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1、 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（3.0）”。违反上述声明者，作者将追究其相关法律责任。 编委会 编委会成员：魏凯、姜春宇、刘成成、闫树、丁华明、张娟、赵计博、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、钱岭、齐骥、侯志强、石在辉、刘童桐、吴嘉、张振、张长君、林锋、周万、王鹏、刘庆会、胡浩、蔡春久、王琤、骆阳、魏民、李雨霏、于辰涛、王晟、陈志凌、刘俊良、周刚、王军、
2、李今朝、李岳璘、王伟哲、曹冬平、蓝海、邹素雯、董喆、熊威、刘浩、施红明、白梅、寇新华、蒋勇、高伟 参与单位：中国信息通信研究院、中国支付清算协会金融科技专委会、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、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
3、据有限公司 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
4、用空间亟待开拓。再其次，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
5、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、工具平台和成功要素；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 2.0的基础上，结合原有的数据资产管理八大痛点内容，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
6、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。以“管理职能”代替“活动职能”的描述，在原有管理职能的介绍下，尝试说明数据资产管理内容之间的关系，并在组织机构和制度体系的基础上，完善了保障措施部分。此外，还在原有通用实施阶段步骤的基础上，增加了实践模式的参考。最后，增加了“持续迭代完善，形成良性闭环”成功要素的观点。 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
7、，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：。 目 录 版权声明I前 言III图 表 目 录VIII一、 数据资产管理概述1(一) 数据资产管理的定义与内涵11. 数据资产管理的概念12. 数据资产管理的内涵23. 数据资产管理的演变4(二) 数据资产管理是大数据时代的必修课6(三) 数据资产管理是各方关注的重要议题10(四) 变革中的数据资产管理121. 数据对象纷繁复杂132. 处理架构更新换代143. 组织职能升级变迁154. 管理手段自动智能165
8、. 应用范围不断扩大16二、 数据资产管理的主要内容17(一) 管理职能181. 数据标准管理182. 数据模型管理193. 元数据管理224. 主数据管理245. 数据质量管理266. 数据安全管理287. 数据价值管理298. 数据共享管理31(二) 保障措施341. 制定战略规划342. 完善组织架构353. 建立制度体系384. 设置审计机制405. 开展培训宣贯40三、 数据资产管理的实施要点41(一) 实施步骤421. 第一阶段：统筹规划432. 第二阶段：管理实施443. 第三阶段：稽核检查454. 第四阶段：资产运营46(二) 实践模式48(三) 软件工具491. 数据标准管理
9、工具502. 数据模型管理工具523. 元数据管理工具544. 主数据管理工具555. 数据质量管理工具566. 数据安全管理工具577. 数据生命周期管理工具58(四) 成功要素601. 明确责权利标，有效推进管理602. 合理引进技术，提升治理能力613. 着眼业务应用，释放数据价值624. 加强数据合规，注重风险风控625. 持续迭代完善，形成良性闭环63四、 总结与展望64附录一：术语66附录二：数据资产管理的实践案例70（一）中国电信集团公司大数据资产管理案例70（二）中国移动省公司大数据资产管理案例81（三）中国保信保险业务数据资产管理案例88（四）基于数据模型的证券期货行业数据资
10、产管理案例94（五）“云上贵州”政务数据资产管理案例99（六）某省政务大数据资产管理案例104（七）某大型医药公司数据资产管理案例114（八）某大型钢铁集团公司数据资产管理案例120（九）湖北省物价数据资产管理案例125图 表 目 录 表 1 数据资产价值评估典型方法比较 . 20 表 2 数据资产管理组织架构角色职责 . 25 表 3 不同组织方式的数据资产管理典型实践模式 . 34 表 4 不同建设策略的数据资产管理典型实践模式 . 34 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 . 9 图 3 数据资产管理体系架构 . 12 图 4 数据资产管理内容之间的关系 . 22 图 5 数据资产管理保障措施组织架构 . 24 图 6 数据认责机制 . 26 图 7 一种典型的制度体系架构 . 27 图 8 数据资产管理实施方法论 . 30 图 9 三段八步法 . 61 图 10 某省政务大数据资产汇聚架构图 . 80 图 11 某省政务数据汇聚主题模型 . 80 图 12 某省政务数据资产治理架构图 . 81 图 13 某省政务数据资产应用架构图 . 82 图 14 数据资产管理流程图 .
