数据资产管理的关键环节丨数据资产管理的主要内容。

数据治理|元数据、主数据等数据治理全概念详解!

数据治理数据资产管理的关键环节：是DAMA国际数据管理协会定义的数据资产管理的关键环节，关于权力和控制数据资产的集合活动，包括规划、监控和执行。它涵盖数据的全程管理，旨在监督数据的获取、处理和使用，以支持组织战略，实现数据价值、创新业务模式和风险控制。元数据：是关于数据的数据，描述数据的相关信息，如数据的类型、名称、结构和位置等。

数据治理是DAMA国际数据管理协会定义的权力和控制数据资产的集合活动，包括规划、监控和执行。它涵盖了数据的全程管理，从源头业务系统到终端，形成闭环反馈系统，目标在于监督数据获取、处理和使用。

数据治理是指对数据资产进行规划、组织、控制和监督的一系列活动，以确保数据的质量、可用性、安全性和合规性。数据治理包含以下几个主要部分：数据标准管理：定义和建立数据标准：确保数据的命名、格式、定义等符合统一规范。数据标准的实施和维护：在数据创建、存储、使用过程中强制执行数据标准。

企业资产管理包含哪些业务场景

1、企业资产管理涵盖多个业务场景数据资产管理的关键环节，主要包括资产采购、入库管理、使用监控、维护保养、报废处理以及盘点审计等关键环节。在资产采购环节数据资产管理的关键环节，企业资产管理涉及到对所需资产数据资产管理的关键环节的识别和采购计划数据资产管理的关键环节的制定。

2、资产管理的应用场景 资产管理广泛应用于各个领域数据资产管理的关键环节，如企业、政府、金融机构以及个人等。在企业中，资产管理涉及对固定资产、无形资产以及金融资产的管理；在个人层面，家庭资产管理也是资产管理的重要组成部分，旨在确保家庭资产的安全和增值。

3、资产管理公司（AMC）作为金融市场的一个独特分支，主要业务是处理不良资产，涉及投资、资产管理、信托、租赁、银行、保险等金融领域。AMC的业务范围广泛，包括不良资产收购处置、收购重组及债转股、企业资产并购重组、受托资产管理以及配套金融服务和投资类业务。

数据资产管理包括

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。

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。

数据资产管理主要包括数据的采集、存储、处理、分析和安全保障等环节。首先，数据采集是数据资产管理的起始点，它涉及到从各种来源获取相关数据的过程。这些数据可以来自于企业内部系统，如CRM、ERP等，也可以来自于外部渠道，如社交媒体、市场调研等。

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。

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。