数据资产管理体系构建与实践丨数据资产管理活动。

爱数参编中国信通院《数据资产管理实践白皮书6.0》

在1月4日举行的第五届数据资产管理大会上，由中国信息通信研究院与爱数等企业共同编撰的最新版本——《数据资产管理实践白皮书（0版）》正式对外发布。这份白皮书在前一版0的基础上，针对2022年数据资产管理领域的政策和行业动态进行了深度剖析，关注各行业的典型实践案例，更新了数据资产管理的理念和实践方法。

企业数据资产管理:数据资产目录应该如何规划

1、数据资产盘点：全面梳理企业所有数据，明确数据资产的产权归属和核心数据。依据业务流程对数据进行分类与分级，技术部门进一步梳理数据关系、结构、口径与存储。 数据资产目录框架：构建数据资产目录框架，按照资产盘点的结果，从主题、业务视角出发，逐步细化目录结构，形成二级、三级目录等。

2、首先，进行全面的数据资产盘点，明确数据资产的所有权、负责人与核心数据。其次，构建目录框架，按照业务流程与重要性分级，形成清晰的数据资产结构。接着，实施数据标签管理，通过主题、机构、安全与技术等维度构建目录模块，同时标记数据关系与来源，确保数据追踪与问题发现。

3、构建数据资产目录的步骤主要包括数据资产梳理、目录体系框架设计、建立数据标签体系、数据分布与映射关系建立，以及最终构建企业数据资产目录。通过这五个步骤，企业能够实现数据资产的系统化管理，满足不同角色用户的数据需求。

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?

1、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。构建一个涵盖整个数据生命周期的庞大体系，明确数据的采集、存储、处理、分析和应用等各个环节。

2、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。

3、数据资产是指企业在日常运营、业务发展过程中产生的各类数字信息。这些信息包括但不限于交易记录、客户信息、产品数据、市场趋势等，它们以电子化的形式存在，可以被企业长期保存并重复利用。数据资产是企业决策的重要依据，也是提升运营效率、优化业务流程的关键资源。

4、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。 数据交换：实现不同机构和系统间的数据或文件传输和共享，提高信息资源利用率。 数据安全：实施数据加密、脱敏、模糊化处理，以及账号监控等安全策略，确保数据安全认证和审计。

5、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。

数据资产入表的详细实现步骤!

1、数据资产入表的详细实现步骤如下：数据盘点：基础步骤：涉及组织、业务和系统范围的数据梳理，区分基础数据、衍生数据和外部数据。构建目录：构建业务系统数据资源目录，按照“梳、规、盘、用”四步骤进行。数据有效治理与管理：管理体系：建立数据资产管理体系，包括资源目录、账户体系和血缘分析。

2、首先，数据盘点是基础，涉及组织、业务和系统范围的数据梳理，区分基础数据、衍生数据和外部数据，构建业务系统数据资源目录，按照“梳、规、盘、用”四步骤进行。数据有效治理与管理则是保障，涉及数据资产管理体系、资源目录、账户体系和血缘分析，以实现数据的合规管理和精细化运营。

3、首先，确认数据资产类型。企业需区分数据资产是无形资产还是存货。无形资产的入表流程相对简单，但存货入表则涉及多个决策点，需要考虑入表成本、会计部门工作量及数据确权等复杂因素。由于数据交易中确权难度大，存货入表存在追溯问责风险。因此，建议当前企业优先选择无形资产入表方式，以降低操作难度和风险。

4、数据资产入表的过程需系统化管理，数据工程在此扮演关键角色。数据工程整合数据资源，实现数据价值转化。具体操作包括梳理企业数据资产，建立数据资产地图，实现数据的统一管理和应用。通过海睿思数据工程工具，企业可实现数据资产调研到落地的全流程线上化，提升数据管理效率。

百度爱番番数据分析体系的架构与实践

1、百度爱番番的数据团队构建实时和离线大数据基础平台的心路历程，针对业务、技术、组织等方面的挑战和解决实际痛点过程中的思考与实践，以高效赋能业务，提供有业务价值的数据产品和服务。关键在于打造一套高屋建瓴的数据驱动技术架构，以支撑业务敏捷迭代，满足客户对数据分析的及时性、准确性和稳定性需求。

2、数据分析体系：构建易于扩展的数据分析体系，满足营销效果分析、指标体系构建等需求，支持快速迭代的业务场景。通过这一系列实践，爱番番的数据分析体系实现了从点状工程思维向全面系统架构的转变，形成了适合当前业务发展阶段的解决方案。

3、说到电商平台，我们随时都能够说出几种，而就在昨天，百度爱番番有赞店铺正式开张。百度爱番番作为一站式智能营销产品的领军者，帮助企业客户实现线索增长和高效促转，已成为数十万百度推广客户信赖并使用的智能营销工具。爱番番有赞店铺，有料才够赞 在百度爱番番有赞店铺内，产品种类丰富多样。

4、爱番番，百度推出的「线索管家」，分为基础版与高级版。基础版免费，为一站式线索管理工具，包含crm系统基础功能，支持3名用户。高级版年费6980元，为智能营销与销售加速器，提供10名高级用户权益，包含全流程线索管理、广告至订单的全链路智能分析等。

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