数据资产管理：企业数字化转型的核心驱动力『附报告下载』 - 热点洞察

今天，为大家分享的报告是《数据资产管理：数据要素价值释放的基石》，报告共38页，更多重要内容、核心观点，请参考报告原文。

报告核心内容解读

本报告着重探讨了数据资产管理在企业数字化转型中的关键作用。数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和供给的一系列活动职能。它涵盖了开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、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化和数据资产化两个环节，这两个环节是相互关联的，共同构成了数据资产管理的完整过程。

1. 数据资产管理的定义与活动职能

数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和供给的一系列活动职能。这些职能包括但不限于，开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、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。数据资产管理包含两个关键环节：数据资源化和数据资产化。

数据资源化是通过将原始数据转变为数据资源的过程，这个过程中，原始数据被赋予了新的结构和格式，并开始具备一定的潜在价值。它是数据资产化的必要前提。

数据资产化则是通过将数据资源进一步转化为数据资产的过程，使数据的潜在价值得以充分释放。在这个过程中，数据资源被赋予了更高的价值，并成为企业的重要资产之一。

2. 数据治理市场规模分析

随着数据治理的重要性日益凸显，数据治理市场规模也在迅速增长。预计到2025年，我国数据治理市场规模将突破350亿元。这一增长主要源于企业对数据治理的重视程度不断提高，以及对数据安全和合规发展的需求不断增长。

同时，我国数据资产化市场规模也将保持高速增长，预计到2024年将达到千亿量级。这一趋势反映了企业对于将数据转化为资产的迫切需求，以及对于释放数据潜在价值的强烈意愿。

3. 数据资产管理产业链与下游需求

数据资产管理所处产业链的上游主要是计算机、网络设备等硬件设备行业以及软件行业。这些行业提供了进行数据资产管理所需的技术和工具。

而其下游则主要是检验检测信息化管理需求和数据资产管理需求的企事业单位和政府等机构。这些机构对于数据处理和分析的需求日益增长，从而推动了数据资产管理市场的发展。应用行业十分广泛，包括但不限于医疗、金融、零售、制造业等。

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方面：管理理念从被动响应到主动赋能；组织形态向专业化与复合型升级；管理方式采用敏捷协同的一体化管理；技术架构面向云的DataFabric；管理手段广泛应用自动化与智能化；运营模式构建多元化的数据生态；同时兼顾数据安全与合规发展。这些趋势将进一步推动数据资产管理行业的进步，提升企业的数字化水平，并满足日益增长的数据处理和分析需求。