独家 | 数据治理视角下的数据资产管理体系构建

主要观点总结

本文探讨了如何从数据治理角度构建数据资产质量管理体系，包括数据治理和数据资产的概念解析、数据资产质量管理体系构建的工作重点等。文章强调了数据治理在数据资产质量管理体系构建中的关键作用，并提出了构建数据资产管理体系的参考思路。

关键观点总结

关键观点1: 数据治理与数据资产的概念解析

介绍了数据治理和数据资产的定义、相关法律法规以及它们的重要性。

关键观点2: 数据资产质量管理体系构建的工作重点

阐述了数据资产质量管理体系构建的目的、原则、重点任务，包括明确管理体系构建的目的、加强数据安全性和隐私保护、提升数据资产的可用性、支持业务目标和企业战略实现等。

关键观点3: 数据资产管理体系的构建思路

提出了一个基本的构建思路，包括文件化信息的管理、运行过程的控制、工具及概念的应用等，并详细描述了数据资产管理的全生命周期。

关键观点4: 参考文献

列举了文章所参考的文献，包括国家标准、行业规范等。

文章预览

数据治理是确保数据资产质量的重要工具，在构建数据资产质量管理体系中发挥着关键作用。本文旨在探讨如何从数据治理角度构建数据资产质量管理体系，分析核心要素和实施策略，并提出一套完整的管理框架，为企业的数据治理实践提供参考。 文／钱鑫 牛庆 杜平 随着信息技术的快速发展，数据在企业运营中所能发挥的作用越来越大，数据资产日益成为企业的重要资产管理方向。数据资产的有效管理和质量控制对于企业决策、运营效率和风险管理具有重要影响。数据治理作为确保数据资产质量的有力工具，在数据资产质量管理体系构建中扮演着关键角色。 一 数据治理概念解析 1.1 数据治理定义 数据治理是一个多层次、跨领域的综合过程，它涉及对组织内部数据的全面管理，确保数据的质量、安全性和有效使用。 GB/T 35295-2017《信息技术 大数 ………………………………