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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源和社会发展的重要驱动力，数据资产管理能力建设成为推动经济社会高质量发展的重要保障，在数据资产管理过程中，仍面临诸多挑战，本文将针对数据资产管理能力建设的关键挑战进行分析，并提出相应的对策建议。
数据资产管理能力建设的关键挑战
1、数据质量挑战
（1）数据质量问题：数据质量是数据资产的核心价值之一，在实际应用中，数据质量问题普遍存在，如数据缺失、数据重复、数据错误等，严重影响了数据资产的应用效果。
（2）数据标准化挑战：不同部门、不同地区的数据标准不统一，导致数据共享和交换困难，影响了数据资产的价值发挥。
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2、数据安全挑战
（1）数据泄露风险：随着数据规模的不断扩大，数据泄露风险日益加剧，一旦数据泄露，将给企业和个人带来严重损失。
（2）数据滥用风险：数据在采集、存储、使用等环节存在滥用风险，如非法收集、非法使用、非法交易等，损害了数据主体的合法权益。
3、数据治理挑战
（1）数据治理体系不完善：我国数据治理体系尚不健全，数据治理制度、流程、工具等方面存在不足，导致数据治理效果不佳。
（2）数据治理人才短缺：数据治理需要专业人才进行支撑，目前我国数据治理人才短缺，难以满足数据资产管理需求。
4、数据应用挑战
（1）数据应用场景单一：数据应用场景相对单一，难以充分发挥数据资产的价值。
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（2）数据应用技术落后：数据应用技术发展滞后，难以满足日益增长的数据应用需求。
对策建议
1、提升数据质量
（1）建立数据质量评估体系：对数据进行全生命周期质量监控，确保数据质量。
（2）加强数据标准化建设：推动数据标准化工作，实现数据共享和交换。
2、强化数据安全
（1）完善数据安全法律法规：加强数据安全立法，明确数据安全责任。
（2）加强数据安全技术保障：采用先进的数据安全技术，降低数据泄露风险。
3、完善数据治理体系
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（1）建立健全数据治理制度：明确数据治理目标、原则、流程等，形成数据治理体系。
（2）加强数据治理人才培养：培养具备数据治理能力的人才，为数据资产管理提供有力支持。
4、拓展数据应用场景
（1）挖掘数据价值：深入挖掘数据价值，拓展数据应用场景。
（2）推动数据技术创新：加强数据应用技术研发，提高数据应用水平。
数据资产管理能力建设是推动我国经济社会高质量发展的重要保障，面对数据资产管理能力建设的关键挑战，我们要积极探索，不断创新，努力提高数据资产管理水平，为我国经济社会发展注入新动力。
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