本文目录导读：
随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，数据已成为新时代企业的重要资产，如何高效、安全地管理数据资产，成为企业数字化转型的重要课题，本白皮书旨在分析数据资产管理的发展趋势，探讨新时代数据资产管理的核心策略，并对未来展望进行深入剖析。
数据资产管理概述
1、数据资产管理概念
数据资产管理是指对数据资产进行全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析、应用、共享、销毁等环节，以确保数据资产的价值最大化、风险最小化。
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2、数据资产管理的重要性
（1）提高企业核心竞争力：数据资产是企业核心竞争力的重要组成部分，有效管理数据资产有助于企业挖掘数据价值，实现业务创新。
（2）降低运营成本：数据资产管理有助于提高数据质量，降低数据存储、处理和分析成本。
（3）保障数据安全：数据资产管理有助于防范数据泄露、篡改等安全风险，确保企业数据安全。
数据资产管理白皮书6.0核心策略
1、数据治理体系
（1）建立数据治理组织架构：明确数据治理职责，设立数据治理委员会，负责制定数据治理政策和标准。
（2）制定数据治理流程：规范数据采集、存储、处理、分析、应用、共享、销毁等环节的流程，确保数据质量。
（3）完善数据治理制度：建立健全数据安全、隐私保护、数据质量管理等制度，保障数据资产安全。
2、数据质量提升
（1）数据清洗：定期对数据进行清洗，去除错误、冗余、不一致等数据，提高数据质量。
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（2）数据标准化：制定数据标准，规范数据格式、编码、命名等，实现数据共享。
（3）数据质量监控：建立数据质量监控体系，实时监测数据质量，确保数据准确性。
3、数据生命周期管理
（1）数据分类分级：根据数据重要性、敏感性等因素，对数据进行分类分级，实施差异化管理。
（2）数据生命周期规划：制定数据生命周期规划，明确数据存储、备份、归档、销毁等环节，实现数据资产的有效管理。
（3）数据生命周期监控：实时监控数据生命周期，确保数据资产合规、高效、安全。
4、数据安全保障
（1）数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据安全。
（2）访问控制：实施严格的访问控制策略，防止未授权访问和篡改数据。
（3）安全审计：定期进行安全审计，及时发现和解决数据安全风险。
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未来展望
1、数据资产管理将更加智能化
随着人工智能、大数据等技术的发展，数据资产管理将更加智能化，实现自动化、智能化的数据管理。
2、数据资产价值将进一步挖掘
企业将更加重视数据资产的价值，通过数据资产分析、挖掘，实现业务创新和竞争优势。
3、数据资产安全将成为核心关注点
随着数据泄露、篡改等安全事件频发，数据资产安全将成为企业核心关注点，加强数据安全保障。
数据资产管理在新时代具有重要意义，企业应紧跟发展趋势，积极应对挑战，实现数据资产的价值最大化。
标签： #数据资产管理白皮书
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