近年來，政府將數據要素納入了經濟發展的重要指示性文件當中，數據作為一種新型生產要素，已經成為第五大生產要素。

要實現數據要素的市場效能，真正發揮數據生產要素的作用，離不開數據資產化，而數據資產化自然也離不開數據資產管理這一基礎工作。數據資產管理是釋放數據要素價值、推動數據要素市場發展的重要前提。

全面有效的數據資產管理體系，為規範數據資產的採集、加工、使用過程，建立數據資產生態，持續運營數據資產，以及政府機構與企事業單位在資產計量確認方面提供良好的數據條件和能力基礎。

為了幫助各大企業解決數據資產管理的問題和困境，袋鼠雲匯聚了多位一線大數據專家，精心編撰了《數據資產管理白皮書》，圍繞數據資產管理的相關職能，闡述數據資產管理的概念內涵、實施路線與平臺工具，並藉助行業實踐案例解析，為讀者提供數據資產管理新思路。

01 數據資產管理新思路

完備的企業數據資產管理體系，首先依賴於數據資產管理規劃及機制等上層設計，其次基於數據資產管理職能，使用有效的數據資產管理工具，將數據轉化為數據資產，從而把數據價值真正發揮出來。

袋鼠雲數據資產管理架構圖

具體而言，數據資產管理包括數據開發、數據標準管理、數據質量管理、數據治理、數據資產評估、數據資產流通、數據資產運營、數據安全管理和數據消費九大版塊，貫穿數據資產從生產到消費的全生命流程；數據資產管理工具包含數據開發平臺、數據資產平臺、數據共用平臺、數據安全平臺等，這些工具覆蓋數據資產管理的大部分職能，處在不同階段對工具的功能要求可能不盡相同。

數據資產管理以釐清數據資產的成本與效益、擴大數據資產的應用範圍為工作重點，並使數據供給端與數據消費端之間形成良性反饋閉環。

02 七大代表行業實踐參考

數據消費其實就是傳統認知中的“用數據”，即擺脫以個體經驗為標準的判斷模式，轉而用更客觀精準的數據完成決策並追蹤業務發展，讓更多的業務線與員工科學決策，最終實現數據賦能業務。

數據消費一方面能夠為企業的業務應用層提供準確且高度標準化的數據，支撐業務決策科學、敏捷行動；另一方面，它又能從前臺業務源源不斷地汲取新的數據，豐富數據資產，並倒逼企業在數據資產層不斷優化數據質量、提升研發效率，實現數據基建能力的升級。

本書總結了七大行業數據消費實踐案例，希望企業通過借鑒這些數據消費案例，可以更好地構建適應自身特點的數據資產管理管理體系，以科學、準確的數據洞察引導戰略決策，提升整體業務運營效果與競爭力。

03 激發數據資產新動能

數據資產不同於原始數據，它代表著經濟社會數字化轉型中的一種新型資產類別，被認為是數字時代中極為關鍵的資產形式。通過有序推進數據資產化並強化其全生命周期的管理，可以更有效地激發數據資產的內在價值。

企業要在數據資產管理上下功夫，儘快建立起有效的數據資產管理體系，打下數據資源入表的管理基礎，建立數據登記確權、評估計價和資產入表的政策“閉環”，激活萬億數據資產，是開啟這一藍海的金鑰匙。

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