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数据资产管理实践指南（5.0版），共计54页（PDF格式）。

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简介：
《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》汇集了行业内领先的数据资产管理理念以及当前最紧迫的关注点，并从中提炼出最新的实践经验和案例。在此基础上，该白皮书进一步深化了对数据资产的理解，优化了数据资产管理的整体思路，同时显著增强了数据资产管理框架的完善程度，并清晰地阐述了数据资产管理的具体实施路径。

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  • 数据资产管理实践白皮书（第5版）-共54页.pdf
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    《数据资产管理实践白皮书（第5版）》是一份全面详尽的指南，共计54页。该文件深入探讨了数据资产管理和应用的最佳实践，为企业提供了宝贵的参考和指导。 《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》结合业界的数据资产管理先进理念和关注焦点，总结了最新的实践案例，并在《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》的基础上，聚焦于数据资产的前沿问题，优化了数据资产管理的理念。进一步完善了数据资产管理框架，明确了数据资产管理路径。
     
  • 数据资产管理工作指南.pdf
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    《数据资产管理工作指南》是一份全面指导企业如何有效管理和利用数据资源的实用手册。它涵盖了从数据收集、存储到分析和应用的最佳实践与策略，帮助企业最大化其数据价值并推动业务增长。 本白皮书的版权属于中国信息通信研究院云计算与大数据研究所及CCSATC601大数据技术标准推进委员会，并受法律保护。任何转载、摘编或以其他方式使用本白皮书中文字或者观点的行为，均需注明“来源：《数据资产管理实践白皮书（4.0）》”。对于违反上述声明者，作者将依法追究其相关法律责任。
     
  • 数据资产管理实践白皮书（第四版）.pdf
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    《数据资产管理实践白皮书（第四版）》全面总结了当前数据资产管理的最佳实践与前沿探索，旨在为企业提供一套实用的数据资产管理和应用方案。 本白皮书旨在为政府及企业开展数据资产管理提供指导，并可作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间紧迫与能力有限，我们的工作尚存不足之处。下一步计划广泛征求各方意见，深化研究并持续完善内容，在已有版本基础上适时发布新版。我们诚邀各界专家学者积极参与研究工作，积极提出建议和策略，共同推进国内数据资产管理理论及方法论体系的发展和完善，助力大数据技术与实体经济的深度融合。
     
  • 数据资产管理实践白皮书(第4版).pdf
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    《数据资产管理实践白皮书（第4版）》全面总结了当前数据资产管理领域的最佳实践与前沿技术，为读者提供了详尽的操作指南和策略建议。 数据被视为资产这一观念已被广泛接受。然而，在实践中，对数据资产的管理和应用仍处于探索阶段，面临着诸多挑战。首先，许多企业和政府部门的数据基础仍然薄弱，存在标准不统一、质量参差不齐以及部门间信息孤岛等问题，这阻碍了数据的有效共享和利用。其次，受限于数据规模及种类有限性，多数企业的数据应用场景还较为初级，主要集中在精准营销、舆情监测与风险控制等领域，应用深度不足且有待进一步拓展。再次，由于难以准确评估数据的价值，企业很难对其成本以及对业务的影响进行量化分析，从而无法像管理有形资产那样有效运营和管理数据资产。
     
  • 数据资产管理实践白皮书（4.0版）2019年版.pdf
    优质
    《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》由国家工业信息安全发展研究中心等单位编制，发布于2019年，详细阐述了数据资产的管理策略与实施路径。 《数据资产管理实践白皮书》（4.0版）于2019年发布，由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所及CCSA TC601大数据技术标准推进委员会联合出品。
     
  • 数据资产管理平台操作指南.pdf
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    本手册为《数据资产管理平台操作指南》，旨在全面指导用户掌握数据资产从收集、存储到分析利用的各项功能和流程，助力企业高效管理与应用数据资源。 数据资产管理是一款基于WEB方式的元数据管理工具，它能够整合企业各环节中的分散元数据资产，并提供用户浏览及分析这些元数据的能力。通过使用该平台，用户可以更好地了解信息与加工处理过程的来源、理解它们之间的关系以及如何被利用。 此平台支持从多种源采集元数据，例如：关系数据库和定制化元数据等。所有收集到的元数据会被统一存储在知识库中，并进行集中管理，以便为上层应用提供服务。此外，该平台采用层级分明的树状结构来展示其知识库中的元数据组织架构，使用户能够直观地了解这些信息。
     
  • 数据资产管理实践白皮书第六版
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    《数据资产管理实践白皮书第六版》深入探讨了当前数据资产管理体系的发展趋势与挑战，提供了行业最佳实践和解决方案，旨在推动企业实现数据价值最大化。 《数据资产管理实践白皮书6.0》提供了关于如何有效管理和利用组织内部数据资产的最新指导原则与最佳实践分享。该版本基于前几版的成功经验进行了更新和完善，旨在帮助企业更好地理解、规划并实施有效的数据管理策略，以支持业务决策和创新。
     
  • 企业数据资产管理与入账指南（副本).pdf
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    本手册为企业提供全面的数据资产管理和入账策略指导，涵盖数据分类、评估、维护及财务记录等关键环节，助力企业优化资源配置和决策支持。 企业数据资产入表操作指引.pdf 该文档提供了关于如何将企业的数据资产进行会计报表记录的详细指导。它涵盖了从识别到评估、再到最终在财务报告中体现这些无形但至关重要的资源的方法，确保企业在财务管理上更加透明和规范。 （注意：原文可能包含具体的联系方式或网址链接，在这里已根据要求进行了移除处理） 由于您特别强调了不要加括号标注且文档本身没有提及具体联系信息，因此上述描述已经去除了所有非实质性的内容。如果文件中未直接涉及任何个人联络方式，则无需额外说明这一点。
     
  • 2024年数据资产化实务指南.pdf
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    《2024年数据资产化实务指南》是一本全面解析数据资产管理与应用的专业书籍，深入探讨了数据资产化的最新趋势、策略和实施方法。 ### 数据资产化实践指南 #### 一、数据资产化概述 **（一）内涵** 数据资产化是指将企业的数据资源转换成具有经济价值的资产的过程。在这个过程中，数据被视为一种可以带来经济利益的资源，其核心是通过有效的管理和利用来最大化数据的价值。随着数字经济的快速发展，数据已经成为了企业和组织不可或缺的战略资源。 **（二）目标与意义** 1. **目标** - 提升数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性。 - 优化数据管理：建立健全的数据管理体系，包括数据治理、数据质量控制、数据安全等方面。 - 实现数据价值：通过数据分析和技术手段挖掘潜在的价值，支持决策制定和业务创新。 2. **意义** - **促进经济发展**：推动数字化转型，为数字经济的发展提供强大支撑。 - **增强竞争力**：企业通过对数据的有效利用提高运营效率、降低成本，并创造新的商业模式和服务，在竞争中占据优势。 - **推动社会治理现代化**：政府机构通过数据资产化可以更好地提供公共服务和实现精细化管理。 #### 二、数据资产化过程 **（一）业务数据化** 指将业务活动中的各类信息转换为可被计算机识别的数据形式。这是数据资产化的第一步，主要包括采集、清洗与整合等工作内容。 **（二）数据资源化** 这一阶段重点在于提高收集到的数据的质量和可用性，以便于后续的分析应用。通过整理加工，使这些原始资料成为可以利用的信息资源。 **（三）数据产品化** 在该环节中，将经过处理后的信息转化为具体的产品或服务形式，如数据分析报告、预测模型等，为企业的决策提供支持。这是实现其价值的关键步骤之一。 **（四）数据资本化** 指通过各种方式使数据直接或间接产生经济效益，并将其作为资产计入企业财务报表或者进行交易变现。这标志着整个过程的最终目标达成。 #### 三、数据资产化实施路径 **（一）数据生产与采集** 1. **确定数据源**: 明确所需收集的数据类型及其来源。 2. **选择采集工具**: 根据具体需求选用合适的工具，如API接口或爬虫等。 3. **预处理和清洗**: 对获取到的信息进行清理工作以保证其质量。 **（二）数据资源盘点** 1. **建立目录清单**: 编制企业内部的数据资产列表，并记录相关信息。 2. **评估数据质量**: 定期检查并维护各项指标，确保信息的可靠性和有效性。 3. **管理生命周期**: 根据各类型的特点制定合理的保存和淘汰策略。 **（三）合规审查** 1. **遵守法律法规**: 确保所有处理活动符合国家及地方的相关规定。 2. **保护隐私安全**: 实施措施防止个人数据泄露或滥用，确保其安全性。 3. **实施安全管理**: 构建完备的安全体系，包括加密、备份以及访问控制等机制。 **（四）分类分级** 1. **进行分类管理**: 根据重要性及敏感度将信息归类。 2. **设定安全级别**: 对不同类别设置相应的保护要求和权限限制。 3. **分配访问权限**: 基于上述结果为各类用户赋予恰当的使用权利。 通过以上步骤，企业可以有效实现数据资产化，并充分发挥其潜在价值以创造更多的经济和社会效益。
     
  • 数据安全治理实践指南（第1版）.pdf
    优质
    本书为读者提供了全面的数据安全治理策略和实践方法，旨在帮助企业建立和完善其数据安全保障体系。 数据安全问题一直存在，并且随着数据成为新型生产要素后变得更加突出。如今面临的数据泄露风险增大，监管要求也日益严格。然而，在当前的行业环境中，企业的整体数据安全治理能力参差不齐，提升这一方面的能力已成为数字经济时代的紧迫任务。 近期在2021中国互联网大会——数据治理高峰论坛上，中国信息通信研究院发布了《数据安全治理实践指南（1.0）》。由于数据具有流动性、多样性和可复制性等不同于传统生产要素的特性，在数字经济时代其带来的安全风险被不断放大，因此对数据的安全管理要求也越来越高。 如何协调政府、行业、企业及个人等多个主体形成协同机制？如何在促进数据开发与利用的同时保护好数据安全？怎样构建一个覆盖整个生命周期的数据安全管理框架？以及如何将这些具体的要求落实到各个组织中去实施？ 这些问题都是当前面临的重要挑战。《指南》基于相关标准，特别是中国互联网协会T/ISC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》，详细解释了数据安全管理的含义；从企业层面出发提出了总体视图，并按照目标、框架和实践路径给出了具体的实施建议，同时对未来的趋势进行了展望。此外，《指南》还收录了一些企业在实际操作中积累的经验案例。