数据资产管理白皮书（2024版）.pdf
数据资产管理白皮书旨在解读数据资产管理在数字化时代的重要性，并阐述其核心概念、实施路径和工具，结合案例分析，为读者提供数据资产管理的思路和方法。
**核心内容**
* **数据要素再认识：** 数据作为第五大生产要素，重要性日益凸显，对经济发展具有关键作用。数据要素的市场化、数据资产化是推动数字经济发展的重要引擎。
* **数据资产管理概述：** 数据资产是指企业拥有或控制的、预期能带来经济利益、以数据为主要内容和服务、可辨认形态的资产。数据资产管理是一组活动职能，包括规划、控制、供给等，旨在提高数据资产的价值，实现保值增值。数据资产管理包括数据资源化、数据资产化两个环节。
* **数据资产管理组成及其职责：** 数据资产管理框架包括数据开发、数据标准管理、数据质量管理、数据治理、数据资产评估、数据资产流通、数据资产运营、数据安全管理和数据消费等九大模块。每个模块都有相应的职责和工具支撑。数据资产管理的关键在于厘清成本与效益，扩大应用范围，并实现数据供给端与消费端之间的良性循环。
* **数据资产管理工具：** 袋鼠云数据资产管理工具包括数据开发、数据资产、指标资产、标签资产、数据共享、数据安全、数据消费等。
* **数据开发：** 提供离线开发和实时开发平台，实现全链路的数据集成、开发与治理。
* **数据资产：** 数据资产平台提供数据盘点、元数据管理、数据标准、数据质量、数据模型、数据治理、数据安全等功能。
* **指标资产：** 数据指标平台提供一站式指标开发管理。
* **标签资产：** 标签资产是数据资产的衍生形式，实现对原始数据的业务化加工，建设标签资产。
* **数据共享：** 平台提供 API 管理，实现数据共享流通。
* **数据安全：** 提供多方位的数据安全保障，包括数据权限管理、数据脱敏等。
* **数据消费：** 通过数据门户、应用服务等，实现数据的有效消费，驱动业务发展。
* **数据消费实践：** 通过金融、央国企、制造、海港、政务、高校、景区等多个行业的数据消费实践案例，展示数据资产管理在不同领域的应用和价值。
**建设框架**
建设数据资产管理体系需要整合平台层、治理层和应用层。应用层将数据转化为价值，治理层对数据进行规范管理和质量控制，平台层提供数据服务和基础设施。
**价值**
数据资产管理可以帮助企业实现数据资源的有效利用，提升运营效率、降低风险、促进业务创新。数据资产化是实现数据价值的关键，而数据资产管理是支撑数据资产化的重要手段。通过数据资产管理，企业可以更好地应对数字化转型的挑战，实现可持续发展。
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