在数字经济迅猛发展的今天，数据已成为企业最重要的战略资源之一。为应对日益复杂的数据管理需求，确保数据的高效利用和安全合规，数据资产管理的重要性愈加凸显。2024年12月，由大数据技术标准推进委员会编制的《数据资产管理实践指南（7.0版）》正式发布，标志着数据资产管理迈入新的发展阶段。作为一份权威的指导性文件，该白皮书全面阐述了数据资产管理的理论基础、实践方法及未来发展趋势，旨在为企业构建科学、系统的数据资产管理体系提供指导和借鉴。本文将基于白皮书的内容，深入解析其核心内容，帮助读者全面理解数据资产管理的全貌及其在企业中的实际应用。

 

第一章 数据资产管理概述数据资产管理的必要性在于，随着数据要素市场化配置上升为国家战略，数据能够充分发挥对其他生产要素的乘数作用，推动企业乃至整个经济的高质量发展。数据资产不仅包括结构化数据、非结构化数据，还涵盖数据的价值、使用权和相关的管理机制。数据资产管理的概念内涵涵盖数据资产的识别、评估、运营和保护，通过系统化的管理，实现数据价值的最大化。

 

当前，数据资产管理正处于快速发展阶段。政策环境和标准体系的持续优化为数据资产管理提供了坚实的基础，企业也逐渐夯实了数据资产管理的基础能力，数据产业规模和服务质量稳步提升。企业在数据资产评估和数据金融创新等领域积极探索，实现了数据资产化的初步成果。此外，随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施，数据资产的会计处理将更加规范，进一步推动数据资产管理的发展。然而，数据资产管理在实践中仍面临诸多挑战。

 

首先，数据资产管理的价值导向不够明显，导致企业在推动数据资产管理方面内驱力不足。其次，数据规模和需求的迅速增长，使得现有的数据资产管理效率难以满足需求，形成了明显的瓶颈。此外，数据应用缺乏有效的效果评价机制，使得数据资产的收益难以量化，阻碍了数据的进一步利用。最后，数据权属和定价问题依然复杂，制约了数据的对外流通和商业化应用，而数据安全合规管理机制也难以完全适应数据要素新的形势和要求。

 

第二章 数据资源化阶段数据资源化阶段是数据资产管理的基础，涵盖了数据管理的各个核心环节。

主要活动和职能包括数据模型的构建、数据标准的制定、数据质量的管理、主数据和元数据的管理、数据开发与数据安全等。数据模型的构建是为了确保数据的结构化和标准化，通过科学的数据建模，提升数据的可用性和一致性。数据标准的制定则是为了规范数据的格式、内容和交换方式，确保数据在不同系统和平台之间的兼容性。数据质量管理是数据资源化的重要环节，通过数据清洗、数据验证和数据监控，保证数据的准确性、完整性和一致性。主数据和元数据管理则分别关注关键业务数据和数据的描述信息，确保数据的统一管理和有效利用。数据开发包括数据的采集、处理和存储，是数据资源化过程中不可或缺的部分，而数据安全则通过权限控制、加密技术和安全审计等手段，保护数据免受未授权访问和恶意攻击的威胁。

 

此外，DataOps新模式的引入，推动了数据开发与运维的自动化和协作化，实现了研发管理、交付管理和数据运维的高效协同。价值运营则通过数据的持续利用和再开发，提升数据的商业价值。数据架构、数据管理和数据资源的全景视图，提供了对企业数据生态的全面认识，帮助企业在资源配置和业务决策中更加科学和精准。

 

第三章 数据资产化阶段数据资产化阶段是数据资产管理的高级阶段，聚焦于数据价值的实现和数据资产的流通。在数据价值评估方面，白皮书提出了成本法、收益法和市场法三种主要评估方法。成本法侧重于数据的获取和处理成本，收益法则关注数据所带来的经济收益，而市场法则通过市场交易价格来评估数据的价值。

 

这三种方法互为补充，为企业提供了多维度的数据价值评估框架。数据资产流通是数据资产化的重要组成部分，涉及数据权属的确认和数据交易市场的规范化建设。确认数据权属是数据资产流通的前提，通过明确数据的所有权和使用权，保障数据交易的合法性和合规性。随着数据交易所的日益活跃，场内数据交易逐渐规范，提供了标准化的数据交易平台，而场外交易合作则依然是主要的数据交易主体。金融机构通过搭建产融平台，促进了数据资产的金融化和增值服务的发展。在数据资产运营方面，建立可复用的数据资产体系和多层级的数据资产目录，有助于数据的高效管理和快速应用。

 

丰富的数据服务形式和数据产品营销，推动了数据资产的商业化应用，创新了企业的商业模式。同时，通过分析数据成本结构，常态化地进行数据资产价值评估，企业能够更好地掌握数据投资的回报，指导数据战略的调整。此外，优化数据项目管理，明确数据资源入表路径，确保数据资产管理的规范性和系统性。

 

第四章 数据资产管理保障措施为了确保数据资产管理的有效实施，白皮书提出了一系列全面的保障措施，从战略管理、组织架构、制度体系、平台工具到长效机制，覆盖了数据资产管理的各个方面。这些保障措施旨在为数据资产管理提供坚实的基础，确保其在企业内部能够顺利推进和持续优化。战略管理是数据资产管理的首要保障。从企业总体战略出发，制定独立的数据战略是确保数据资产管理与业务目标的关键。

 

数据战略应与企业的业务战略紧密结合，明确数据资产管理的目标、路径和方法，确保数据资产管理在企业发展中的关键作用。数据战略不仅要考虑当前的数据需求，还需预见未来的数据发展趋势，制定灵活可调整的策略，以应对快速变化的市场环境和技术进步。组织架构的建立是实现数据资产管理的重要基础。白皮书建议企业设立专门的数据管理部门或团队，负责数据资产管理的整体规划和实施。

 

组织架构应明确各层级的职责和权限，确保决策层、管理层和执行层之间的高效协同与沟通。决策层负责制定数据管理的总体战略和目标，管理层负责具体的实施和协调，执行层则负责日常的数据管理工作。通过科学的组织架构设计，企业可以确保数据资产管理工作的有序推进和高效执行。制度体系的完善是数据资产管理的关键保障。企业需要制定一系列详细的数据管理制度，包括数据资产管理总体规定、数据治理办法、数据质量管理规范、数据安全管理制度等。这些制度为数据资产管理的各个环节提供了明确的指导和规范，确保数据管理工作的规范性和一致性。同时，制度体系还应涵盖数据资产的评估、流通、使用和保护等各个方面，形成完整的数据管理闭环。平台工具的应用是数据资产管理的技术支撑。白皮书推荐企业采用先进的数据管理工具，如DataOps平台、数据治理工具（包括数据质量管理工具、数据安全管控工具和元数据管理工具）、数据开发工具（如ETL工具、数据仓库工具和数据科学平台）等。这些工具能够提升数据管理的效率和质量，支持数据资产管理的各项活动。通过自动化和智能化的数据管理工具，企业可以实现数据的高效采集、处理、存储和分析，提升数据资产的可用性和价值。

 

长效机制的建立是确保数据资产管理持续优化和发展的关键。白皮书提出了多项长效机制，包括培训宣贯、绩效考核、激励机制和审计机制等。通过定期的培训和宣贯，提升员工的数据管理意识和技能，确保全员参与和支持数据资产管理工作。绩效考核和激励机制则通过设定明确的绩效目标和奖励措施，激励员工积极参与数据管理，提升工作积极性和责任感。审计机制通过定期的内部审计和评估，保障数据资产管理的合规性和有效性，及时发现和纠正管理中的问题。此外，培育数据文化也是长效机制的重要组成部分。企业需要通过宣传和教育，营造重视数据、依赖数据的企业文化，提升全员的数据管理素养和责任感。数据文化的构建不仅有助于提升数据管理的效率和质量，还能促进数据驱动的决策和创新，推动企业的数字化转型和可持续发展。数据资产管理保障措施的全面实施，是确保企业数据资产管理体系有效运行和持续发展的基础。通过战略管理、组织架构、制度体系、平台工具和长效机制的综合应用，企业能够构建科学、系统的数据资产管理体系，实现数据资产的高效管理和价值最大化。

 

第五章 数据资产管理发展趋势随着数据技术的不断进步和数据应用场景的日益丰富，数据资产管理也在不断演进和发展。白皮书分析了未来数据资产管理的发展趋势，指出了以价值为导向、深化数据应用、量化数据价值、业数财一体化、加大技术应用和构建多元生态等主要方向。这些趋势反映了数据资产管理从基础管理向价值驱动、智能化、协同化和生态化发展的深刻转变。未来的数据资产管理将更加注重价值导向，按需进行管理。企业将在数据管理过程中，以数据的商业价值为核心，根据具体业务需求进行灵活管理，确保数据资产的投资能够带来实际的经济回报。企业需要在数据采集、存储、分析和应用的各个环节，始终关注数据的价值创造，优化数据管理策略和流程，提升数据资产的使用效率和经济效益。数据应用的深化将推动数据资产管理形成闭环管理模式。数据将更加深入地融入各个业务领域和业务环节，实现数据驱动的全面管理。通过将数据应用贯穿于业务流程的各个阶段，企业能够实现更高效的运营和更精准的决策，提升整体业务的协同和响应能力。闭环管理模式不仅提升了数据应用的深度和广度，还促进了数据资产管理的持续优化和创新发展。

 

量化数据价值将成为企业衡量数据资产投资回报的关键举措。企业需要建立常态化的数据价值评估机制，定期评估数据资产的经济价值和应用效果。这不仅有助于企业全面理解和量化数据资产的价值，还能为数据战略的调整和优化提供科学依据。通过量化评估，企业能够更好地掌握数据投资的回报，优化资源配置，实现数据资产的可持续增值。业数财一体化将成为数据资产管理的重要发展方向。数据资产管理将贯通业务、财务和技术领域，形成协同合作的管理机制。通过将数据资产管理与业务运营和财务管理紧密结合，企业能够实现数据资产的综合管理和协同发展，提升数据资产管理的整体效能。业数财一体化不仅优化了数据管理流程，还增强了数据资产在企业战略中的重要性，推动了企业的全面数字化转型。加大技术应用，将进一步提升数据资产管理的效率和智能化水平。随着人工智能、大数据分析和自动化技术的不断发展，企业将广泛应用先进技术，优化数据管理流程，实现智能化和自动化的数据资产管理。

 

智能化的数据管理工具能够自动化处理数据的采集、清洗、分析和应用，提高数据管理的效率和准确性，减少人为错误和工作负担。通过技术驱动，企业能够实现对数据资产的高效管理和优化利用，提升数据资产的整体价值。构建多元生态，积极参与数据市场将成为数据资产管理的重要趋势。企业将进一步拓展数据应用场景和数据合作方式，积极参与数据市场的构建和发展。通过构建多元化的数据生态系统，企业能够实现数据资源的共享和协作，提升数据资产的流通性和应用广度。同时，参与数据市场的构建，有助于企业提升数据资产的商业化价值，开拓新的盈利模式和业务机会。多元生态的构建不仅增强了企业的数据资产管理能力，还促进了整个数据生态系统的健康发展和创新进步。

 

综上所述，数据资产管理的发展趋势体现了其向价值驱动、智能化、协同化和生态化方向的不断演进。企业需要紧跟这些趋势，持续提升自身的数据治理能力，积极应用先进技术，优化数据管理策略，构建多元化的数据生态系统，才能在未来的数字经济竞争中保持领先地位，实现数据资产的最大化价值。《数据资产管理实践指南（7.0版）》为企业构建系统化、科学化的数据资产管理体系提供了全面的指导。通过对数据资产管理概述的阐述，白皮书强调了数据资产管理在提升企业核心竞争力、推动数字化转型中的关键作用。同时，数据资源化和数据资产化阶段的详细解析，为企业在数据管理的不同层面提供了具体的方法和实践路径，确保了数据资产的高效利用和价值实现。

 

在保障措施方面，白皮书提出了战略管理、组织架构、制度体系、平台工具和长效机制等多方面的措施，确保数据资产管理能够在企业内部得到有效的实施和持续的优化。这些措施不仅涵盖了数据治理的各个环节，还强调了数据文化的培育和人才的培养，为数据资产管理的长远发展奠定了坚实的基础。展望未来，数据资产管理将朝着以价值为导向、深化数据应用、量化数据价值、业数财一体化、加大技术应用和构建多元生态的方向发展。企业需要不断提升自身的数据治理能力，积极参与数据市场，拓展数据应用场景，才能在竞争激烈的市场环境中立于不败之地。同时，随着技术的不断进步，自动智能化的数据管理工具将进一步提高管理效率，推动数据资产管理向更高层次发展。

 

《数据资产管理实践指南（7.0版）》不仅是企业数据管理的操作手册，更是推动数据资产管理战略化、系统化发展的重要参考。通过科学的管理方法和前瞻性的战略规划，企业能够更好地挖掘和利用数据资产，实现数字化转型和可持续发展的目标。