1、数据资产评估是指对数据资产的价值进行评估和量化的过程。数据资产是指企业在生产经营活动中所拥有或控制的，能够为企业带来经济利益或竞争优势的数据资源。这些数据资源可以包括客户数据、销售数据、库存数据、生产数据等各种类型的数据。
2、数据资产评估是对组织的数据资产进行评估、估值和定量分析的过程。它旨在确定数据资产的价值、潜在利益以及与之相关的风险和机会。
3、数据资产评估价值是指对数据资产进行评估和估值的过程，确定数据资产的经济价值和潜在利益。数据资产是指组织所拥有的数据资源，包括结构化数据（如数据库中的信息）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。数据资产评估价值的确定可以基于多个因素，取决于评估的目的和上下文。
4、数据资产评估是一种对企业数据资产进行价值评估、风险评估和管理优化的分析工具，具有重要意义。首先，数据资产评估可以帮助企业了解和掌握其数据资产的价值和风险情况。
5、是指由专门的评估机构和人员依据国家规定和有关数据资料，根据特定的评估目的，遵循公允、法定的原则，采用适当的评估原则、程序、评价标准，运用科学的评估方法，以统一的货币单位，对被评估的资产进行评定和估算。资产评估的目的是公正地评估公司资产的价值，确认所有者的财产和权益。
6、资产评估，是指评估机构及其评估专业人员根据委托对不动产、动产、无形资产、企业价值、资产损失或者其他经济权益进行评定、估算，并出具评估报告的专业服务行为。
利用数字化和自动化技术可以极大地提高资产管理的准确性和效率。以下是一些方法： 资产标识与追踪：使用数字化技术，如条形码、RFID、二维码等，对资产进行标识，并建立相应的数据库。这样可以实现资产的精确追踪和定位，减少资产丢失和错误。
人工智能技术：利用人工智能技术，建立智能决策系统，对资产进行智能化管理和优化。通过机器学习算法和预测模型等技术，可以根据资产的历史数据和当前情况，做出更准确的决策，提高资产的运用效率和维护效果。总之，利用技术手段可以提高低效无效资产治理的效率和效果。
流程自动化：数字化管理可以自动化组织内的各种流程和任务，提高工作效率和准确性。例如，通过数字化的工作流程系统，可以自动分配任务、监控工作进度、提醒和通知相关人员等，以提升业务流程的效率。 组织协同和沟通：数字化管理可以促进组织内部的协同和沟通。
DAMA国际数据管理协会（DAMA）提出的权威知识体系指南——第一章数据管理，详细解析了一系列关键概念和实践。术语解析：DMBOK：数据管理知识体系，为数据管理专业人士提供全面指南。CDMP：数据管理专业人士认证，证明专业技能和经验。CDGA：数据治理工程师，专注于数据治理的初步实践。
数据生命周期管理在不同阶段有不同重点，针对不同类型数据，管理框架需适应各种环境因素。六边形图展示了人、过程和技术之间的关系，是理解数据管理知识体系语境关系图的关键。DAMA-DMBOK数据管理框架（DAMA车轮图）进一步指导数据管理实践，帮助企业实现数据价值。
企业需要从业务驱动角度看待数据，制定数据管理框架，如DAMA-DMBOK框架，其中包含了数据战略一致性模型、阿姆斯特丹信息模型等，这些模型帮助定义数据管理的知识领域和实践路径。数据管理的挑战在于整合不同阶段的管理活动，如计划、控制、开发和运营，同时确保数据伦理、大数据应用、成熟度评估和组织变革管理的融合。
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。
数据治理包括以下几个主要方面：数据质量管理、数据安全治理、数据集成管理、数据流程管理、数据标准管理。数据质量管理：指的是确保数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理。通过对数据进行清洗、校验、比对等措施，确保数据的可靠性和可信度，从而支持更有效的决策和业务运营。
数据治理包括以下几个方面：数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。
一文让你分清数据管理与数据治理当我们讨论数据资产管理时，我们通常会涉及到两个核心概念：数据管理和数据治理。尽管这两个概念密切相关，但它们的定义和具体区别仍然让许多人感到困惑。数据管理和数据治理有何不同？数据管理和数据治理在很大程度上是相互关联的，它们都专注于数据的领域。
一文让你分清数据管理与数据治理 当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。
数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域，它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。为了将数据治理扩展到整个组织，利用一个规范化的数据建模有利于将数据治理工作扩展到其他业务部门。遵从一致性的数据建模，令数据标准变得有价值（特别是应用于大数据）。
数据治理与数据管理：治理是管理的管理。管理需遵循一定的标准规范体系、流程和组织角色分工，这些由数据治理定义。管理的执行依据是治理规范体系。 数据中台与数据湖：数据湖通常是云服务商提出的概念，指企业结构化和非结构化数据均可存储于服务商处。
数据资产入表是将企业的数据资源，如客户信息、销售数据等，纳入资产管理体系的过程，旨在加强对这些资产的管理和利用。 此过程涉及对数据资产的分类、标识、规范定义、采集录入、归档备份以及权限设置。 数据资产的价值在于其能够为组织提供决策支持，具有经济价值，并且可以重复使用。
数据资产入表是指将数据资产纳入到企业或组织的资产管理体系中，并进行有效管理和利用的过程。数据资产是指企业或组织所拥有的各种数据资源，包括但不限于客户信息、销售数据、财务数据、生产数据等。数据资产入表的目的是确保企业或组织对数据资产的价值认知、管理和保护。
数据资产入表，是指企业按照财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将数据资源进行会计核算，赋予数据价值，正式纳入企业财务报表。入表能实现数据资产的财务化，提升数据价值认知与管理。数据资产包括三类：业务数据、运营数据与客户数据。