為了深入落實國家大數據戰(zhàn)略，推動大數據產業(yè)交流與合作，展示我國大數據產業(yè)最新發(fā)展成果，2019年6月4日至5日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦，大數據技術標準推進委員會承辦的2019大數據產業(yè)峰會在北京國際會議中心隆重舉辦。

會上，來自工業(yè)和信息化部的領導，我國眾多優(yōu)秀大數據領域服務商、行業(yè)應用客戶、研究機構、地方大數據主管機構的領導和專家，將對大數據政策、產業(yè)、技術的現狀與趨勢等內容進行交流探討。

來自中國信息通信研究院的李雨霏進行了《數據資產管理實踐白皮書4.0》白皮書的發(fā)布。

大家下午好，非常感謝何所的分享，他剛剛說明了數據現在是資產，而將來數據可能會成為大宗商品。那么對于企業(yè)而言，如何開展數據資產化管理仍然是一個問題。我今天主要為大家分享一下我們對于數據資產管理的見解，同時也為大家介紹一下數據資產管理白皮書相關內容。

大數據已經成為了這個時代的重要資源，在政務方面，各地紛紛成立了大數據局，北京市也在2019年開展了數據治理項目。與此同時，各個行業(yè)也陸續(xù)展開了數據治理的調研，包括工業(yè)、金融業(yè)、互聯網行業(yè)、證券行業(yè)、保險行業(yè)等等。但是調研結果也顯示，目前很多行業(yè)依然處于數據資產管理的初級階段，企業(yè)在開展數據資產化管理的過程中，也面臨了諸多問題。

我們從2017年開始逐漸深入研究數據資產管理，截止到目前為止，《數據資產管理實踐白皮書》已經更新到第四版，今天我將圍繞數據資產管理是什么、數據資產管理主要內容、數據資產管理的實施步驟等發(fā)面，為大家做一個介紹。

首先介紹一下數據資產管理的概念。我們參考了DAMA國際對于數據資產的定義，同時也與業(yè)界專家進行了討論，將數據資產定義為：由企業(yè)擁有或控制的，能夠為企業(yè)帶來未來經濟利益的數據資源。這一點也說明了在企業(yè)里，并非所有的數據都能成為數據資產，只有能夠在未來可能會為企業(yè)帶來經濟效益的，才能成為數據資產。

另一方面，我們也知道，數據本身也蘊含了巨大的財富，如果企業(yè)能對其加以合適分析和利用，都可以將數據打造為資產。在本白皮書中，我們重點梳理了數據價值管理與數據成本管控，充分挖掘數據的價值。事實上在釋放數據價值的過程中，也面臨了很多瓶頸，包括數據的質量不過關，美國服務器，數據難以打通，數據獲取成本較高以及數據安全難以保障，這些都阻礙了數據價值的充分發(fā)揮。一些調研機構數據也表明，不良數據質量將使企業(yè)額外花費15%—25%的成本，所以很多企業(yè)即使擁有了很多數據，但是很多也是數據垃圾。雖然擁有了很多數據，但是這些數據好像并不可用，除了一些算法的原因，還是在于我們對數據沒有做足夠的清理，數據質量還是保持在較低的水平。

數據資產管理將會通過盤點數據資產，提升數據質量，打破數據孤島，提高獲取效率，保障數據安全，最終形成持續(xù)的閉環(huán)，進而實現數據可得、可用、好用，為企業(yè)數字化轉型打好基礎。

我們主要總結了數據資產管理的兩大塊，第一是數據資產管理的八個主要管理職能，第二是數據資產管理的五個保障措施，下面我分別為大家介紹一下這八個管理智能和五個保障措施：

1.數據標準管理。主要通過制定數據標準和數據規(guī)范，實現數據內外使用和交換一致性、準確性。

2.數據模型管理。通過數據建模為企業(yè)真實開展數字化資產之前構建藍圖，確保數據資產化管理一步一步向前推進。

3.元數據管理。元數據的定義是描述數據的數據，也是從更高的維度對數據進行描述，通過元數據更好的理解數據，從而可以追溯數據，發(fā)掘數據之間的關聯關系。Gartner最近的報告也顯示，元數據管理可能會成為現在數據資產管理的一個主要驅動力。

4.主數據管理。主數據是指跨各業(yè)務系統或者業(yè)務部門頻繁使用共享的數據，或者我們可以簡單理解為“主要”數據。如果將主數據管理好的話，將會為企業(yè)進行數據標準化管理進行一系列管理節(jié)約很多人力、物力成本。

5.數據質量管理。主要通過提升數據質量來提高數據應用和服務水平，使數據能夠支撐管理者做出更加準確理智的決策。

6.數據安全管理。主要通過對數據進行安全等級的劃分，做到事前可管、事中可控、事后可查。

7.數據價值管理。這是數據資產管理中區(qū)別于數據治理的一點，實現數據真正的資產化，通過像管理有形資產一樣，對數據進行成本管控以及價值挖掘，從成本管控以及收益管理兩個方面最優(yōu)化、最大化釋放數據的價值。

8.數據共享管理。主要是指通過數據內部共享、外部流通以及對外開放實現數據內外部的價值釋放。