一本書讀懂數據資產管理

本書以“系統性、實用性、前瞻性”為核心導向，從數據資產的本質出發，構建涵蓋理論、方法、工具、實踐的完整知識體系，並通過11章內容層層深入： 第1章 數據資產管理概述：數據資產概念辨析，國內外數據管理的發展，數據資產管理的定義與內涵、挑戰與機遇，並給出數據資產管理框架與工作主線。 第2章 數據資源化管理職能：數據資源化管理職能概述、內在聯系與發展路徑（應用需求驅動型、監管要求驅動型、主數據一致性驅動型）。 第3章 數據架構管理：核心內容、常見誤區、案例與未來展望。 第4章 數據質量管理：實施要點、面臨的挑戰與未來展望。 第5章 數據標準管理：標準分類、主要內容及其在管理體系中的作用。 第6章 主數據管理：主要內容、策略與各行業實踐。 第7章 數據安全治理：總體視圖、實踐路線、專項開展思路。 第8章 數據資產化管理職能：資產化動因與目標，登記、確權、價值評價、成本核算、內部應用、交易流通六大職能，以及價值運營型、交易創新型、入表驅動型、管理築基型四條實施路徑。 第9章 數據研發運營一體化 ：DataOps構建目標、能力模型與實踐，研運能力與保障能力，以及AI-Ready DataOps能力框架與實踐探索。 第10章 面向人工智能的數據治理：大模型時代數據治理的挑戰，主要階段、價值與原則，數據質量治理、安全與隱私治理、倫理治理及實施步驟。 第11章 數據資產管理發展趨勢：深化管理能力、驅動數實融合、構建價值體系、聚焦知識管理、擁抱流通生態五大方向。