数据资产管理白皮书
数据资产管理白皮书思维导图分享
数据资产管理白皮书概述数据资产带来未来经济价值数据资产管理全生命周期管理周期采集应用价值实现阶段统筹规划管理实施稽核检查资产运营演变DAMA数据管理体系数据架构数据模型与设计数据存储与操作数据安全数据集成与或操作性文件和内容参考数据和主数据数据仓库商务智能元数据数据质量进一步增加数据资产价值评估数据资产运营作用全面数据盘点提升数据质量数据互联互通数据获取效率安全合规数据价值持续释放特点数据对象复杂处理架构更新组织职能升级管理手段自动自能应用范围扩大主要内容8个管理职能数据标准三要素标准分类标准信息项相关公共代码分类基础类指标类数据模型元数据技术业务管理主数据描述核心业务实体共享、跨部门、高价值稳定数据质量数据安全数据价值数据成本应用价值数据共享5个保障措施战略规划组织架构管理委员会数据中心各业务部门制度体系办法流程技术规范即模板（表单）审计机制培训宣贯实施要点实施步骤统筹规划组织责任体系盘点数据资产制定标准规范管理实施数据管理平台安全管理体系主数据稽核检查数据标准执行情况数据质量稽核数据存储策略资产运营数据价值评估数据资产运营流通对内对外实践模式组织方式自上而下自下而上建设策略生产系统优先大型生产系统开发建设模式企业数据模型建设模式主数据建设模式数据系统优先统一数据平台模式数据集市模式软件工具数据标准数据模型元数据主数据数据质量数据安全数据生命周期成功要素明确责权利合理引进技术着眼业务应用数据合规、风险风控迭代完善，良性闭环。
数据资产管理 ppt课件
ppt课件
数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
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ppt课件
交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据交互中心
数据可视化平台
数据采集
数据加工
数据资产治理 运维管理
安全管理
质量管理
内部数据
传统数据库
新型数据库
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
文档资料
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ppt课件
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
特定行业的大型企业 （如电信、金融、航空、制造等）
产品部署+定制化开发
各行业的大中型企业 中小企业以及个人客户
ppt课件
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
1
ppt课件
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
什么是数据资产？
…
…
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
存在什么问题？
定义不统一 错误判断
分配不透明， 数据资产错配
数据源不规范， 导致无效数据
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全 完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事 业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。
光大银行数据资产价值评估白皮书
一、概述光大银行作为我国领先的商业银行之一，在金融科技领域拥有丰富的数据资产。
随着金融科技的发展和数据资产的重要性日益突出，对光大银行数据资产的价值评估显得尤为重要。
本白皮书旨在对光大银行的数据资产进行全面评估，为相关机构和投资者提供客观、全面的数据资产价值评估报告。
二、数据资产的定义和重要性1.数据资产的定义数据资产是指银行在日常经营活动中所获取、处理和管理的数据，包括客户信息、交易记录、风险管理数据等。
数据资产不仅包括结构化数据，还包括海量的非结构化数据，如文本、图片、音频、视瓶等。
2.数据资产的重要性数据资产在金融科技发展中扮演着至关重要的角色。
通过对大数据的分析和挖掘，银行可以更好地了解客户需求，优化产品和服务，提升风险管理能力，推动业务创新，提升竞争力。
三、光大银行数据资产的特点1.规模庞大光大银行拥有海量的数据资产，涵盖了客户的个人信息、财务信息、交易记录等多方面的数据。
2.数据质量高光大银行通过多年的经营和管理，建立了完善的数据管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3.多样性光大银行的数据资产不仅包括结构化的金融交易数据，还包括非结构化的客户反馈、股票行情预测等数据。
4.价值潜力大光大银行的数据资产蕴含着巨大的商业潜力，可以为银行的产品创新、风险管理和营销服务提供重要支持。
四、光大银行数据资产价值评估方法1.数据资产评估指标数据资产价值评估可以从多个维度进行评估，包括数据的规模、质量、多样性、价值潜力等。
2.数据资产评估模型光大银行可以结合数据的挖掘和分析技术，构建数据资产评估模型，从数据的维度、业务价值维度和客户需求维度进行评估。
3.数据资产评估过程评估过程包括数据采集、数据清洗、数据加工、数据分析、评估报告等环节，需要跨部门的协作和统一标准的制定。
五、光大银行数据资产的案例分析1.数据资产的商业应用光大银行通过对客户数据的分析，可以为客户提供个性化的产品推荐和服务定制，提升客户满意度。
数据资产管理白皮书V1.0
目录版本 (3)前言 (4)一、数据应用现状 (5)1.1数据标准 (6)1.2数据获取 (6)1.3数据流 (6)1.4数据集中 (6)1.5数据挖掘 (6)1.6数据应用 (7)二、数据管理框架 (7)2.1数据获取 (7)2.2数据汇集 (9)2.3数据处理 (9)2.4数据应用 (9)2.5数据分析 (9)三、数据管理规范 (10)3.1标准管理类 (10)3.2流程管理类 (12)3.3服务支持类 (13)3.4数据应用类 (14)四、数据管理建议 (14)4.1数据价值难以体现的原因 (14)4.2数据资产管理建议 (15)4.3数据价值问题思考 (15)版本前言根据xx公司现状进行数据资产管理，对线上数据、线下数据进行统一规范管理，为了掌握丰富的数据资源及现今xx公司数据情况进行数据资源整合管理，现今公司数据基础还很薄弱，存在数据混乱、数据质量层次不健全，各系统和项目、公司所获得的数据不统一，数据孤岛化现象严重，影响了公司高层和各业务的数据决策判断，线下数据与线上数据应用深度不够，数据应用空间急需统一规整及开拓，把数据以被动的方式变为主动的方式，为以后xx公司提高数据利用，综合数据资源，规范管理标准提供基础和保障。
为了提高数据的应用程度，提高数据的利用价值，免于优质资源得以高效率使用，特此制定《xx公司数据资产管理白皮书》，为全面整合资源，提升数据高利用，实现数据之间互联互通、保障数据的合理，通过“数据标准管理工具”更好的指导和推动企业快速发展，搭建数据仓库管理云平台，使xx公司（置业、运营、物业）板块快速开拓市场提供数据资源支撑，为xx公司发展保驾护航。
一、 数据应用现状说明：现xx 公司数据现状说明随着科技逐渐进步，企业管理逐渐完善，数据处理技术越发管理细致，结合市场数据应用的广泛性，企业数据管理模式呈现如下图所示： 数据存储处理数据获取数据流数据标准编码规则标准数据集中数据挖掘数据应用数据填写标准流程执行标准数据配置标准数据呈现标准线下数据线上数据采集数据数据资产增值数据标准制定对内强化能力人工、自动获取的数据业务交互数据流转数据汇集数据池抽取转换筛选加载数据算法处理数据中心数据分析数据流数据管道可视化应用决策应用数据价值体现图1企业数据资产管理模式传统的数据管理方式通过文档表格整理形成文档库，各个业务通过企业管控中心进行统一编码下发，随着时间的推移规则标准慢慢淡化，执行方式被各个业务口制定的标准代替，久而久之企业的数据标准形成多样化数据规则，从而形成了数据标准混乱，汇总数据需要大量的人工进行汇总统一，造成数据的管理问题。
数据资产管理实践白皮书
数据资产管理实践白皮书摘要：数据资产是企业最重要的资产之一，有效地管理数据资产对于企业的长期发展至关重要。
本白皮书将介绍数据资产管理的概念、原则、实践以及挑战，并提出一些有效的解决方案，以帮助企业更好地管理和利用自己的数据资产。
一、引言现代企业面临着海量数据的挑战，如何高效地管理和利用数据成为了企业发展的关键。
数据资产管理的概念正是基于这样的背景而提出的。
数据资产管理是指对企业的数据资产进行全面、有效的管理和利用，包括数据采集、存储、分析、共享等方面。
二、数据资产管理的原则1.数据价值最大化：企业应充分认识到数据的价值，并努力将数据转化为商业价值。
2.数据安全保护：企业必须保护数据资产的安全，包括数据的机密性、完整性和可用性。
3.数据一致性和准确性：数据的一致性和准确性是数据资产管理的基础，企业应建立完善的数据质量管理机制。
4.数据共享和开放：企业应鼓励数据共享和开放，通过合作共赢的方式充分利用数据资产。
5.数据生命周期管理：企业应对数据进行全面、系统的管理，包括数据的采集、存储、处理、传输和销毁等各个环节。
三、数据资产管理的实践1.建立数据资产管理团队：企业应设立专门的数据资产管理团队，负责数据资产的统一管理和协调。
2.制定数据资产管理策略：企业应根据自身的需求和目标制定数据资产管理策略，明确数据的采集、存储、分析和共享等方面的规范和标准。
3.建立数据资产库：企业应建立数据资产库，集中管理和存储各类数据资产，包括结构化数据和非结构化数据。
4.加强数据质量管理：企业应建立健全的数据质量管理机制，包括数据质量评估、数据清洗、数据校验等环节，确保数据的一致性和准确性。
5.推行数据共享平台：企业可以建立数据共享平台，提供数据共享的渠道和机制，促进数据共享和合作。
6.提升数据分析能力：企业可以通过引入先进的数据分析技术，提升对数据的分析能力，从中发现商机和价值。
四、数据资产管理的挑战1.数据安全风险：随着数据泄露和侵权事件的增多，企业面临着数据安全风险的挑战。
数据资产管理实践白皮书
数据资产管理实践白皮书
随着数字化时代的到来，数据资产已成为企业最重要的生产要素之一。
因此，如何高效、合理地管理和利用数据资产，已成为企业发展和创新的关键所在。
为此，我们撰写了这份《数据资产管理实践白皮书》，旨在为企业提供有效的数据资产管理方法和实践经验。
本白皮书将从以下几个方面介绍数据资产管理实践：
1. 数据资产的定义和重要性：详细解释数据资产的概念、种类、价值以及在企业中的作用和重要性。
2. 数据资产管理的原则和流程：介绍数据资产管理的基本原则和流程，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等环节，并提供具体的管理实践方法。
3. 数据质量管理：分析数据质量对企业的影响，并提供数据质量管理的具体方法和工具。
4. 数据安全管理：阐述数据安全管理的重要性和必要性，提供数据安全管理的实践方法和工具。
5. 数据资产价值实现：探讨如何通过数据资产管理实践来实现数据资产的价值，包括提升企业的运营效率、降低成本、创造新的商业价值等。
通过本白皮书的学习，企业能够更好地理解和掌握数据资产管理的核心原则和实践方法，促进企业数字化转型和创新发展。
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数据资产云图白皮书(PPT35张)
资产评估 数据加工
应用 系统 4
应用 系统 5
资产应用 数据管理
应用
系统
…
6
资产运营 运维监控
数据存储层
db2
主机系统软件 主机
网络通信平台
oracle
存储
gp
备份
hadoop
OS
标 准 化 体 系 支 持
项 目 实 施 方 法 论
信 息 安 全 体 系
支
持
10
功能架构
运 营 层
使能创新 交易、数据开 放…
产 全面评估 运 资产分布、活性、配置合理性、使用 营 策略…
资产质量 更加可靠
运营手段 更加丰富
创新合作 更加便捷
数据资产规范及治理能力
数据资产运营、开放据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能 力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的 不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。
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数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
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交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据资产管理体系核心在于有效解决对数据资产进行管理的实践性问题，既帮助企业合理评估、规范和治 理企业信息资产，又可以挖掘和发挥数据资产价值并促进持续增值，并符合大数据的跨行业合作趋势
数据资产管理实践白皮书(6.0版)
数据资产管理实践白皮书（6.0版）日前，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》正式发布。
白皮书是大数据技术标准推进委员会在数据资产管理领域的系列研究报告，从2017年开始已连续6年发布，成为了国内数据资产管理的“风向标”。
《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》在《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》的基础上，结合2022年数据资产管理领域政策和行业动向，持续跟踪各行业典型方法和实践案例，更新了数据资产管理的理念和方法，对数据资产管理领域的发展现状和趋势进行了总结，有助于企业了解自身所处的发展阶段，更好的拟定下一步建设思路。
目前，数据是资产已成为共识，数据资产管理理论框架日趋成熟，越来越多的企业开展数据资产管理工作，推动企业数字化转型。
但是与此同时，我们也应认识到多数企业仍停留在数据资产管理发展初期，仍然面临数据资产管理内驱力不足、数据资产管理与业务发展存在割裂、数据资产难于持续运营等问题。
为指导企业解决以上问题，本白皮书总结了数据资产管理活动职能的核心理念与实践要点，提出了战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制五大数据资产管理保障措施，提倡企业体系化开展数据资产管理工作，提升数据资源化效率，创新数据资产化模式，引导企业充分融入数据要素市场发展，加速数据资产价值释放。
什么是数据资产？数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。
要对数据进行主动管理并形成有效控制。
在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据，数据资产的形成需本白皮书是从数据价值性视角出发定义数据资产，涉及主体包括政府机构与企业事业单位（重点讨论企业），并不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。
此外，由于数据资产具有传统资产所不具备的其它特征，因此，其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准，仍需要结合实践经验进行不断的探索和创新。
数据资产管理技术白皮书
数据资产管理技术白皮书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。
数据资产管理实践白皮书4.0
数据资产管理实践白皮书4.0摘要：1.数据资产管理实践白皮书4.0 简介2.数据资产管理的重要性3.数据资产管理的主要挑战4.数据资产管理的解决方案5.数据资产管理的未来趋势正文：1.数据资产管理实践白皮书4.0 简介数据资产管理实践白皮书4.0 是一份详细的指南，旨在帮助企业和组织有效地管理和利用其数据资产。
本白皮书涵盖了数据资产管理的各个方面，包括数据资产管理的重要性、主要挑战、解决方案以及未来趋势。
2.数据资产管理的重要性随着大数据时代的到来，数据资产已经成为企业和组织最重要的资源之一。
数据资产管理是指对这些数据资产进行有效的管理和利用，以实现企业和组织的目标。
数据资产管理对于提高企业效率、降低成本、增强竞争力以及满足合规要求都具有重要意义。
3.数据资产管理的主要挑战尽管数据资产管理具有重要意义，但在实践中，企业和组织面临着许多挑战，包括数据质量问题、数据安全问题、数据冗余以及缺乏有效的数据管理策略等。
这些挑战不仅限制了企业和组织对数据资产的有效利用，还可能导致数据泄露、罚款等风险。
4.数据资产管理的解决方案为了应对数据资产管理的挑战，企业和组织需要采取一系列措施，包括制定数据管理策略、提高数据质量、保障数据安全、消除数据冗余等。
此外，借助先进的数据管理技术和工具，如数据挖掘、数据分析、数据可视化等，企业和组织可以进一步提高数据资产管理的效率和效果。
5.数据资产管理的未来趋势随着人工智能、云计算等技术的发展，数据资产管理将迎来新的发展机遇。
未来的数据资产管理将更加智能化、自动化，可以更好地支持企业和组织的决策和创新。
同时，随着数据保护和隐私保护的日益重视，数据资产管理也将更加注重数据安全和合规性。
《全国统一数据资产登记体系建设白皮书》
全国统一数据资产登记体系建设白皮书1. 简介随着信息技术的快速发展和数字化转型的推进，数据已成为企业和组织的重要资产。
为了加强国家数据管理能力，推动数据开放共享和合理利用，全国统一数据资产登记体系得到了广泛关注和重视。
本白皮书旨在提出全国统一数据资产登记体系建设的框架和路径，强调数据资产登记的重要性，分析登记体系建设面临的挑战，并提供解决方案，以期推动我国数据管理能力的提升，促进数据分析和创新应用的发展。
2. 背景2.1 数据资产的重要性数据资产是企业和组织的重要财富，包括但不限于客户信息、交易记录、市场数据、产品研发数据等。
对数据资产的充分认识和管理，可为企业和组织提供战略决策和市场竞争的优势。
2.2 数据资产登记的必要性数据资产登记是对数据资产进行规范化管理和登记的过程，有助于提高数据的整体管理效能。
通过登记，可以清晰了解和掌握数据资产的基本信息，包括来源、分类、安全级别等，从而更好地进行数据管理和利用。
2.3 全国统一数据资产登记体系的重要性全国统一数据资产登记体系建设，有助于整合各部门、各地区的数据资源，提升数据利用效率，推动数据共享和合作。
统一登记体系还可以减少重复登记和查询，降低管理成本，提高数据管理的一致性和准确性。
3. 挑战与解决方案3.1 数据安全与隐私保护数据安全与隐私保护是全国统一数据资产登记体系建设中的重要问题。
为了解决这一问题，应建立严格的数据安全管理措施，包括数据权限控制、加密传输和存储、数据备份等措施，保障数据的安全性和隐私性。
3.2 数据分类和标准统一数据分散在各个部门和地区，数据分类和标准不一致导致了数据管理的困难。
建议制定统一的数据分类和标准，明确数据的用途和价值，为数据资产的登记和管理提供规范和依据。
3.3 数据登记流程和标准化数据登记流程和标准的建立，对于数据资产登记体系的顺利运行至关重要。
应制定详细的数据登记流程和标准，明确数据登记的要求和步骤，确保数据登记的准确性和一致性。
信通院 数据资产管理实践白皮书
信通院数据资产管理实践白皮书一、引言数据资产管理作为信息通信行业中的重要管理领域，在信息化进程中扮演着重要角色。
本文以信通院数据资产管理实践白皮书为基础，从理论与实践两个层面，对数据资产管理进行深入探讨。
二、数据资产管理概述2.1 数据资产管理的概念数据资产管理指的是对企业或组织所拥有的数据资产进行有效管理、利用和保护的过程。
数据资产以其价值和敏感性而备受关注，合理的数据资产管理能够提高企业的决策能力和竞争力。
2.2 数据资产管理的重要性数据资产管理在信息化时代具有重要意义。
合理的数据资产管理可以提高数据的完整性、可靠性和保密性，促进信息共享和重复利用。
同时，通过对数据资产的全面管理，可以降低风险和成本，并提高组织的运营效率。
三、数据资产管理的实践3.1 数据资产管理流程数据资产管理流程包括数据资产的收集、分类、归档、加工、存储、共享和销毁等环节。
不同环节需要制定相应的策略和流程，以确保数据的有效管理和合规性。
3.2 数据资产管理的关键问题在数据资产管理的实践中，存在一些关键问题需要解决。
其中包括数据管理的组织架构问题、数据管理的技术支持问题、数据共享的安全性问题等。
对这些问题进行合理的解决，是数据资产管理实践的关键。
3.3 数据资产管理的监管与评估为了确保数据资产管理的有效性和可持续性，需要建立数据资产管理的监管与评估机制。
监管机制可以通过制定相应的管理规范和制度来实施，评估机制则可以通过考核和评价来监督和改进数据资产管理的工作。
3.4 数据资产管理实践案例分析本部分将结合实际案例，对数据资产管理的实践进行分析。
通过对成功案例的研究，总结出一些成功的经验和教训，为其他组织的数据资产管理实践提供参考和借鉴。
四、数据资产管理的挑战与对策4.1 数据资产管理的隐私保护问题在数据资产管理过程中，保护用户隐私是一项重要任务。
如何在充分利用数据的同时，保护用户的隐私成为一个挑战。
针对这一问题，可以通过技术手段和法律法规相结合的方式来解决。
bnb白皮书
bnb白皮书BNB白皮书摘要BNB是由Binance发行的数字资产，旨在支持Binance生态系统和生态系统外的数字金融服务，包括交易、支付、质押和借贷等。
本白皮书将介绍BNB的基本特征、技术实现和生态系统应用。
I. 引言随着数字金融市场的不断壮大，越来越多的数字资产开始涌入市场。
然而，这些数字资产的价值和实用性仍面临着许多挑战，包括流动性、安全性和稳定性等方面。
因此，我们需要一种能够支持数字金融生态系统的数字资产，为用户提供更好的资产管理、交易和金融服务体验。
BNB就是这样一种数字资产。
它是由Binance发行的，旨在支持Binance生态系统和生态系统外的数字金融服务。
BNB具有以下优势：· 高性能和低成本：BNB基于区块链技术实现，具有高性能和低成本的特点，能够支持快速、便捷、安全的数字金融服务。
· 生态系统支持：BNB可以作为Binance生态系统的内部通证，用于支付服务费用、质押挖矿、投票治理等，也可以在生态系统外使用，支持交易、支付、借贷等。
· 丰富的应用场景：BNB的使用场景非常丰富，包括交易、支付、质押挖矿、投票治理、投资和价值存储等。
II. BNB的技术实现BNB采用了Binance独立开发的Binance Chain技术，是一种高性能、安全的区块链技术。
Binance Chain具有以下特点：· 高性能：Binance Chain采用一种新型的共识机制——Proof of Stake（PoS）机制，可以实现高性能的交易处理能力。
· 安全性：Binance Chain采用一种名为Tendermint的共识算法，可以保证网络的安全和稳定性。
· 易用性：Binance Chain提供了一套完整的API和SDK，方便开发者进行应用开发和测试。
III. BNB的应用场景1. 交易BNB可以在Binance交易所上用于支付交易手续费，以获取更多的交易折扣和优惠。
信通院｜数据资产管理实践白皮书（2.0版）全文
信通院｜数据资产管理实践白皮书（2.0版）全文前哨按语2018年4月18日，《数据资产管理实践白皮书(2.0版)》在中国信通院主办的大数据产业峰会上发布。
白皮书总结了当前数据资产管理的认识，阐述了其内涵和在大数据背景下的新特征，提出了数据资产管理的框架和实施步骤，并结合实践经验，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。
1.0版发布于2017年12月1日。
2.0版本增订了一些内容，删除了部分冗余定义。
以下内容来源：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所。
关注前哨公号回复“数据资产”可以获取白皮书全文。
在近期结束的的2018年大数据产业峰会上，信通院云大所和相关公司、专家继续进行迭代，发布了《数据资产管理实践白皮书（2.0版）》，2.0版本在《数据资产管理实践白皮书（1.0版）》的基础上，增加修订了一些内容，删除了部分冗余定义，呈现出以下新特点：特点一：汇集理论技术及案例，提炼方法工具白皮书从实践的角度出发，梳理了数据标准管理、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、数据共享管理等八大活动职能以及组织机构和制度体系两大保障措施，并纳入电信，金融，政务、工业，医疗等五大领域，七类数据共九个案例。
从中提炼出四个阶段的实施步骤和七个实践工具的基础功能。
特点二：聚焦数据资产管理，总结“八大痛点”“白皮书1.0”重点介绍了数据管理，数据资产管理，数据治理和数据管控的概念侧重，而“白皮书2.0”聚焦数据资产管理，总结归纳了制度监管和业务系统需要面对的八大痛点问题。
特点三：大数据体系下，数据资产管理的新特征白皮书从“数据对象、处理架构、组织职能、管理手段和应用范围”五个方面总结了大数据体系下的数据管理相较传统的数据管理的新特征。
特点四：数据资产管理日益受到“五大层面”重视“白皮书2.0”抛出了观点，认为数据资产管理不仅仅是企业层面需要重视和关注的技术内容，更是个人层面，社会行业层面，国家政府层面，乃至国际层面等五大层面需要关注的话题。
数据资产管理实践白皮书4.0
数据资产管理实践白皮书4.0数据资产管理实践白皮书4.0是当下企业数据管理领域的热门话题，它代表了数据资产管理的最新理念和实践。
在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据，如何有效管理和利用这些数据成为了企业发展的关键。
数据资产管理实践白皮书4.0作为数据管理领域的权威指导，对企业的数据管理工作具有重要的指导作用。
在本文中，我们将深入探讨数据资产管理实践白皮书4.0，从多个角度对其进行全面评估，并对其进行深度探讨，以便对其理念和实践有更深入的理解。
1. 数据资产管理的概念数据资产管理是指企业对其数据资产进行规划、管理、维护和利用的过程。
数据资产管理包括对数据的收集、存储、分析和挖掘等方面的工作。
数据资产管理实践白皮书4.0从理念上提出了更加全面和系统的数据管理观念，强调数据作为企业重要资产的管理和价值挖掘。
在实践中，企业需要根据数据资产管理实践白皮书4.0的理念，构建完善的数据管理体系，提高数据管理的效率和价值。
2. 数据资产管理的挑战随着大数据时代的到来，企业面临着海量、多样化的数据，数据的复杂性和数量都给数据资产管理带来了巨大挑战。
数据的安全性和隐私保护问题也是数据资产管理面临的严峻挑战。
数据资产管理实践白皮书4.0在对挑战的认识上更加深入和全面，提出了更加系统和完善的解决方案，帮助企业更好地应对数据管理的挑战。
3. 数据资产管理的实践数据资产管理实践白皮书4.0在推动数据资产管理实践上提出了更加精细化和全面化的要求。
它强调了数据治理、数据质量管理、数据分析和挖掘等方面的工作，要求企业在实践中更加注重数据管理的细节和全面性。
数据资产管理实践白皮书4.0也提出了更加灵活和前瞻的管理理念，要求企业在数据管理的实践中不断创新和完善，以应对不断变化的市场和技术环境。
4. 个人观点和理解作为数据资产管理领域的从业者，我对数据资产管理实践白皮书4.0的理念和实践有着深入的理解和认识。
我认为，数据资产管理实践白皮书4.0在数据管理领域的指导地位无可替代，它为企业提供了更加系统和全面的数据管理理念和实践方法。
数据资产云图白皮书(共35张PPT)
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数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
业务运营人员
数据运营人员
企业管理者
IT建设部门
能够合理评估、规范和管理企业信息资产， 在有效IT投资和降低管理成本的同时，挖掘和 发挥数据资产价值并增值。
能够规范数据处理过程、保障数据资产质量、 提升IT系统建设效率、快速支撑业务部门运营 需要，从而激发创新、体现价值。
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为什么传统数据管理方式不适合数据资产管理要求？
传统数据管理方式
针避对免数 出据现生更命大周的期损各失个阶段的不同特性外，部提性供各管种理监，控依、赖管管理工理具力，度将和可执能行出现自的律系，统成运难行毁出错或数据异常变化进行修正或告警，以 尽量采用独立的环境，单台性能建议不易小。于30万TPCC（具备配置视数据量的大小调整），作为数据资产云图（DACP）在正式环境的
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全
完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
数据资产管理实践白皮书5.0
数据资产管理实践白皮书5.0
《数据资产管理实践白皮书5.0》是由国家信息中心出台的新一代数据资产管理体系，旨在针对当前企业和组织的数据资产管理进行标准化、统一化，以提高企业数据资产管理水平。
《数据资产管理实践白皮书5.0》共分为五大部分：
1. 数据资产管理基本原则：将“数据驱动”作为企业的制度基础，以“开放、共享、协同、互助”为核心，构建以数据资产管理为核心的企业管理体系。
2. 数据资产概念：明确数据资产的内涵，包括数据源、数据类型、数据流程、数据管理等要素。
3. 数据资产管理：重点突出数据资产发现、数据资产治理、数据资产安全管理、数据资产使用管理、数据资产监管等内容。
4. 数据资产管理解决方案：介绍适用于不同类型企业的数据资产管理解决方案，提供企业级数据资产管理的参考建议。
5. 实施指导：介绍数据资产管理实施的具体流程，包括规划、实施、评估和维护等步骤，提供实施参考指南。
数据资产管理实践白皮书（4.0版）：数据管理框架指引
数据资产管理实践⽩⽪书（4.0版）：数据管理框架指引2019年6⽉4-5⽇，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，⼤数据技术标准推进委员会承办的 2019 ⼤数据产业峰会在北京国际会议中⼼召开。
在6⽉4⽇下午的⼤会上，《数据资产管理实践⽩⽪书（4.0 版）》发布。
笔者仔细研读了⼀下，虽然⾃⼰从事数据管理⼯作很多年，但还是能从中获得很多启⽰，要感谢中国信息通信研究院⼤数据技术标准推进委员会的杰出⼯作。
那么，从这本《⽩⽪书》我们到底能学到什么？这⾥就从背景、框架和概念三个⽅⾯谈谈我的理解。
注：以下⿊⾊斜体内容直接引⽤《数据资产管理实践⽩⽪书4.0》的原话，具体以《数据资产管理实践⽩⽪书4.0》原版说法为准。
⼀、背景说明相对于《DAMA》的数据管理，《⽩⽪书》强调的是数据资产管理，后者增加了资产，更强调数据的资产属性，要求基于数据资产的价值、成本、收益开展全⽣命周期的管理，同时增加了数据标准管理、数据价值管理等职能，可以视作数据管理的升级版。
笔者觉得《⽩⽪书》对于数据资产管理的重要性诠释的特别好，提到了五个痛点，是业界实践经验的总结：1、缺乏统⼀数据视图企业的数据资源散落在多个业务系统中，企业主和业务⼈员⽆法及时感知到数据的分布与更新情况，⽆法快速找到符合⾃⼰需求的数据，也⽆法发现和识别有价值的数据并纳⼊数据资产。
数据资源散落各地是⽼问题，但让业务⼈员感知并找到更是新的问题，⽐如在完成⼤数据平台的数据归集后，建⽴统⼀的⾼体验的可视化平台，建议⼀套数据的公开发布、宣贯、培训流程都是对于运营的巨⼤挑战。
浙江移动花了多年时间去搞DataMaster敏捷数据发布平台，花了巨⼤代价去打通流程让数据直达⼀线，都是为了这个⽬的。
2、数据孤岛普遍存在据统计， 98% 的企业都存在数据孤岛问题。
⽽造成数据孤岛的原因既包括技术上的，也包括标准和管理制度上的，这阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享，降低了资源利⽤率和数据的可得性。
数据资产管理白皮书
数据资产管理的重要性与方法
作为企业运营的重要资产之一，数据需要进行科学合理的管理，
以提升数据的价值并降低数据管理过程的成本。
数据资产管理是一种
行之有效的数据管理方法，其包含以下几个方面：
1. 数据资产分类
数据资产是指组成企业经营活动的一切数据和信息，通过对数据
资产的分类，可以对不同类型的数据制定不同的管理策略。
例如，对
于重要数据和敏感数据，应该加强安全保障和备份；对于需要长期保
留的数据，可以采取归档策略等。
2. 数据资产血统分析
数据血统分析是指对于一个数据元素，从产生到现在，所有经过
它的处理、转化、存储等环节进行追溯，以获得完整的数据流向。
血
统分析的结果可以为企业提供有价值的数据管理决策。
例如，通过血
统分析可以发现某一数据的多处应用场景，进而优化数据共享和复用。
3. 数据资产价值评估
在数据资产管理过程中，需要对各个数据元素以及其组合进行价
值评估，以便于制定管理和利用策略。
评估过程中需要考虑数据的实
际用途、对业务的影响、与其他数据的关联性等因素，以保证评估的
全面性和科学性。
4. 数据资产治理
数据资产治理是指综合各个方面的数据管理要素，制定全面、科
学的管理方案和标准。
在治理过程中，需要考虑数据安全、数据质量、规范管理、数据共享等多个方面，充分发挥数据的真正价值。
通过以上四个方面的管理，企业可以提高数据管理的效率和质量，充分发挥数据的价值。
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数据资产管理白皮书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。
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 (26)1.制定战略规划 (27)2.完善组织架构 (27)3.建立制度体系 (29)4.设置审计机制 (31)5.开展培训宣贯 (31)三、数据资产管理的实施要点 (33)(一) 实施步骤 (33)1.第一阶段：统筹规划 (34)2.第二阶段：管理实施 (35)3.第三阶段：稽核检查 (37)4.第四阶段：资产运营 (38)(二) 实践模式 (40)1.数据资产管理的建设策略 (40)2.数据资产管理的切入方式 (42)(三) 软件工具 (43)1.数据标准管理工具 (44)2.数据模型管理工具 (45)3.元数据管理工具 (46)4.主数据管理工具 (47)5.数据质量管理工具 (48)6.数据安全管理工具 (49)7.数据价值管理工具 (50)8.数据服务管理工具 (51)(四) 成功要素 (52)1.明确责权利标，有效推进管理 (52)2.合理引进技术，提升治理能力 (53)3.着眼业务应用，释放数据价值 (54)4.加强数据合规，注重风险风控 (54)5.持续迭代完善，形成良性闭环 (55)四、总结与展望 (56)附录：术语 (58)图表目录表 1 数据成本和价值评估的维度 (23)表 2 数据资产价值评估典型方法比较 (24)表 3 数据资产管理组织架构角色职责 (28)表 4 数据资产管理的两种建设策略 (40)表 5 数据资产管理的切入方式 (42)图 1 数据资产管理在大数据体系中的定位 (2)图 2 大数据背景下的数据资产管理特点特征 (10)图 3 数据资产管理体系架构 (14)图 4 数据资产管理保障措施组织架构 (27)图 5 数据认责机制 (29)图 6 一种典型的制度体系架构 (30)图 7 数据资产管理实施步骤 (34)一、数据资产管理概述众所周知，数据是资源，伴随着大数据时代支撑数据交换共享和数据服务应用的技术发展，不断积淀的数据开始逐渐发挥它的价值，因此，业界提出可以将数据作为一项资产，“盘活”数据以充分释放其附加价值。
但是事实上，如果缺乏恰当有效的管理手段，数据也可能会成为一项负债。
同时，相较于实物资产，数据资产的管理目前还处于初级阶段，数据质量、数据安全、资产评估、资产交换交易等精细管理、价值挖掘和持续运营也较为薄弱。
数据资产管理是现阶段推动大数据与实体经济深度融合、新旧动能转换、经济转向高质量发展阶段的重要工作内容。
本章将阐述数据资产管理的定义与内涵，分析数据资产管理在大数据领域的重要意义，并对数据资产管理在大数据发展中的趋势进行分析，探讨数据资产管理在企业中的实践模式。
(一) 数据资产管理的定义与内涵1.数据资产管理的概念数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。
在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
数据资产管理（DAM，Data Asset Management）是指规划、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。
数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。
2.数据资产管理的内涵数据资产管理在大数据体系中的定位如图 1 所示，它位于应用和底层平台中间，处于承上启下的重要地位。
对上支持以价值创造为导向的数据应用开发，对下依托大数据平台实现数据全生命周期的管理。
数据资产管理包括两个重要方面，一是数据资产管理的核心管理职能，二是确保这些管理职能落地实施的保障措施，包括战略规划、组织架构、制度体系等。
图 1 数据资产管理在大数据体系中的定位数据资产管理贯穿数据采集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。
企业管理数据资产就是对数据进行全生命周期的资产化管理，促进数据在“内增值，外增效”两方面的价值变现，同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。
在数据的生命周期开始前，企业先期制定数据规划、定义数据规范，以期获得实现数据采集、交付、存储和控制所需的技术能力。
数据资产管理一般来说包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个主要阶段，详见第三部分数据资产管理的实施要点。
3.数据资产管理的演变数据管理的概念是伴随上世纪八十年代数据随机存储技术和数据库技术的使用，计算机系统中的数据可以方便地存储和访问而提出的。
国际数据管理协会（DAMA ，Data Management Association International）在2009 年发布的数据管理知识体系DMBOK1.0①中，将数据管理定义为规划、控制和提供数据资产，发挥数据资产的价值。
DAMA 数据管理体系将数据管理划分为10 个领域，分别是数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理和数据质量管理。
其中，数据治理是高层次的、规划性的数据管理制度活动，其关键管理活动包括制定数据战略、完善数据政策、建立数据架构等，注重数据的使用者、使用方式、使用权限等合规性制定，强调开展数据资产全生命周期管理前的基础工作，关注数据资产管理中的相关保障措施。
2015 年，DAMA 在DBMOK2.0 知识领域将其扩展为11 个管理①The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge职能，分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能（BI，Business Intelligence）、元数据、数据质量等。
在数据资产化背景下，数据资产管理是在数据管理基础上的进一步发展，可以视作数据管理的升级版。
主要区别可以从三方面看：一是数据管理的视角不同，数据资产管理强调数据是一种资产，基于数据资产的价值、成本、收益开展全生命周期的管理。
二是管理职能有所不同，数据资产管理包含数据模型、元数据、数据质量、参考数据和主数据、数据安全等传统数据管理职能，同时整合数据架构、数据存储与操作等内容，将数据标准管理纳入管理职能，并针对当下应用场景、平台建设情况，增加了数据价值管理职能。
三是管理要求有所升级，在“数据资源管理转向数据资产管理”的理念影响下，相应的组织架构和管理制度也有所变化，需要有更专业的管理队伍和更细致的管理制度来确保数据资产管理的流程性、安全性和有效性。
(二) 数据资产管理的重要性数据作为越来越重要的生产要素，将成为比土地、石油、煤矿等更为核心的生产资源，如何加工利用数据，释放数据价值，实现企业的数字化转型，是各企业面临的重要课题。