2024 年 12 月，大数据技术标准推进委员会发布了《数据资产管理实践指南（7.0 版）》。本指南版权归 CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会所有，受法律保护。

一、编制背景与参与情况

随着数字经济的发展，数据作为关键生产要素的重要性日益凸显。本报告在众多企业与专家的支持下完成，参编单位涵盖通信、金融、制造等多个行业的领军企业以及高校和研究机构，参编人员众多。

二、核心内容概览

1. 数据资产管理概述

• 必要性：数据成为各国发展数字经济的重要抓手，良好的资产管理能释放数据要素价值，加速企业数字化转型。

• 概念内涵：介绍了数据资产的广义和狭义定义，以及数据资产管理的概念和包含的两个环节。

• 发展现状：政策环境和标准体系持续优化，企业基础能力夯实，产业规模和服务质量提升，企业开展资产化探索，数据安全监管加强。

• 主要难点：包括价值导向不显著、管理效率瓶颈、应用效果评价难、权属和定价难题以及安全合规管理难等。

2. 数据资源化阶段

• 主要活动职能：涵盖数据模型、标准、质量、主数据、元数据、开发和安全管理。

• DataOps 新模式：一种新的数据开发模式，解决传统管理问题，实现数据产品高质量交付。

3. 数据资产化阶段

• 数据价值评估：核心方法有成本法、收益法和市场法，企业可根据自身情况选择。

• 数据资产流通：确认数据权属是关键，场内交易市场活跃，场外交易形式多样。

• 数据资产运营：包括建立资产体系、丰富服务形式、开展市场营销、分析成本结构和进行价值评估等。

4. 保障措施

• 战略管理：数据战略是基础，需与企业总体业务目标一致。

• 组织架构：包括决策层、协调层、管理层和执行层，建立认责机制。

• 制度体系：分层次设计，涵盖总体规定、管理办法、实施细则和操作规范。

• 平台工具：DataOps 平台提高资源化阶段效率，运营平台助力资产化阶段管理。

• 长效机制：培训宣贯、绩效考核等保障活动持续高效运行。

三、发展趋势与展望

未来数据资产管理将朝着以价值为导向、深化应用、量化价值、业数财一体化、加大技术应用和构建多元生态等方向发展。随着制度细化、市场空间扩大、技术创新以及跨界融合等趋势，数据资产管理有望进一步释放价值，为数字经济发展提供更强动力。

本指南为企业和相关从业者提供了全面的指导，有助于推动数据资产管理的规范化和科学化，促进数据要素市场的健康发展。

该指南下载地址：https://www.cgltzk.vip/doc/4103/

35份数据资产资料打包下载：https://www.cgltzk.vip/col/3854/