版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院云计算与大数 据研究所、CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会,并受 法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或 者观点的,应注明“来源: 《数据资产管理实践白皮书(4.0)》”。 违反上述声明者,作者将追究其相关法律责任。 I 编委会 编委会成员:何宝宏、魏凯、姜春宇、刘成成、闫树、李雨霏、刘海燕、车 春雷、郭宝生、蓝曾威、马卓佳、李慧、贾丕星、符山、陈涛、周庭宇、孙龙君、 农益辉、刘天斯、黄志、钱岭、齐骥、侯志强、石在辉、刘童桐、吴嘉、张振、 林锋、周万、王波、郝滨、王鹏、刘庆会、胡浩、于辰涛、王晟、陈志凌、刘俊 良、周刚、王军、李今朝、李岳璘、王伟哲、曹冬平、蓝海、邹素雯、董喆、熊 威、蔡春久、王琤、朱金宝、骆阳、魏民、刘浩、施红明、白梅、寇新华、陈燕 琪、蒋勇、高伟、赵乔、霍琦、訾津津、王雀陵、张治国、武威、薛勇、张辉、 周建龙、杨嘉诚、李慧、陈彬 参与单位:中国信息通信研究院、中国建设银行、中国电信股份有限公司云 计算分公司、中软国际有限公司、腾讯科技(深圳)有限公司、中国移动苏州研 发中心、中国移动通信研究院、中国电信股份有限公司、杭州数梦工场科技有限 公司、普元信息技术股份有限公司、北京飞利信科技股份有限公司、联想(北京) 有限公司、成都四方伟业软件股份有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公 司、阿里巴巴(中国)有限公司、北京东方金信科技有限公司、烽火通信科技股 份有限公司、石化盈科信息技术有限责任公司、北京数语科技有限公司、国网征 信有限公司、航天恒星科技有限公司、广州信安数据有限公司、亿信华辰有限公 司、北京卓信智恒数据科技股份有限公司、御数坊(北京)科技咨询有限公司、 广州石竹软件、航天恒星科技有限公司 II 前 言 党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合”,进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的 重要地位,掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中,对数据资产 的管理和应用往往还处于摸索阶段,数据资产管理面临诸多挑战。首 先,大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱,存在数据标准混乱、 数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象,阻碍了数据 的共享应用。其次,受限于数据规模和数据源种类的丰富程度,多数 企业的数据应用刚刚起步,主要集中在精准营销,舆情感知和风险控 制等有限场景,应用深度不够,应用空间亟待开拓。再次,由于数据 的价值很难评估,企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评 估,从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。 国际上,1990 年以来,以国际数据管理协会(DAMA,Data Management Association International)、能力成熟度模型集成(CMMI, Capability Maturity Model Integration)为代表的组织机构长期从事数 据管理的研究,形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下,我国 金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业,已经积累了丰 富的数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论 体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。 为了促进数据资产管理的研究,我们组织编写了《数据资产管理 III 实践白皮书》 。本白皮书分为四大部分:第一部分介绍了数据资产管 理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势;第二部分从 实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容;第三部分重点介绍了 数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素;最后结 合实践经验,介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数 据资产管理案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书 3.0》的基 础上,以全面盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、 提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度, 通过权威数据和典型事件,生动剖析了数据资产管理的重点内容和目 标。在原有管理职能的介绍下,尝试说明数据资产化管理的关键活动 步骤,并在实施步骤方面,增加了各实施阶段的具体输出物,并增加 了“数据价值管理工具”和“数据服务管理工具”,更好的指导企业搭建 数据资产管理平台,开展数据资产管理相关工作。 本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考,也 可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促,水平所 限,我们的工作还有很多不足。下一步,我们还将广泛采纳各方面意 见建议,进一步深化相关研究,持续完善白皮书内容,在已有版本的 基础上,适时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究 工作,积极献言献策,共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系, 为促进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。如您有意愿,请联 系我们:liyufei @caict.ac.cn。 IV 目 录 一、数据资产管理概述................................................................................................ 1 (一) 数据资产管理的定义与内涵...................................................................... 1 1. 数据资产管理的概念......................................................................... 1 2. 数据资产管理的内涵......................................................................... 2 3. 数据资产管理的演变......................................................................... 3 (二) 数据资产管理的重要性.............................................................................. 4 1. 数据价值难以有效发挥的原因 ......................................................... 5 2. 数据资产管理是充分发挥数据价值的必经之路 ............................. 6 (三) 数据资产管理是各方关注的重要议题...................................................... 8 (四) 数据资产管理的现状与发展.................................................................... 10 1. 数据管理对象变化 ........................................................................... 10 2. 处理架构更新换代 ........................................................................... 11 3. 组织职能升级变迁 ........................................................................... 12 4. 管理手段自动智能 ........................................................................... 12 5. 应用范围不断扩大 ........................................................................... 13 二、数据资产管理的主要内容.................................................................................. 14 (一) 管理职能 .................................................................................................... 14 1. 数据标准管理 ................................................................................... 14 2. 数据模型管理 ................................................................................... 15 3. 元数据管理 ....................................................................................... 17 4. 主数据管理 ....................................................................................... 19 5. 数据质量管理 ................................................................................... 20 6. 数据安全管理 ................................................................................... 21 7. 数据价值管理 ................................................................................... 22 8. 数据共享管理 ................................................................................... 25 (二) 保障措施 .............................................................................................

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