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在信息化时代，数据已经成为企业和社会的重要资产，数据资产与数据管理作为两个紧密相关的概念，它们在内涵、目标和实践上既有区别又有联系，本文将从内涵、差异和共生发展之路三个方面对数据资产与数据管理进行探讨。
数据资产与数据管理的内涵
1、数据资产
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数据资产是指企业、组织或个人拥有、控制、使用和处置的数据资源，具有价值、稀缺性和流动性等特点，数据资产可以分为原始数据、处理数据和衍生数据，原始数据是指未经加工、整理和处理的原始信息；处理数据是指对原始数据进行加工、整理和统计后得到的数据；衍生数据是指基于原始数据和处理数据进一步分析、挖掘和应用得到的数据。
2、数据管理
数据管理是指对数据资产进行规划、组织、控制、保护和利用的一系列活动，数据管理包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，旨在提高数据质量、降低数据成本、提升数据价值，数据管理的主要目标是确保数据资产的安全、可靠、可用和合规。
数据资产与数据管理的差异
1、关注点不同
数据资产更侧重于数据的价值评估、保护和利用，强调数据的稀缺性和流动性；而数据管理更关注数据的采集、存储、处理和应用，强调数据的完整性、准确性和安全性。
2、目标不同
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数据资产的目标是提升数据价值，实现数据资产的保值增值；数据管理的目标是确保数据资产的安全、可靠、可用和合规，降低数据成本。
3、实践方式不同
数据资产管理侧重于数据资产的评估、定价、交易和投资等环节；数据管理侧重于数据治理、数据质量管理、数据安全、数据合规等环节。
数据资产与数据管理的联系
1、相互依存
数据资产是数据管理的基础，数据管理是数据资产保值增值的保障，没有数据管理，数据资产将无法发挥其价值；没有数据资产，数据管理将失去目标和动力。
2、共同发展
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随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，数据资产和数据管理将实现深度融合，数据资产将成为企业核心竞争力的重要组成部分，数据管理将不断提升数据价值，推动企业创新和发展。
3、跨界融合
数据资产和数据管理将与其他领域（如金融、医疗、教育等）实现跨界融合，形成新的产业生态，金融领域的风险控制、医疗领域的精准医疗、教育领域的个性化学习等，都离不开数据资产和数据管理。
数据资产与数据管理在内涵、差异和联系上有着密切的关系，在信息化时代，企业应充分认识数据资产和数据管理的重要性，加强数据资产管理，提升数据价值，推动企业可持续发展，要关注数据资产和数据管理的共生发展，实现跨界融合，为我国经济社会发展贡献力量。
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