数据资产管理的基础丨数据资产管理的基础包括。

数据资产管理平台的基本能力和事项

1、**数据模型管理**：平台需提供数据仓库规划与设计功能，将数据仓库划分为贴源层、治理层、应用层与共享层，并设计概念模型、逻辑模型与物理模型。支持物理模型的审核、同步与版本管理，确保数据管理的一致性、完整性和准确性。

2、资管平台的基本功能 资管平台的核心功能是进行资产管理。它可以对企业的资产进行统一管理，包括资金的流入流出、投资项目的筛选与决策、风险的管理与评估等。通过这些功能，资管平台帮助企业实现资产的最大化收益，同时降低运营风险。

3、在线投资：通过数字理财平台，投资者可以方便地购买股票、基金等金融产品。 智能资产配置：根据用户的风险承受能力、投资期限和目标，数字理财平台会推荐合适的资产配置方案。 财富管理与规划：数字理财工具可以帮助用户进行资产管理、预算规划、现金流分析等，以实现财务自由。

4、日常管理：资产卡片管理、资产录入、资产转移、资产维修、资产借用、资产启用、资产停用、 资产退出。资产盘点：盘点单查询、盘点单录入、盘盈盘亏明细表、盘点汇总。折旧管理：计提折旧、折旧月报、折旧年报、资产减值准备、资产价值重估、累计折旧明细。

数据资产管理包括哪些内容

数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。

数据集成：对数据进行清洗、转换、整合和模型管理，用于问题数据修正和可靠数据模型提供。 主数据管理：创建并维护企业共享数据的单一视图，提升数据质量，统一商业实体定义，优化业务流程。 数据资产管理：集中企业所有有价值的数据资源，提供资产视图，发现并改进不良资产，支持管理决策。

国外对“数据资产管理”的定义为：数据资产管理（Data asset management 简称DAM）是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。

数据资产管理涉及多个关键内容，主要包括数据资产的识别与定义、数据质量的管理与提升、数据安全与合规性的确保，以及数据价值的挖掘与实现。首先，数据资产的识别与定义是数据资产管理的基础。这一过程涉及明确哪些数据对企业具有价值，并将其视为资产进行管理。

该管理包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理等。数据质量管理：这涵盖了对数据准确度、完整性、一致性、及时性等方面的监控与改进，目的是确保数据的可用性和可靠性。元数据管理：元数据是对数据的数据，描述了数据资产的各种属性、结构、来源、关系及其更新状态等信息。

数据资产管理包括数据的采集、存储、处理、分析和保护等一系列活动。首先，数据采集是数据资产管理的起始环节，它涉及到从各种来源获取相关数据。这些数据来源可能包括企业内部系统、外部数据库、社交媒体、物联网设备等。

什么是数据资产管理,企业如何进行数据资产管理?

数据资产管理是指将数据视为具有经济价值的资产，并通过一系列策略和措施来最大化其价值的过程。企业进行数据资产管理主要可以通过以下几个方面进行：构建数据体系：企业需要首先梳理自身的业务体系，确保数据来源的可靠性。

数据资产管理是指在融合业务、技术和管理的基础上，确保数据资产保值增值的过程。其内容包括数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理以及数据共享管理等。数据资产入表 数据资产入表是指企业的数据资源可以通过无形资产或存货的方式进入资产负债表。

数据资产（Data Asset）是指合法拥有或控制、以电子或其他方式记录的数据资源，包括结构化与非结构化数据，能计量与交易，带来经济效益与社会效益。数据资产管理（Data Asset Management）包括数据资源化与资产化，提升数据价值密度，为后期数据价值发挥奠定基础。