数据资产入表解决方案

高效数据资产入表规划，专业数据合规，精确成本分摊，释放数据价值，助力国央企和上市公司一站式数据资产入表。

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高效数据资产入表规划，专业数据合规，精确成本分摊，释放数据价值，助力国央企和上市公司一站式数据资产入表。

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简述数据资产管理方案必须注意的6点

时间：2020-08-14来源：知乎浏览数：627次

“数据资产管理”一词，在国内首次由DAMS（中国数据资产管理峰会）组委会正式提出。首届“中国数据资产管理峰会”由上海市经济和信息化委员会指导，上海市云计算产业促进中心主办，新炬网络、51CTO联合承办。旨在搭建一个数据资产管理思想碰撞与研讨的平台，与业界同仁一起分享领先的数据资产管理理念与实践经验。致力于将“中国数据资产管理峰会”打造为数据资产管理领域的标杆峰会，有助于中国数据资产管理行业的开展。

数据资产管理方案

数据资产管理一般地认为有6大数据管理职能：
· 数据治理：数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

·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管理需求，顺利获得数据资产目录、数据标签、数据服务等重要支撑型技术管理数据资产，使用户能够便利的找到需要的数据资产，查看数据资产详细用途，并有多重方式使用数据。

· 数据安全管理：给予数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

· 参考数据和主数据管理：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

· 元数据管理：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户取得更好的数据洞察力，顺利获得元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。

· 数据质量管理：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，给予问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

现在数据资产增值和变现的主要方法是：对内强化数据分析能力，应用分析结果使数据资产增值；对外共享进行数据租售，实现数据资产变现。从长远看，企业数据增值的未来在于跨界合作，顺利获得跨界战略合作、用数据共享来有助于彼此主营业务，实现远高于简单的数据租售带来的直接经济价值。

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