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。本白皮书阐述了大数据背景下的数据资产管理概念和特征，描述了数据资产管理的主要管理职能和保障措施，提炼了实施数据资产管理的主要步骤。白皮书的目的是澄清概念，梳理经验形成方法论，希望引起业界对数据资产管理工作的重视，为数据资产管理研究和实践提供参考。
白皮书的主要内容如下：
一、数据资产管理概述
(一) 数据资产管理的定义与内涵
1. 数据资产管理的概念
2. 数据资产管理的内涵
3. 数据资产管理的演变
(二)数据资产管理是大数据时代的必修课
(三) 数据资产管理是各方关注的重要议题
(四)变革中的数据资产管理
1. 数据对象纷繁复杂
2. 处理架构更新换代
3. 组织职能升级变迁
4. 管理手段自动智能
5. 应用范围不断扩大
二、数据资产管理的主要内容
(一) 管理职能
1. 数据标准管理
2. 数据模型管理
3.元数据管理
4. 主数据管理
5. 数据质量管理
6. 数据安全管理
7. 数据价值管理
8.数据共享管理
(二) 保障措施
1.制定战略规划
2. 完善组织架构
3. 建立制度体系
4. 设置审计机制
5. 开展培训宣贯
三、数据资产管理的实施要点
(一) 实施步骤
1. 第一阶段：统筹规划
2. 第二阶段：管理实施
3. 第三阶段：稽核检查
4. 第四阶段：资产运营
(二) 实践模式
(三) 软件工具
1. 数据标准管理工具
2. 数据模型管理工具
3. 元数据管理工具
4. 主数据管理工具
5. 数据质量管理工具
6. 数据安全管理工具
7. 数据生命周期管理工具
(四) 成功要素
1. 明确责权利标，有效推进管理
2. 合理引进技术，提升治理能力
3. 着眼业务应用，释放数据价值
4. 加强数据合规，注重风险风控
5. 持续迭代完善，形成良性闭环
四、总结与展望
五、典型案例分享
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