数据资产管理是一项长期性的、体系化的工作，为保证各项数据资产管理活动有效开展，统 筹推动数据资产管理工作顺利进行，战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制等保 障措施变得极为重要。
战略管理
战略是组织长期发展规划及资源配置的一系列行动，对于组织持续稳定发展具有重要的指导意义。战略规划是战略管理的首要环节和基础性工作，是数据资产管理的指导蓝图。战略执行是战略管理的中间环节，是战略规划落地的有效保障。战略评估是优化组织数据战略管理、提升数据战略指导作用的必要手段。
组织架构
建立全方位、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构，是实施组织级统一化、专业化数据 资产管理的基础，是数据资产管理责任落实的保障。
一般来说，数据资产管理组织架构包括决策层、组织协调层、数据资产管理层、工作执行层 四个层级。
制度体系
数据资产管理制度体系通常分层次设计，依据管理的颗粒度，制度体系可划分为组织级数据 资产管理总体规定、管理办法、实施细则和操作规范四个层次。
数据资产管理实践步骤
数据资产管理实践的通用步骤：“统筹规划→管理实施→稽核检查→资产运 营”，但各步骤之间并无严格的先后顺序，组织可结合自身情况在各阶段制定合理 的实施方案。
数据资产项目要依托统一管理平台，实现数据资产的全流程管理。构建统一的数据资产管理平台， 使各活动职能相关工具保持联动，覆盖数据的采集、流转、加工、使用等环节；由数据资产管理 团队组织开展数据资源化活动，对于每一项活动，在数据需求中明确和记录数据使用方的规范与 期望，在数据设计中支持规则的落地与应用，在数据运维根据数据生产方业务和数据的变化，响 应数据使用方规则与期望的调整，并及时发现和整改问题数据。
项目是执行组织级数据资产管理的最小单元，良好的数据资产项目管理是基础，类比 IT 项目 管理框架，主要从目标一致性、角色合理性、范围明确性（包括业务范围、数据范围、技术范围等）、 风险可控性、成本可计量、质量可优化等方面考虑，如下图：
数据资产管理发展趋势
从信息时代到数字时代，数据由记录业务逐渐转变为智能决策，成为了组织持续发展的核心引擎。未来，数据资产管理将朝着统一化、专业化、敏捷化的方向发展，提高数据资产管理效率，主动赋能业务， 推动数据资产安全有序流通，持续运营数据资产，充分发挥数据资产的经济价值和社会价值。
管理对象：数据复杂性持续增加
伴随着互联网、物联网、云计算的发展，数据在来源、格式等方面的复杂性持续增加。
管理理念：从被动响应到主动赋能
随着组织
数字化转型的不断深入推进，数据资产管理占组织日常经营管理的比重日渐增加， 传统以需求定制开发为主要模式的被动服务形式，已难以满足组织数据服务响应诉求。
组织形态：向专业化与复合型升级
区别于信息化阶段作为 IT 部门的从属部门，数据资产管理组织与职能已逐步独立化，数据资产管理组织形成以 CDO 或 CIO 主导、业务部门与 IT 部门协同参与的模式。
管理方式：敏捷协同的一体化管理
传统的数据资产管理建设往往由多个分散的管理活动和解决方案组成，造成数据资产管理各 个环节之间的脱节（包括开发与管理、管理与运营）的脱节，使得数据从生产端到消费端的开发 效率降低。
管理手段：自动化与智能化广泛应用
随着数据复杂性持续增加，依靠“手工人力”的数据资产管理手段将逐步被“自动智能”的“专 业工具”取代，覆盖数据资源化、数据资产化的多个活动职能，在不影响数据资产管理效果的同时， 极大地降低了数据资产管理成本。
运营模式：构建多元化的数据生态
运营数据是持续创造
数据价值的有效方式，多元化的数据生态通过引入多维度数据、多类参 与方、多种产品形态，进一步拓展数据应用场景和数据合作方式，为数据运营提供了良好的环境。
数据安全：兼顾合规与发展
应意识到数据安全与数据资产合理利用并不冲突，并且应从数据安全管理和数据资产流通两方面同步寻找平衡点。
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