构建数据价值矩阵体系，实现企业数据资源“内循环”。通过打通数据成本投入与价值收益之间的关系，识别内部高价值数据，指导企业数据管理工作由“成本中心★”到“运营中心★★”的转变。

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　　2024年12月18-19日，为推动打造行业交流平台★，驱动产业创新共荣，大数据技术标准推进委员会以“数据重塑价值 智能链接未来”为主题★★★，在北京召开为期两天的★★★“2024数据资产管理大会★★★”★。

　　数据价值评估是指通过构建价值评估体系★★★，计量数据的经济效益、业务效益★★、投入成本等活动。数据价值评估是数据资产管理的关键环节★★★，构建了数据资产化的价值基线★★★。指南认为数据价值评估核心方法是成本法、收益法和市场法★★★，考虑到数据特有属性以及估值可行性★★★，分别提出了估值指标。

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　　数据交易合作关键点是找到数据需求、提供数据产品和服务，但是找不到需求是困扰企业的难题★★，也使企业难以迈出数据交易合作第一步，或者难以对以往交易合作模式创新。此外，场内场外数据交易进展如火如荼，企业同样面临怎么选择更优的问题。指南总结成熟交易合作企业、产品★，直观展示多种可行模式，启发企业探索交易合作★★★。

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　　数据资源入表是业界关注焦点★，同时企业现阶段在实操层面上面临难点★★，主要是财务和数据的割裂★，难以为数据资源入表各确认环节提供作证。指南认为数据估值是企业现阶段深化数据资产管理的必然选择，需要做的是打通数据估值和入表的流程★★，让数据部门不仅利用估值结果优化管理★★★，更多辅助财务部门开展入表。

　　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主任王妙琼对《数据资产管理实践指南（7.0版）》进行了解读。

　　确认数据权属是数据资产交易流通关键一步★。“数据二十条”创造性地提出了以数据资源持有权、数据加工使用权★★★、数据产品经营权为核心的“三权分置”体系。指南认为企业可根据“数据二十条”的★★“三权分置”体系，结合企业实际情况，基于前期数据分类分级等数据治理成果，建立确权机制★，为开展数据交易流通奠定基础★。

　　传统数据资源化管理存在活动职能割裂★★、管理效率不高★、管理效果不明等问题，随着企业数据资源化阶段逐渐深入，数据标准管理、数据质量管理★★、数据模型管理★、数据开发管理等陷入了发展瓶颈，暨需引入敏捷、协作、精益等新的理念以寻求变革。指南认为DataOps是一种新的数据开发模式★★★，通过构建高效协同机制，建立精细化数据运营体系，打造规范化★★★、一体化的数据开发流程★★，实现数据产品高质量与高效率地交付★★。

　　2024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》的第八年。本报告从数据资源化、数据资产化两阶段出发★，在过往报告研究基础上，提出数据研发运营一体化（DataOps）、数据架构全景管理作为现阶段企业数据资源化的管理模式★★★，在数据要素政策背景下，聚焦数据资产化阶段，深度剖析数据价值评估★★★、数据资产流通、数据资产运营三大领域的实践路径，提出数据价值评估方法、流通方式和运营机制，指导企业构建数据资产化的价值基线★，扩大数据资产应用的广度和深度★★★，引导以实现数据资产价值最大化为目标，回归数据资产管理的本质。宏观层面上，报告持续跟踪数据资产管理政策、理论和产业发展的最新进展★★★，结合业界数据资产管理优秀实践案例，全方位呈现数据资产管理的行业热点和未来趋势，提出破解数据资产管理难点的建议举措，助力我国数据要素市场健康有序发展★★。