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接着介绍以数据为中心的安全建设理念及数据安全治理基本过程，包括数据识别、风险评估、制定安全策略、实施控制和监控审计；然后针对不同区域，如服务器区、开发测试区等，分析数据安全风险并提出相应解决办法；最后展示智能化数据管理平台，涵盖数据资产视图、安全趋势视图等功能，助力企业全面管理数据安全。本方案聚焦数据安全治理，

通过这些举措，长沙银行在2023年推动了41个专项课题的治理，数据字典准确度提升至90%，数据标准实施效率大幅提升，数据资产服务效率显著提高，在财务、信贷、客户以及巴塞尔协议三（baseliii）四大领域实现了97%的质量问题响应率和78%的问题解决率，为银行业务的健康发展提供了有力支撑。依据评估目标，确定需要评估的数据范围，涵盖数据源、数据存储、数据处理流程等。持续收集和分析数据质量指标，及时发现潜在的数据质量问题，以便及时采取措施进行处理，形成数据质量评估与改进的闭环管理，不断提升数据质量。

在国际上，对数据分类分级统称为数据分类，是指按照相关类别组织数据的过程，根据需要对分类的级别和类别进行分别描述，可以更有效地使用和保护数据，并使数据更易于定位和检索。目前，国际上通用的分类方法主要有《杜威十进分类法》（DDC）、《国际十进分类法》（UDC）、《美国国会图书馆图书分类法》（LCC）、《冒号分类法》（CC）、《书目用图书分类法》（BC）等，其中，《杜威十进分类法》（DDC）、《国际十进分类法》（UDC）、《美国国会图书馆图书分类法》（LCC）是世界三大分类法。

该方案主要面向企业的安全管理人员、技术决策者以及相关的信息化建设人员，为解决企业在网络与业务系统安全管理方面的难题提供全面的指导。

国家标准：区分数据分类分级概念，出台多项法律法规、政策文件及标准规范，如GB/T 21063.4—2007给出政务数据分类方法，GB/T 38667—2020指导大数据分类，GB/T 36073 - 2018关注企业大数据集成等领域的数据分类。2. 技术方法缺乏：处于探索发展阶段，缺乏成熟体系，企业和行业难以掌握合理方法，数据采集、统计、分析因业务和管理多样性面临困难，数据标准不统一，如定义、范围、格式等不规范，采集过程存在诸多问题。3. 数据分类分级的实践，包括大数据分类过程、视角和保障措施。

数据流通安全标准化白皮书（2024）》由北京网络信息安全技术创新产业联盟等单位编写，围绕数据流通安全标准化展开，涵盖发展情况、政策法规、标准化需求、标准体系及工作建议等内容。《数据流通安全标准化白皮书（2024）》围绕数据流通安全标准化展开，深度剖析现状、需求等内容，为推动数据安全流通提供全面指引，对各行业处理数据流通安全问题意义重大。该方案聚焦零碳智慧产业集聚区，适用于政府部门、园区开发者、企业、科研人员等人群。数据流通安全标准化白皮书2024(1).pdf。详细总结这篇文档内容。

本文介绍了一站式全域数据资产运营平台解决方案，包括数据典型问题、数据平台产品与解决方案、成功案例、数据集成、数据存储、数据治理等方面。该方案旨在解决企业面临的数据问题，提供数据资产展现、数据集成、数据存储、数据治理等一站式服务，提升数据开发效率、数据服务质量、数据资产管理能力等，助力企业数字化转型。5. 数据治理：集开发、资产、规范、质量于一体的治理流程，消除数据孤岛，统一数据标准，构建全域大数据资产。2. 数据平台产品与解决方案：提供一站式数据运营平台，构建全域资产，实现数据从接入到应用的全流程管理。

数据要素价值路径洞察（2025 年）》由中国信通院整理，围绕我国公共数据、产业数据价值实现路径展开研究，提出数据要素价值化 “三化” 共性路径、公共数据授权运营模式、企业数据产品形态，为数据要素价值化相关主体提供参考。为促进数据价值化发展，建议健全数据要素制度体系，提高数据资源供给质量和配置效率，打造数据空间平台体系，规范公共数据授权运营，落实 “数据要素 ×” 行动，加强数据安全保障，为相关主体在数据要素价值化工作中提供方向指引。数据要素价值路径洞察（2025年）

该文档围绕数据安全治理展开，旨在指导组织提升数据安全治理能力。其总体视图涵盖治理目标（满足合规、治理风险、促进开发利用）、治理体系（基于数据全生命周期和工作内容分工两个视角构建）、治理维度（组织架构、制度流程、技术工具、人员能力）、治理专项及治理实践。此外，文档还针对数据分类分级、数据安全风险评估及治理、个人信息保护、合作方数据安全管理、数据出境安全评估等专项工作给出了详细的开展思路。数据安全治理实践指南 (3.0)》由数据安全推进计划发布，旨在梳理数据安全治理概念，探讨建设路线，解决实践难点。

数据治理与入表路径：数据治理参考 DCMM 标准，对企业数据资源管理现状进行梳理，涉及数据架构、质量、安全等方面，为数据资产入表和开发利用打基础。“数据财政” 推进：“数据财政” 通过梳理、估值政务、企业和社会数据资产，经两级市场交易实现数据要素市场化配置，推动大数据产业链发展。数据相关概念与价值实现：介绍数据资源化、资产化、资本化的概念及数据要素、数据产品、数据资产的定义。指出数据价值通过一级、二级交易市场，经数据产品与服务实现，涉及数据定价等环节，且需遵循政策标准。

贵州省《政府数据 数据分类分级指南》率先在全国对政府数据进行分类分级，采用多维度和线分类法相结合的方式，从主题、行业和服务三个维度对政府数据分类，并根据数据敏感程度划分等级，为政府数据管理、开发利用和共享提供参考，推动政府数据有序管理和价值挖掘。- 数据分类分级是数据安全管理基础，可配置差异化安全策略，兼顾数据流动与安全保障，是风险评估和安全管理的基础，对企业而言，能保护敏感关键数据，降低安全合规成本，促进数据资源有序流动，是迈向精细化管理的关键一步，还能在释放数据价值的同时保障安全和隐私。

数据资产化咨询应运而生，旨在构建完善的数据管理体系（Architecture），提供定制化服务（Service Offering），帮助企业实现数据的价值最大化。通过成功案例（Business Case）的分享，企业可以学习如何有效整合数据资源，优化业务流程，提升决策效率，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。在当今商业环境中，"数据就是资产"已成为共识。数据不仅记录了企业的日常运营，如生产、进货、销售、库存等关键指标，直接体现了经营业绩，还深刻反映了企业的管理现状，包括盈利能力、运营效率及潜在风险。

这篇文档是应急管理数据治理技术规范的试行，主要介绍了数据治理的基本概念、总体技术要求、数据接入技术要求、数据处理技术要求、数据管控-分级分类技术要求、数据管控-数据质量管理技术要求、数据管控-数据资源目录技术要求、数据管控-应用资源目录技术要求、数据服务-查询检索服务技术要求、服务总线技术要求、数据运维技术要求等内容。在数据处理技术要求中，重点介绍了数据处理的流程和分级分类技术要求，以及数据质量管理技术要求。在数据管控-数据资源目录技术要求中，介绍了数据资源目录的结构和技术要求。

在数字化时代，数据已成为企业的重要资产。数据资产入表有助于企业更准确地反映资产状况，提升财务透明度和决策科学性。依据相关政策法规，结合企业实际情况，特制定本实施计划。在 [具体时间] 内，完成企业数据资产梳理、评估和入表工作，确保数据资产准确计量、合理列报，符合会计准则和监管要求，为企业决策提供数据支持。数据资产入表是一个复杂的过程，需要企业综合考虑多方面因素，按照规范的流程进行操作。构建数据资产训练数据合规处理及数据资产入表处理。

文档围绕数据安全管理展开，介绍了数据安全基本框架、工作实践、管理维度以及体系建设等内容，为企业构建数据安全管理体系提供指导。该文档聚焦数据安全管理，主要适用于企业中负责数据安全管理、规划、实施的相关人员，以及对数据安全领域感兴趣的专业人士。

首先解释了数据资产的特征，指出数据资产是预期会给企业带来经济利益、应为企业拥有或控制、由企业过去经营活动形成、可以用货币来衡量且具有良好活性的数据资源。此外，文章还介绍了数据资产管理方法论，包括数据资产管理架构、数据资产治理、数据规划、大数据中心建设、企业级一体化应用平台等数据资产管理的关键方面。最后，强调了数据资产管理关键能力，包括数据标准、顶层设计、数据规划、一体化大数据资产管理平台等。5. 数据资产管理方法论：包括数据资产管理架构、数据资产治理、数据规划、大数据中心建设等。

例如，对于数据资源期初余额为零的企业，通过将数据资产入表，一些企业的资产负债率和利润率发生了变化，如每日互动和卓创资讯的利润率减少幅度减小，部分企业的资产负债率增加幅度降低。金融机构可以根据上市公司的数据资产特点，开发出更加多样化的金融产品和服务，满足企业的融资需求，同时也为金融市场的发展注入新的活力。上市公司需要更加准确、完整地披露数据资产的相关信息，监管部门需要加强对数据资产入表的监管，确保市场的公平、公正和透明。例如，企业可以通过对数据资产的深入分析，开发出更具竞争力的产品和服务，提升市场竞争力。

数据质量检查的时间；数据仓库每天都有很多ETL 任务定时执行加载数据，确保 ETL 加载数据的完 整性、准确性是数据质量管理的基本要求。（1）数据质量管理人员发现数据差错应及时核对核实，根据核对核实情况填写数据问题处理单，描述数据质量问题的现状、原因和改正、预防措施。定期抽查的范围必须包括可信等级为一级的所有主题数据，可信等级为二级 的二个主题的数据，可信等级为三级的一个主题的数据。数据校验确保每天加载的增量数据的完整性、准确性，在此基础上，数据质 量管理小组必须每季度组织一次数据仓库的定期抽查。

通过对数据质量问题频率的考评和等级划分，就可以从数据仓库众多的数据 中解放出来，集中精力把有限的资源投入到需要重点关注的主题数据。通过这些方法方法，可 以对单个数据点的数据准确性进行检查，及时发现数据质量问题。本表的字段与其它表中的字段具有相同的业务含义，从不同的维度统计，存 在汇总关系，且两张表的数据不是经同一数据源加工得到。确定一定时期内指标数据合理的变动区间，对区间外的数据进行重点审核。对于数据表中按日期进行增量加载的数据，每个加载周期递增的记录数为常 数值或可以确定的范围时，必须进行记录条数检验。

例如，北京市经济和信息化局与北京市财政局在 2024 年组织开展的高精尖产业发展资金申请工作（第二批）中明确规定，鼓励企业在北京国际大数据交易所进行数据资产登记，对于企业首次开展数据资产登记并获得相应证书的，可以按照该企业首批取得数据资产登记证书的登记费用的 30%予以补贴，同一企业年度补贴金额不超过 10 万元。这些补贴政策旨在鼓励企业积极参与数据资产登记，推动数据要素市场的发展，促进数据资产的流通与应用，进一步释放数据要素的价值，提升企业在数字经济领域的积极性和竞争力，加快产业数字化转型步伐。

四川省2024年“数据要素×”重点工作方案旨在深入贯彻国家数据局等17部门行动计划及四川省政府工作报告，充分发挥数据要素作用，推动数字经济发展。方案涉及多个领域：在工业制造方面，将推进规上工业企业智能化改造和数字化转型，打造标杆项目和智能制造示范工厂，提升数据管理能力。现代农业领域，运用物联网、大数据等技术整合涉农数据资源，建设数字中心和智慧农场，提高农产品追溯管理水平，并引入数据服务商提升农业数字化经营水平。商贸流通方面，实施消费新场景培育计划，推动电商平台与商贸主体融合。

数据要素在数字经济时代扮演关键角色，成为提升全要素生产效率的重要引擎。近年来，数据要素在《政府工作报告》中的篇幅逐年增长，显示其战略地位的提升和政策重心的倾斜。我国数据要素市场规模持续扩大，但数据价值潜能尚未充分释放。为挖掘数据潜能，需解决互信难、确权难等问题，建立基础设施和政策措施促进数据要素的价值创造和交换。国家层面不断完善数据要素的制度体系，包括顶层设计、法律制度和市场自律等方面。地方层面也在积极探索数据立法，推动数据要素市场建设。

随后，通过评估与确权，数据成为可交易的资产；例如，在某城市的公共数据运营中，该平台集成了政府各部门、企业及社会多源数据，为数据开发团队提供一站式服务，并依据用户角色精准分配权限，保障数据安全与合规使用。如在金融行业数据运营场景下，平台汇聚银行、证券等机构数据，形成丰富的数据产品市场，金融机构可便捷查找与订阅所需数据，推动金融创新与风险防控。- 演进过程：历经数据资源化、资产化、资本化阶段，实现数据价值的度量与交换，涵盖数据全生命周期管理及多种交易形式，促进数据经济与社会价值释放。

律师需要审查标的企业是否遵守了数据收集、存储、使用和传输的规定，是否采取了必要的技术措施保护数据的安全和隐私。- 数据交易合规：如果标的企业涉及数据交易，律师需要审查数据交易的合规性，包括交易合同的条款、交易双方的权利义务、数据的定价和支付方式等。- 审计监督：关注标的企业的数据审计情况，审查是否有独立的第三方审计机构对数据资源入表进行审计，审计报告是否真实、准确、完整。- 处理合规：对数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等行为进行合规审查，涉及多个环节和特定行业的特殊要求。

这意味着在数据资产管理过程中，需要不断对数据进行治理，包括数据的收集、整合、存储、分析、应用等各个环节，确保数据的准确性、完整性、安全性和合规性。此外，数据资产管理还遵循其他重要原则，如统一国家文化数字化战略、对齐业务战略、数据文化原则（自上而下的依托数据的沟通机制，凭数据不凭经验）、数据公平原则（可查找、可访问、可互操作、可复用）和数据共享原则（不要视数据为业务的独立部分）等，这些原则共同构成了数据资产管理的完整框架，确保数据资产的有效管理和应用。这些服务确保了数据的完整性、准确性、安全性和合规性。

数据资源管理包括盘点、登记/确权、资产判定，确保数据质量、安全和可靠性，YonBIP数据中台提供全链路数据服务，助力数据资产保值增值和业务创新。- 价值创新将数据资产转化为收益和竞争优势，数据资产价值包括内部、外部、直接和间接价值，创新应用方式多样，如增信贷款、出资融资等。- 注重潜在价值，通过数据场景化、资源化、价值化实现资产化，明确业务场景需求，加工原始数据形成资源，挖掘数据价值实现商业收益。- 数据价值特征包括价值密度低、关联增值性、时效性、潜在性，信息、知识、智慧是更高阶数据。

企业数据来源广泛，包括内部各业务系统（如ERP、CRM等）、外部合作伙伴（如供应商、客户等）以及市场调研等，数据格式多样，有结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文本、图像、视频等）和半结构化数据（如XML、JSON格式数据）。例如，利用分布式采集工具从不同数据源实时或批量获取数据，然后通过ETL（Extract，Transform，Load）工具或数据融合技术，将数据进行清洗、转换，使其统一格式，存储到数据仓库或数据湖中，为后续分析提供全面、准确的数据基础。

指南详细阐述了数据资产化的内涵，包括数据资产的定义、数据资产化的目标与意义，并介绍了数据资产化的过程包括业务数据化、数据资源化、数据产品化和数据资本化。数据资产化实施路径涵盖数据生产采集、资源盘点、合规审查、分类分级、产品加工、质量评估、价值评估、合规登记、产品流通、流通存证、安全管理、资源入表、资本化应用及资产运营等环节，各环节紧密相连，共同推动数据资产化进程，实现数据价值最大化。- 价值：优化资源配置，提升数据质量，加强数据治理，促进数据应用，保障数据安全与合规，为数据管理提供基础。

本文介绍了数据资产入表财务实操手册，包括背景、依据、流程、参与主体、表后管理等内容。手册详细阐述了数据资产入表的各个环节，包括合规确认、权属确认、经济利益确认、成本归集与分摊、列报与披露、摊销与减值等，并明确了参与主体和所需资料。重点内容：1. 介绍数据资产入表背景。2. 阐述数据资产入表依据，包括会计准则和暂行规定。3. 详述数据资产入表流程，包括合规确认、权属确认等。4. 说明数据资产入表参与主体和所需资料。5. 讲解数据资产表后处理，包括摊销、减值等。目录。

数据要素白皮书（2024年）》由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布，版权受法律保护，转载需注明来源。该白皮书深入分析了当前数据要素在全球及中国的发展态势，并提出了关键观察与展望。全球范围内，数据作为基础资源和创新引擎的地位已获广泛认可。例如，欧盟通过《开放数据与公共部门信息再利用指令》深化公共数据的再开发与利用，赋能企业数字化转型。中国则将数据增列为生产要素，对数据要素价值释放提出了更高要求，并在数据管理体制机制、数据供给与应用、产业生态培育等方面持续探索。

评估辅助系统功能：提供价值评估辅助系统，面向委托人和估值师两类用户，实现评估流程管理、方法配置、业务管理等功能，包括委托人创建估值任务、选择估值师，估值师选择评估方法、执行评估任务，系统自动预估结果、生成报告，保障评估过程安全、透明、可追溯。- 作用与指标体系：依据相关国家标准，建立评价体系，发挥多方面作用，如发现问题、优化管理、支持数据治理和价格评估等，指标体系涵盖规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性等多个维度，包括数据标准、数据记录完整性、数据内容正确性等二级指标。

1.打破数据孤岛，促进数据共享流通：数据要素流通标准化通过统一的数据接入、传输、平台和应用技术要求，以及规范的数据流通流程和管控措施，打破了不同系统、部门、层级和区域之间的数据壁垒，实现了数据的互联互通与共享流通。企业可以依据高质量、标准化的数据进行市场分析、产品研发和生产决策，优化生产流程，提高产品和服务质量，推动传统产业向数字化、智能化方向转型升级，催生新的商业模式和产业形态，为数字经济注入新的发展动能，进而提升经济发展的整体质量和效率。

数据收集与分析成本：在应用评估方法过程中，需要收集大量的数据，如市场数据、行业数据、企业内部财务数据等，进行整理、分析和测算。- 企业应参与数据要素市场生态体系建设，涵盖数据生产、流通、应用环节，涉及数据基础设施提供商、数据资源集成商等多种角色，同时注重数据监管/治理、安全保障等方面，确保数据要素市场健康发展。- 数据梳理与核算成本：对数据资产在采集、存储、加工等各阶段的成本进行梳理和核算，需要投入人力和时间成本，包括数据管理员、财务人员等的工时成本，以及可能需要的数据整理、分析工具费用。

企业在数据资产价值转化方面的努力包括确保数据供应、流通、应用和入表，但面临诸多挑战，如数据交易市场的规则等问题、数据应用深度不足、入表的标准化难题等，制约了数据价值释放。- 企业通过升级数据管理策略，推动数据从资源向资产、资本转化，构建数据要素增值生态系统，这需要加强数据基础设施建设和治理，形成数据驱动的决策机制，实现经济与社会价值增长。- 企业需构建综合管理体系，涵盖数据治理、资产运营和开发利用三大模块，以实现数据资产全生命周期管理，提升数据价值，满足管理需求并促进价值创造与流通。

评估时针对工业生产过程中的工艺数据、设备运行数据、质量检测数据等，分析其对生产流程优化、产品质量提升、成本控制等方面的价值，通过专业评估方法确定数据资产的价值和授信额度。-XXX开展数据资产清查XXX：全面梳理企业的数据资产，详细了解数据资产的基本信息，如名称、结构、规模、周期等，核实数据资产的权属情况，通过查验登记凭证、合同、发票等资料，确保企业对数据资产拥有合法的所有权或使用权，并对数据资产的成本组成进行分析和汇总，包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。

通过组织数据培训、开展数据分享活动等方式，提升员工数据素养，使全体员工认识到数据的重要性，鼓励员工积极参与数据的收集、分析与应用，形成数据驱动的工作氛围，为数据资产运营奠定坚实的文化基础。- **运营阶段与组织框架演变**：企业数据资产运营历经萌芽、形成、成长、成熟四个阶段，各阶段数据运营组织框架随业务诉求动态变化，涉及用户、分析师、科学家等不同角色的职责转变。- **组织与意识**：构建基于数据驱动的组织架构，培养数据资产运营文化，促使企业各层级重视数据战略价值，实现组织资源的弹性供给与动态协作。

对于基础数据资源，可用于多种场景，使用寿命相对较长。新的竞争对手可能拥有更先进的数据资源或技术，导致企业原有的数据资源在市场中的优势减弱，其预期能为企业带来的经济利益减少，从而可能引发减值。例如，在互联网行业，新的大数据分析技术或更全面的用户数据资源的出现，可能使企业现有的部分数据资源价值降低。数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权在不同情况下对企业控制数据资源的判定有重要影响，企业在实际操作中需综合考虑多方面因素，同时各地的数据产权登记探索为会计确认提供了一定依据，但也存在规则差异等问题。

合理性检查，将跨一个或多个二级字段的数额列的计算结果、数量总和、占总数的百分比和平均数量与历史计数和百分比作比较，用限定符缩小比较结果。合理性检查，将输入的大小与以前运行同样的过程时的输入大小、文件记录数据、消息的数目或速率、汇总数据等作比较。合理性检查，将数据源提供的关键字段的默认值记录数据和百分比与一个既定的阈值或历史数量和百分比作比较。跨表合理性检查，将跨相关表的字段的值的记录数据分布于历史百分比作比较，用于测试遵从业务规则的情况。

一些银行还基于客户的消费习惯和理财偏好数据，开发个性化的金融产品和服务，如定制化的理财产品推荐，提高客户满意度和忠诚度，增加金融服务的附加值。例如，某汽车制造企业通过对发动机生产线上设备的运行数据进行分析，提前预测设备可能出现的故障，提前安排维护，减少设备停机时间达 30%，有效提高了生产效率。在此基础上，确定产品的功能特性和定位。- 能源生产与电网管理的数据支撑：能源企业在发电过程中，利用传感器采集设备运行数据、能源生产数据等信息，通过数据分析优化发电设备的运行参数，提高能源生产效率，降低能源消耗。

标准内容涵盖范围广泛，包括评估框架、评估过程（准备、审核、分析、评价）、评估内容（业务运营模式、数据处理主体、数据处理活动、管理措施及落实、安全合规跟踪评估等）以及附录中的评估模板示例和相关法律罚则等。对于重要和核心数据的覆盖行业，如信息服务、能源、交通等，评估过程中需重点判断并评估相应的数据管理措施。- 数据处理活动：详细调研评估对象处理数据的类型、流程、规模、角色地位，以及数据全生命周期处理活动情况，包括收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等环节，确保数据处理活动的合规性和安全性。