“人类正从IT时代走向DT时代，”2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的这一最新观点。IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Datatechnology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。
IT
• 以业务为导向进行信息化支撑
• 重点关注系统功能
• 技术驱动
• 对应的是业务数据化的阶段
DT
• 以数据为核心
• 强调企业整体的视角
• 关注数据的整合、应用
• 对应的数据业务化的阶段
2021年11月30号，工信部发布《“十四五”大数据产业发展规划》，《规划》提出到2025年我国大数据产业测算规模突破3万亿元，建立创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系，设置数据治理能力提升、重点标准研制及应用推广、工业大数据价值提升、行业大数据开发利用、企业主体发展能级跃升、数据安全铸盾六个专项行动。
数据和数据资产的定义
什么是数据？在《DAMA数据管理知识体系指南》里，数据——是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行记录和表现。
信息——是指有上下文的数据。上下文包括：
• 数据相关的业务术语的含义。
• 数据表达的格式。
• 数据所处的时间范围。
• 数据与特定用法的相关性。
知识——是对情境的理解、意识、认知、识别，以及对其复杂性的把握。知识是基于某一角度的信息整合形成
的一种观点。
在《企业会计准则——基本准则》（财政部令第33号）中写到，“资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”
数据资产的定义：“数据资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的各类数据以及相关的数据产品。”
国内外数据管理理论的发展
随着时代发展，数据管理已经从技术人员的事情逐渐成为企业管理者、业务管理人员、技术管理人员都参与其中的活动，横跨企业组织的销售、市场和业务等管理领域，开始从企业整体层面进行管理。随着数据管理内涵不断拓展，有关数据管理模型也不断涌现并广泛应用起来，据统计，目前已知的国内外数据管理模型约有20个。
2014年8月，发布的DMM（Data Management Maturity Model）数据管理能力成熟度评估模型，参照SW-CMMI 的理念，把数据治理分为五大功能域来进行评价：数据战略、数据治理、平台和及架构、数据质量、数据运营等。
数据管理能力成熟度模型（ Data Capability Maturity Model ，DCMM）：针对一个组织数据管理、应用能力的评估框架，通过数据管理能力成熟度模型，组织可以清楚的定义数据当前所处的发展阶段以及和未来发展方向。 DCMM是国家大数据重点标准之一，主要由8个能力域、28个能力项、5个成熟度等级组成。
优化级
数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内容进行最佳实践分享。
量化管理级
数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量分析和监控。
稳健级
数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程，促进数据管理的规范化。
受管理级
组织已意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步管理。
初始级
数据需求的管理主要在项目级中体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理。
构建中国特色的数据管理人员体系
随着大数据产业不断向纵深的发展，各行业对于数据管理人员的要求也在与日俱增，并且相关的岗位也更加的多样，例如数据质量管理、数据安全管理、数据架构管理等等，但是当前依然缺少一个体系化的数据管理人员认证体系。为此，中国电子信息行业联合会以DCMM国家标准为核心陆续推出了注册数据管理师认证（ Certification of DCMM Professional ）、DCMM评估师认证，推动大数据行业人才的建设。
注册数据管理师认证
中国电子信息行业联合会与工信部教育考试中心联合推出CDP注册数据管理师培训认证，针对区域内的大数据管理、应用方面的从业人员开展DCMM知识体系培训，并对通过考试人员颁发CDP注册数据管理师证书，提升各地方、各行业大数据人员的技能，促进大数据行业的发展。
DCMM评估师认证
为推动各地DCMM评估工作的发展，提升评估人员的技能，中国电子信息行业联合会建立了DCMM评估师认证体系，针对评估机构的评估师开展有针对性的培训和考试，提升DCMM评估工作的规范性和准确性，推动各地DCMM工作的开展。
数据要素市场——全国统一大市场的重要组成
2022年3月25日，中共中央 国务院发布《关于加快建设全国统一大市场的意见》，强调加快培育统一的技术和数据市场，加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。
数据要素市场建立的基础是数据确权，数据确权的范畴包括如下：
• 所有权：数据归谁所有，是采集者、或者被采集的主体
• 使用权：谁可以使用这些数据，应用的场景是什么
• 运营权：代替数据所有者进行数据管理和运营
• 知情权：需要及时了解关于数据的应用情况
• 遗忘权：可以要求运营方、使用方删除数据
• 修改权：可以要求运营方、使用方修改数据
数据确权中存在的问题：
1、数据资产主体具有多重性，权属模糊。
2、数据定价是数据产生经济价值的前提，但是数据资产定价和应用场景息息相关。
3、数据资产是人为创设的资产，可以无限复制。
欧盟一般数据保护法（GDPR）对于数据处理主体采用了控制者与处理者的二元划分法，把数据划分为个人数据和非个人数据。
个人数据：针对任何已识别或可识别的自然人相关的“个人数据”，其权利归属于该自然人，其享有包括知情同意权、修改权、拒绝和限制处理权、遗忘权、可携权等一系列广泛且绝对的权利。
非个人数据：针对个人数据以外的非个人数据，企业享有“数据生产者权利”。
中国的数据开放共享管理
政务数据是当前开放的最多，质量相对较好的数据，各地政府在响应大数据发展纲要的基础上，纷纷建立了政务数据开放共享平台，截至2020年4月底，我国已有 130个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台，其中省级平台17个，副省级和地级平台 113个。
数据安全与跨境数据流通
本地化存储
《网络安全法》提出关键信息基础设施的个人信息和重要数据应当在境内存储；确需向境外提供的，应当进行安全评估。
长臂管辖
Cloud法案通过适用“控制者原则”，打破“服务器标准”，允许调取不在美国境内的电信服务或远程计算机服务的数据，扩大了美国执法机关调取海外数据的权力。
区域互认
各国之间通过区域协议的方式建立数据跨境流通的“白名单”，白名单内的企业允许跨境流通。例如，欧盟的GDPR，中国的《区域全面经济伙伴关系协定》（RECP）等。
数据资产定价六法
内在价值法（IVI）
不考虑业务价值，而是重点考虑数据内在价值，从数据质量和数据稀缺性两方面进行评价。
业务价值法（BVI）
重点评价数据对于业务场景的支持程度，从数据的相关性、可用性、完整性、及时性等几个维度进行评价。
绩效价值法（PVI）
根据数据对于一个或者多个关键绩效指标（组织目标）的影响程度进行评估，重点考虑关键流程和关键指标和数据的关联性。
成本价值法（CVI）
重点考虑数据采集、存储、加工处理等各个阶段的成本，同时也需要考虑数据置换成本。
市场价值法（MVI）
考虑数据在公开市场进行交易时的价格计算，重点是根据同类型数据在市场上的交易价格进行计算。
经济价值法（EVI）
根据传统的收益评估模型计算数据的价值，计算数据的产出，然后减去相关的成本，就可以得出数据的价值。
本文摘自：数据易 宾军志 《数据管理体系的建设和发展》
