数据资产管理重中之重的活动职能。数据安全管理的价值正在变得更加不可估量，包括灾备计划、加密解密、分类分级、权限管理、监督告警在内的数据保护需求日益提升，追踪“黑暗数据”将成为最重要的安全优先事宜，DRaaS（灾难恢复即服务）将成为最重要的安全管理方案。

管理要点之三：科学有效的数据资产管理组织架构。越来越多的企业正在成立数据资产管理委员会。数据资产管理委员会的职责包括评估数据资产、数据内部部署和外部运营流通等，组织定义内部数据质量与治理的关键驱动因素，为有效管理数据质量制定框架目标和政策，为实施数据资产管理设计业务与技术相对齐的策略等。通过这些环环相扣、循环往复的过程，可以有效保障企业在数据战场上具有持久的竞争力。