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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-12-21来源:软件定义世界(SDX)浏览数:191次
在大会主论坛上,中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部副总工闫树对《数据资产管理实践指南(8.0版)》进行了解读。

【下附下载地址】
2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。
主要更新点如下:
1重塑数据资产管理活动内涵报告首次系统阐释了数据资产管理在目标、对象与服务维度的深度演进:管理目标从“高效供给、汇数统计、内部支撑”升维至“有效赋能、数驱决策、外部创收”,推动数据从成本要素转化为价值引擎;管理对象横向拓展至多模态数据,纵向覆盖AI生成的信息、知识及决策全链条质量责任;服务对象从内部人员延伸至智能系统与生态伙伴,构建“人机协同、内外联动”的新格局。
2确立以价值释放为核心的数据工作主线报告明确将“数据价值化”作为管理活动的核心目标与评判标准,提出通过产业数字化、管理数字化、数字产业化、要素生态化四条路径协同推进。这一主线帮助企业跳出技术建设思维,将数据工作与业务目标深度绑定,实现从资源沉淀到价值变现的实质性跨越。
3厘清数据资源管理的内在逻辑报告深入剖析数据标准、质量、安全等八大管理活动的协同关系,强调需摒弃孤岛式治理,构建治理一体化协同的内在体系。同时,结合行业案例总结出应用需求驱动、监管报送驱动、主数据驱动等多元路径,为企业根据自身业务痛点选择差异化实施策略提供精准导航。
4前瞻智能化数据治理趋势报告指出,AI技术正重塑数据治理范式,通过AI+数据质量、元数据、数据安全等不同管理工作,企业可借助AI工具内嵌治理要求至业务全流程,显著降低管理成本,为数据治理工作的高效运营带来技术新范式。
5构建数据资产化管理活动框架报告首次系统定义数据资产化六大核心活动——资产登记、确权、价值评价、成本核算、内部应用与外部流通,形成覆盖数据资产全过程管理体系。该框架为企业破解数据资源入表、交易定价等实操难题提供标准化指引,确保资产化过程合规可控、价值可度量。
6提炼总结四条资产化实践路径基于金融、能源、制造等行业实践,报告总结出价值运营型、交易创新型、入表驱动型、管理筑基型四条实践路径。企业可根据数据基础、资源禀赋与战略阶段,选择最适合的推进节奏,避免实施合规风险。
以下为现场分享PPT











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