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数据资产管理能力建设的关键挑战
随着大数据时代的到来，数据已成为国家战略资源，数据资产管理能力建设成为我国信息化发展的重要任务，在数据资产管理能力建设过程中，面临着诸多关键挑战：
1、数据治理体系不完善
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数据治理是数据资产管理的基础，但我国在数据治理体系方面尚存在不足，数据治理理念尚未深入人心，企业对数据治理的重视程度不够；数据治理制度、标准、流程等方面尚不健全，导致数据质量问题突出。
2、数据安全与隐私保护问题
数据安全与隐私保护是数据资产管理的重要环节，在当前环境下，数据泄露、篡改、滥用等问题频发，严重威胁着企业和国家的信息安全，如何平衡数据利用与安全保护，成为数据资产管理能力建设的一大挑战。
3、数据标准化与互联互通问题
数据标准化是数据资产管理的核心，而我国数据标准化工作尚处于起步阶段，不同行业、不同领域的数据格式、编码、语义等方面存在较大差异，导致数据难以互联互通，数据共享机制不完善，数据资源难以得到充分利用。
4、数据人才短缺
数据资产管理需要大量具备专业知识和技能的人才，我国在数据人才培养方面存在不足，既缺乏数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的专业人才，也缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才。
5、技术创新与应用滞后
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数据资产管理涉及众多新技术，如大数据、云计算、人工智能等，我国在技术创新与应用方面存在滞后现象，导致数据资产管理能力提升缓慢。
应对策略
针对上述挑战，我国应采取以下应对策略：
1、完善数据治理体系
加强数据治理理念宣传，提高企业对数据治理的重视程度，建立健全数据治理制度、标准、流程，规范数据采集、存储、处理、应用等环节，加强数据质量管理，提高数据质量。
2、强化数据安全与隐私保护
加大数据安全投入，建立健全数据安全管理制度，加强数据安全技术研究，提高数据安全防护能力，加强数据隐私保护，确保数据安全与隐私保护的双赢。
3、推进数据标准化与互联互通
加强数据标准化工作，制定统一的数据格式、编码、语义等标准，推动跨行业、跨领域的数据共享，促进数据资源整合与利用，建立健全数据共享机制，打破数据孤岛。
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4、加强数据人才培养
加大数据人才培养力度，培养既懂业务又懂技术的复合型人才，加强校企合作，推进产学研一体化，鼓励企业内部培养和引进数据人才，提高数据资产管理能力。
5、加快技术创新与应用
加大科技创新投入，推动大数据、云计算、人工智能等新技术在数据资产管理领域的应用，加强与国际先进技术的交流与合作，提升我国数据资产管理水平。
数据资产管理能力建设是我国信息化发展的重要任务，面对关键挑战，我国应采取有效措施，加强数据治理、安全保护、标准化、人才培养和技术创新，推动数据资产管理能力不断提升，为经济社会发展提供有力支撑。
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