今天，我和大家分享的报告是《数据资产管理：数据元素价值释放的基石》，共38页。
本报告强调了数据资产管理在企业数字化转型中的关键作用。 数据资产管理是计划、控制和提供数据资产的一系列活动。 它包括制定、实施和监督有关数据的计划、政策、计划、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。 数据资产管理包括数据资源管理和数据资产管理两个环节，两者相互关联，共同构成了数据资产管理的完整流程。
1.数据资产管理的定义和活动功能
数据资产管理是计划、控制和提供数据资产的一系列活动。 这些职能包括但不限于制定、实施和监督有关数据的计划、政策、计划、项目、流程、方法和程序。 通过这些活动，我们可以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。 数据资产管理包括两个关键步骤：数据资源管理和数据资产管理。
数据资源是将原始数据转化为数据资源的过程，在这个过程中，原始数据被赋予了新的结构和格式，并开始具有一定的潜在价值。 这是数据资产化的必要先决条件。
数据资产化是将数据资源进一步转化为数据资产，使数据的潜在价值得到充分释放的过程。 在这个过程中，数据资源被赋予了更高的价值，成为企业的重要资产之一。
2.数据治理市场规模分析
随着数据治理重要性的提高，数据治理的市场规模正在迅速增长。 预计到2024年，中国数据治理市场规模将超过350亿元。 这种增长主要是由于对数据治理的日益关注以及对数据安全性和合规性的需求不断增长。
同时，我国数据资产化市场规模也将保持较快增长，预计到2024年将达到1000亿元。 这一趋势反映了企业将数据转化为资产的迫切需求，以及释放数据潜在价值的强烈意愿。
3.数据资产管理产业链及下游需求
数据资产管理所处的产业链上游主要是计算机、网络设备等硬件设备行业和软件行业。 这些行业提供了管理数据资产所需的技术和工具。
其下游主要是有检验检测信息管理需求和数据资产管理需求的企事业单位和事业单位。 这些机构对数据处理和分析的需求不断增长，推动了数据资产管理市场的增长。 它被广泛应用于行业，包括但不限于医疗保健、金融、零售、制造等。
4.数据资产管理行业未来发展趋势
未来，数据资产管理行业的发展趋势主要体现在以下几个方面：管理理念由被动应对向主动赋能转变;组织形态升级为专业化、复合化;管理模式采用敏捷协同的一体化管理;技术架构：面向云的 DataFabric;管理方法在自动化、智能化方面应用广泛;运营模式：构建多元化数据生态;同时，兼顾数据安全性和合规性发展。 这些趋势将进一步推动数据资产管理行业的发展，提高企业的数字化水平，满足日益增长的数据处理和分析需求。
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