2019年10月，在十九屆四中全會上，中央首次公開提出數據可作為生產要素按貢獻參與分配，反映出隨著經濟活動數字化轉型加快，數據對提高生產效率的乘數作用凸顯，成為最具時代特徵新生產要素的重要變化。
數據資產管理的地位不斷壯大
在大數據階段，隨著分佈式存儲、分佈式計算以及多種 AI 技術的應用，結構化數據之外的數據也被納入到數據資產的範疇，數據資產邊界拓展到了海量的標籤庫、企業級知識圖譜、文檔、圖片、視頻等內容。企業數字化轉型、數字經濟高質量發展，離不開數據資產的規範管理和高效運用。
圖示：數據資產管理在大數據體系中的定位
數據資產管理在大數據體系中處於承上啟下的重要地位。對上支持以價值創造為導向的數據應用開發，對下依託大數據平臺實現數據全生命週期的管理。
圖示：大數據背景下的數據資產管理特點特徵
數據資產管理貫穿數據採集、存儲、應用和銷燬整個生命週期全過程。它是在傳統數據管理職能的基礎上，整合數據架構、數據存儲與操作等內容，將數據標準管理納入管理職能，並針對當下應用場景、平臺建設情況，著重對數據價值的管理。
◎ 從數據對象來看
數據規模達到PB、EB級；數據格式除傳統的結構化數據之外，文本、圖像、語音、視頻等半結構或非結構化數據佔比越來越大；數據來源在傳統業務處理採集的數據基礎上，更多來自終端、傳感器、機器設備、日誌等產生的數據。
◎ 從處理架構來看
數據處理的底層架構向雲平臺和分佈式系統遷移，預處理流程向ELT轉變（根據上層的應用需求，隨時從數據湖中抽取原始數據分析建模）。
◎ 從組織職能來看
隨著數據分析與業務融合越來越深入，業務部門逐步成為大數據應用的主角，更多企業將會設置專門的“數據管理”職能部門。
◎ 從管理手段來看
機器學習和人工智能通過自動提取元數據，將不同的數據進行關聯並分析；通過配置和優化主數據，使主數據的管理更加便捷和準確；通過語義分析實現相同數據源的連接，簡化數據集成流程。
◎ 從應用範圍來看
數據資產增值對內強化能力的同時，服務外部的比重也在增大。
當下，提升數據質量、提高數據獲取效率、實現數據互聯互通、保障數據安全合規是大規模挖掘數據價值和釋放數據紅利的必要條件。
行業應用越下沉，對數據資產管理的迫切性越高
中國信通院發佈的《2019數據資產管理實踐白皮書》顯示：從行業層面來看，金融、醫療、工業領域對數據資產管理的迫切性最高。就金融領域而言，大數據是金融創新最好的技術支撐，優化資產結構，也是大數據在金融風控領域應用中較為重要的方面。“科技金融”一度成為2019年的熱詞。
就醫療領域而言，2019年4月，國家衛生健康委辦公廳印發《全國醫院數據上報管理方案（試行）》及《全國醫院上報數據統計分析指標集（試行）》，充分發揮健康醫療大數據作為國家重要基礎性戰略資源的作用。
2020年1月12日，民進中央科技醫衛委員會調研組圍繞“智慧醫療和健康管理”主題，赴湖北開展調研，第二站來到東湖大數據，並就數據來源與共享、醫療數據質量與規範、醫療數據安全與監管等問題與與湖北省衛生健康委、湖北省科技廳、湖北省經濟和信息化廳、協和醫院等部分醫院代表召開座談會。調研成果將形成2020年智慧醫療的提案提交全國兩會。
圖示：數據資產管理體系架構
從國家層面來看，數據合規性方面的標準研究成為當下關注的重點。數據安全管理是數據資產管理中體系中重要的一環。數據安全管理的目標是建立完善的體系化的安全策略措施，通過多種手段確保數據資產在“存、管、用”等各個環節中的安全，做到“事前可管、事中可控、事後可查”。 亟需建立包括監管機構和社會組織等多方參與的，法律法規和技術標準多要素協同的，覆蓋數據生產流通全過程和數據全生命週期管理的數據交易生態體系。
東湖大數據作為國內領先的“數據資產運營商”，正基於知識圖譜的分析建模，結合區塊鏈的智能合約、終端用戶授權機制，將弱關聯的數據變成強關聯的數據，探索數據合規前提下的多源數據融合流通系統。
目前，已取得“基於區塊鏈確權的數據融合流通結算系統”、“基於大數據分析和可信計算的隱私保護系統”等專利軟著，未來還將不斷探索新技術手段在數據的資產管理中的創新應用。
