数据资产价值体系治理

一、数据流通

组织应识别数据资产,明确数据权属,定义数据开放共享、交换和交易等流通方式,保证数据流通过程的合法合规、数据安全和隐私,至少应:

1、建立数据资产的识别方法和机制,建立数据资产价值评估指标,包含但不限于数据的整体性、动态性、针对性、准确性、层次性和可度量性等,并开展数据价值的评估;

2、遵循法律法规行业监管和内部管控等内外部要求,明确可流通的数据权、流通方式等;

3、结合数据分级分类管理机制,采用必要的技术手段对流通数据进行加密、脱敏等处理,确保数据的准确性、可用性、安全性和保密性;

4、采用必要的技术手段,保证数据资产及其流通过程中的安全,明确数据流通参与方的责权利,保证数据权属合法清晰、流通方式合规以及流通过程可控;

5、确保数据流通过程的可追溯,保存数据流通日志或记录,包含但不限于时间、数据流通方式参与者身份以及数据内容描述等;

6、建立数据流通管理机制,符合法律法规行业监管和内部管控要求。

二、数据服务

组织应明确数据服务的内涵,形成数据服务目录,不断改进和优化数据的服务能力,至少应:

1、分析数据服务需求、现有资源和环境,明确数据服务内涵、范围、类型、团队和服务方式;

2、明确数据服务的内容和能力,制定数据服务目录、服务级别协议和实施方法;

3、建立数据服务管控流程,监督数据服务的安全性与合规性,并对实施过程进行审核和控制;

4、建立数据服务支持流程,通过标准化、自动化等方式支撑数据服务的交付,满足服务需求;

5、构建数据服务管理机制,对数据服务的过程、质量和安全等进行管理,并持续改进和优化;

6、开展数据服务能力评价,定期对数据服务能力和价值进行评估、改进和优化,促进服务创新。

三、数据洞察

组织应创建业务视角和用户视角,对数据及其内在的规律进行分析,识别不同数据集的关联,挖据数据价值,获取数据润察的能力,至少应:

1、获得业务视角和用户视角下的数据应用的需求,进行静态和动态场景识别,获取不同场景和应用下的数据应用模型;

2、识别支持数据洞察的有效数据源,并进行数据抽取、数据清洗和数据转换等预处理,开展规律性、交互性和关联性分析;

3、融合业务、数据、算法和技术,挖掘数据及其之间的规律,获取数据洞察结果;

4、构建数据洞察的管理和应用机制,持续改进和优化流程、提高能力和提升价值;

5、建立数据察的数据安全和隐私保护机制,符合法律法规和行业监管等要求。

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