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由匿名用户编辑于2023/02/03 09:37
数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个环节。
数据资源化通过将原始数据转变数据资源，使数据具备一定的潜在价值，是数据资产化的必要前提。数据 资源化以提升数据质量、保障数据安全为工作目标，确保数据的准确性、一致性、时效性和完整性，推动数据 内外部流通。
数据资源化包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、元 数据管理、数据开发管理等活动职能。 数据资产化通过将数据资源转变为数据资产，使数据资源的潜在价值得以充分释放。数据资产化以扩大数 据资产的应用范围、厘清数据资产的成本与效益为工作重点，并使数据供给端与数据消费端之间形成良性反馈 闭环。数据资产化主要包括数据资产流通、数据资产运营、数据价值评估等活动职能。
参考报告
数据资产管理实践白皮书（6.0版）.pdf
数据资产管理实践白皮书（6.0版）党的十九届四中全会首次将“数据”增列为一种生产要素，要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，标志着以数据为关键要素的数字经济进入新时代。党的二十大报告提出要“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率”，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态、新模式，不断做强、做优、做大我国数字经济。数据要素所引发的生产要素变革，正在重塑着我们的需求、生产、供应和消费，改变着社会的组织运行方式。
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