《关于数据资产管理能力建设的关键挑战，加强数据资产管理的指导意见》一文深入探讨了数据资产管理能力建设面临的挑战，并提出了创新路径。全文强调需直面挑战，强化数据资产管理，以推动数据资源转化为实际生产力。
本文目录导读：
随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的快速发展，数据已经成为国家重要的战略资源，加强数据资产管理能力建设，对于推动经济社会高质量发展具有重要意义，当前我国数据资产管理仍面临诸多挑战，本文将分析数据资产管理能力建设的关键挑战，并探讨创新路径。
数据资产管理能力建设的关键挑战
1、数据资产认知不足
当前，许多企业和机构对数据资产的价值认识不足，缺乏对数据资产进行有效管理的意识，部分企业将数据视为普通的业务数据，未能充分挖掘数据背后的价值，导致数据资产闲置、浪费。
2、数据质量参差不齐
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数据质量是数据资产管理的基石，我国数据质量普遍较低，存在数据缺失、错误、不一致等问题，这严重影响了数据资产的应用效果和价值。
3、数据安全风险高
随着数据量的不断增加，数据安全风险也日益凸显，数据泄露、篡改、非法获取等问题频发，给企业和机构带来了巨大的经济损失和信誉风险。
4、数据治理体系不完善
我国数据治理体系尚不完善，缺乏统一的标准和规范，数据治理流程不规范，数据生命周期管理不明确，导致数据资产管理效率低下。
5、数据人才短缺
数据资产管理需要具备数据挖掘、数据分析、数据治理等多方面能力的人才，我国数据人才短缺，难以满足数据资产管理需求。
6、技术创新不足
数据资产管理涉及众多技术，如大数据、云计算、人工智能等，我国在技术创新方面存在一定差距，难以满足数据资产管理的发展需求。
7、政策法规滞后
数据资产管理涉及众多法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《数据安全法》等，我国相关政策法规尚不完善，难以适应数据资产管理的发展需求。
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8、信息化基础设施薄弱
数据资产管理需要强大的信息化基础设施支撑，我国信息化基础设施仍存在一定薄弱环节，如网络带宽、数据中心等，制约了数据资产管理的发展。
9、数据共享机制不健全
数据共享是数据资产管理的重要环节，我国数据共享机制不健全，数据壁垒现象严重，影响了数据资源的有效利用。
创新路径
1、提高数据资产认知，加强宣传培训
通过开展数据资产认知培训，提高企业和机构对数据资产价值认识，增强数据资产管理意识。
2、提升数据质量，完善数据治理体系
建立健全数据质量管理体系，加强数据质量监控，确保数据资产质量。
3、加强数据安全防护，完善政策法规
加强数据安全防护，完善数据安全法规体系，确保数据资产安全。
4、培养数据人才，优化人才结构
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加强数据人才培养，优化人才结构，提高数据资产管理水平。
5、加快技术创新，提升数据资产管理能力
加大技术创新投入，推动大数据、云计算、人工智能等技术在数据资产管理领域的应用。
6、完善政策法规，规范数据资产管理
完善数据资产管理相关法律法规，为数据资产管理提供有力保障。
7、加强信息化基础设施建设，提升数据资产管理效率
加大信息化基础设施建设投入，提升数据资产管理效率。
8、建立健全数据共享机制，促进数据资源利用
建立健全数据共享机制，打破数据壁垒，促进数据资源有效利用。
加强数据资产管理能力建设，需要从多个层面入手，直面关键挑战，积极探索创新路径，只有这样，才能更好地发挥数据资产的价值，推动经济社会高质量发展。
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