1、数据创新资产管理，不属于计算机类专业，因为中心是落在资产管理，所以一般认为是属于经济类的专业。
2、数字创新专业通常是与计算机科学、信息技术、设计、商业和创意等领域相关的学科。数字创新是一种跨学科的领域，涉及创新和应用数字技术解决现实世界问题的能力和方法。该专业培养学生在数字技术和创新方面的知识、技能和能力，使他们能够应对数字化时代的挑战并提供创新解决方案。
3、计算机类专业主要包括：计算机硬件与网络，数控技术，物联网，3G软件工程师，通信工程，国际网络工程，国际软件工程，智能软件开发，电子商务，移动通讯技术，计算机信息管理，计算机应用技术，计算机网络工程，计算机软件工程，软件工程，软件开发与技术，软件开发与测试。
总结：在企业数字化转型的过程中，数据资产管理是确保数字化成功的关键。通过理解数据资产的价值、识别管理挑战、实施系统化管理方法，并通过实操案例学习最佳实践，企业能够有效地管理数据资产，促进业务发展，实现数字化转型的目标。
首先，统筹规划是数据资产管理的起点，它明确了工作的基调和方向。这包括评估管理能力，发布数据战略，以及建立组织责任体系。通过全面评估，企业可以明确数据管理的现状与不足，从而制定出与业务战略相协调的数据战略，并确保每个关键领域都有明确的负责人与监督机制。这为数据资产管理提供了清晰的起点与目标。
最后，资产运营阶段聚焦于释放数据价值，包括建立数据运营中心，创建用户导向的SLA，以及通过ROI分析优化投入产出。通过这些措施，企业能最大化数据资产的商业价值，推动数字化转型。
统一信息资源模式，强化数据标准建设 以业务为导向，建立统一的企业数据架构。依托企业主数据管理（MDM）和数据资源规划（IRP），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。
企业数字化转型以数据为中心，通过数据驱动业务发展、管理协同和运营。因此，数字化转型的关键在于数据，而数据治理则是前提。数据治理是指对数据资产管理行使权力、控制和共享决策的一系列活动，旨在提升企业数据资产管理能力，定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任。
1、数据集成：对数据进行清洗、转换、整合和模型管理，用于问题数据修正和可靠数据模型提供。 主数据管理：创建并维护企业共享数据的单一视图，提升数据质量，统一商业实体定义，优化业务流程。 数据资产管理：集中企业所有有价值的数据资源，提供资产视图，发现并改进不良资产，支持管理决策。
2、数据资产管理是指一组业务职能，涉及规划、控制、提供数据及信息资产，包括数据开发、执行和监督计划、政策、方案、项目、流程、方法、程序，以控制、保护、交付和提升数据资产的价值。
3、该管理包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理等。数据质量管理：这涵盖了对数据准确度、完整性、一致性、及时性等方面的监控与改进，目的是确保数据的可用性和可靠性。元数据管理：元数据是对数据的数据，描述了数据资产的各种属性、结构、来源、关系及其更新状态等信息。
4、数据资产化内容包括数据流通、运营与价值评估。数据资产（Data Asset）是指合法拥有或控制、以电子或其他方式记录的数据资源，包括结构化与非结构化数据，能计量与交易，带来经济效益与社会效益。数据资产管理（Data Asset Management）包括数据资源化与资产化，提升数据价值密度，为后期数据价值发挥奠定基础。
5、数据资产管理涉及的数据模型、标准、质量、安全、开发等多元环节，需要建立健全的组织架构、制度体系和战略规划，以确保其有效实施和持续优化。 未来，数据资产管理将朝着统一化、专业化和敏捷化发展，以应对数据复杂性增加、管理理念转变和组织形态升级等挑战。
6、数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。