内容简介
本书提供了完整的数据资产“对内运营”与“对外运营”的实施路径，从数据治理、数据资产入表到数据资产场景化应用，再到完整的数据资产运营，每个环节都有明确的实施路径及重点、难点。通过系统化的讲解，确保读者在理解每个概念的同时，能够掌握如何落地实施，避免出现知识断层的情况。
数据资产入表、管理和运营的核心是数据资产本身，法律、财务、评估等工作都围绕其展开，本书旨在从理论到实践、从案例到方法，全面梳理数据治理、数据资产入表、数据资产场景化及成体系运营的实施路径，将数据从业人员、律师、会计师、资产评估师等跨专业的工作完整地进行整合，帮助读者构建系统性的对内、对外的数据资产运营框架。
本书的读者定位是对数据资产感兴趣的所有人士。无论你来自哪个专业领域、从事什么工作，是否具备数据或数据资产的基础知识，本书都能给你带来不一样的收获。
目录
第 1 章 数据资产运营概念基础 001
1．1 数据要素相关概念 002
1．1．1 数据类概念 003
1．1．2 资产类概念 009
1．2 正确理解数据资产 018
1．2．1 数据资产的定义及特征 018
1．2．2 数据资产的分类 023
1．2．3 数据资产的价值 026
1．3 数据资产运营基础 028
1．3．1 理解数据资产运营 028
1．3．2 数据资产的生命周期 029
1．3．3 数据资产运营的商业价值 032
1．4 本章小结 033
第 2 章 数据资产运营体系 035
2．1 数据资产运营体系的基础 035
2．1．1 数据资产运营体系是什么 036
2．1．2 数据资产运营体系的目标 036
2．1．3 数据资产运营体系的价值 038
2．1．4 数据资产运营体系的狭义与广义 038
2．2 面向内部应用的数据资产运营体系 039
2．2．1 运营的三大关键要素 039
2．2．2 运营体系的六大核心组成 040
2．3 面向外部应用的数据资产运营体系 051
2．3．1 运营的两大关键要素 052
2．3．2 运营体系的十大核心组成 053
2．4 内部应用体系与外部应用体系的求同存异 059
2．5 本章小结 060
第 3 章 价值创新 ：数据资产入表 063
3．1 数据资产入表的基础 064
3．1．1 理解数据资产入表 064
3．1．2 数据资产入表参与方 065
3．1．3 数据资产入表相关政策、法规 070
3．2 数据资产入表的实施方法与路径 074
3．2．1 数据资产入表的方法 074
3．2．2 数据资产入表的实施路径 075
3．2．3 数据资产入表的重点及难点 084
3．3 数据资产入表的商业意义 088
3．3．1 企业的数据流 ：从静态到动态 089
3．3．2 数据管理 ：从无人问津到精细化运营 090
3．3．3 企业价值 ：走向市场化、金融资本化 091
3．4 本章小结 093
第 4 章 数据资产运营关键实施路径 095
4．1 数据资产运营关键要素 096
4．1．1 实施关键 ：长效机制 096
4．1．2 运营目标 ：数据资产增值 100
4．2 数据资产运营关键实施 101
4．2．1 关键实施参与方 101
4．2．2 关键实施路径“五步走” 103
4．3 本章小结 129
第 5 章 增值运营重点 ：从数据治理到数据资产管理 131
5．1 理解数据治理 131
5．1．1 数据的分类 132
5．1．2 数据治理的概念 133
5．1．3 数据治理的内容 134
5．1．4 数据治理的数据范围 137
5．2 数据治理落地实施 141
5．2．1 数据治理实施路径 141
5．2．2 数据治理落地难点 148
5．3 数据管理能力成熟度评估 153
5．3．1 DCMM 评估八大能力域 153
5．3．2 DCMM 成熟度评估等级 155
5．3．3 DCMM 评估方法 157
5．3．4 DCMM 使用价值 160
5．4 增值的基础 ：数据资产化管理 161
5．5 本章小结 162
第 6 章 增值运营难点 ：数据资产场景化 163
6．1 理解数据资产场景化 164
6．1．1 理解场景化 164
6．1．2 理解数据的“价值” 165
6．1．3 场景化的表现形式 168
6．2 数据资产场景化的两个典型案例 173
6．2．1 公共数据场景化案例 174
6．2．2 商业企业数据场景化案例 175
6．3 数据资产场景化实现路径 179
6．3．1 清晰的实现路径 179
6．3．2 数据资产场景化的难点 189
6．4 数据资产场景化的价值 190
6．4．1 数字化、信息化投入从成本走向利润 190
6．4．2 从粗放式的管理走向精细化的数字化运营 195
6．5 增值运营的核心要素 198
6．6 本章小结 199
第 7 章 数据资产化公开案例解析与启示 201
7．1 “数据要素 ×”公开典型案例 201
7．1．1 分析类产品案例解析 202
7．1．2 行业应用类产品案例解析 208
7．2 市场化数据资产入表公开案例 214
7．2．1 数据集类产品案例解析 215
7．2．2 产业数据类产品案例解析 218
7．3 本章小结 223
第 8 章 数据资产增值运营挑战及展望 225
8．1 不可避免的社会性挑战 226
8．1．1 数据自身的挑战 226
8．1．2 数据资产化价值的挑战 228
8．1．3 数据资产交易的挑战 231
8．1．4 数据资产化中的其他挑战 235
8．2 值得重视的未来展望 237
8．2．1 市场范围、规模逐步扩大 238
8．2．2 新兴科技迭代，诞生更好的数据产品 239
8．2．3 行业、产业新数据资产深化 240
8．2．4 更多的企业将数据资产向外输出 241
8．2．5 数据要素市场流通机制更加规范 242
8．3 本章小结 243
附录 A 数据通识 30 问（数据零基础必读） 245
附录 B 数据资产入表与运营（
前言/序言
你是否正在面临这样的挑战 ：数据零散、数据难以形成资产、无法真正创造业务价值？
无论你是业务负责人、数据资产管理者，还是企业高管，或者一线执行人员，本书都将帮你系统掌握数据资产运营全流程，让数据从分散的资源变成可管理、可应用、可增值的企业资产。
本书将带你 ：
□ 从数据治理到数据资产管理，让数据价值清晰可见 ；
□ 从数据资源到场景化应用，让数据价值可落地、可触达 ；
□ 从数据资产入表到运营，实现数据资产价值的规模化释放
本书兼具系统性与实用性 ：
□ 理论与实践结合，帮您掌握概念、梳理实施路径、理解数据资产运营 ；
□ 零基础也能读懂，可从“附录 A 数据通识 30 问” 轻松入门 ；
□ 企业理想参考，适合送客户，助力企业在数据资产领域逐步落地。为什么写这本书。
很多人会疑惑 ：我只做数据分析，或者专注数据治理，为什么要关心数据资产？
□ 数据分析，是让数据“变产品”的核心手段 ；
□ 数据治理，推动数据“变资产”的核心旅程 ；
□ 数据资产化，则是将数据价值得到系统化、规模化运营的关键。
因此，无论你身处任何岗位，只要企业有数据，都绕不开“数据资产”这个最终目标。
为什么写这本书？
数据资产作为一个备受关注的新兴领域，并非凭空产生，而是企业在数据治理、数据分析和数据化运营等基础工作中逐步发展而成的重要成果。这些前期工作不仅为数据资产的发展奠定了坚实基础，也是数据从“数据资源”向“数据资产”转化的必经之路。然而，我发现，当前对数据资产感兴趣的人往往存在显著的知识短板。
很多读者因为对数据资产运营有需求而购买了我此前所撰写的图书《数据运营 ：数据分析模型撬动新零售实战》（该书更偏向于数据价值应用，即商贸流通里的场景化应用），他们因此关注了我的微信公众号，并与我取得了联系，
使我得以了解到读者的诉求。同时， 在为工业和信息化部人才交流中心的 CDO （首席数据官）授课时，我发现 ：很多从业者对数据资产的理解比较模糊，缺乏系统的框架认知和落地实施的路径，特别是缺乏对数据资产本身的理解，这种现象在各个行业中普遍存在。
作为一名数据领域的长期“布道者”，我非常熟悉从数据治理到数据资产化的各项工作，也一直通过图书、文章、直播分享、参与行业标准制定等多种形式推广数据应用的价值。目前，数据资产入表多为临时性的、一次性的操作，难以充分释放数据的长期价值，而数据资产化运营则着眼于长远价值的实现，涵盖数据治理、管理、分析产品及运营等多个领域。但数据资产化运营的关键环节缺乏系统性的实践指导，能清晰、系统地讲解这一过程的人也为数不多，而这正是我个人知识体系的核心优势。
数据资产入表、管理和运营的核心是数据资产本身，法律、财务、评估等工作都围绕其展开。本书旨在从理论到实践、从案例到方法，全面梳理数据治理、数据资产入表、数据资产场景化及成体系运营的实施路径，将数据分析师、律师、会计师、资产评估师等跨专业的工作整合，帮助读者构建系统性的数据资产运营框架。
在写作本书之前，我对内容框架经过多重因素权衡，如果有读者认为本书深度不够或过于深奥，欢迎与我联系（微信：binglingzi3344）。针对本书内容，我还将设计相关的课程进行拓展，帮助大家理解并充分掌握数据资产运营的实施与开展。
本书内容特色
清晰的实施路径，覆盖数据资产运营全流程。
本书的核心特色之一是系统性与体系性。本书提供了完整的数据资产运营路径，从数据治理、数据资产入表到数据资产场景化应用 , 再到完整的数据资产运营，每个环节都有明确的实施路径及重点、难点。通过系统化的讲解，确保读者在理解每个概念的同时，能够掌握如何落地实施，避免出现知识断层的情况。无论是公共数据领域还是企业领域，本书内容均适用。
面讲解数据资产场景化 ：价值实现的关键突破。
本书深入探讨了数据资产场景化这一重要环节，虽然讲解清楚颇具难度，但其重要性不言而喻。本书通过对公共数据与企业数据相关案例的拆解，提炼出清晰的实施路径，让任何领域的人都可以无障碍掌握，有效帮助企业将数据转化为有价值的资产。这也是本书的独特亮点。
内容突破单一领域，一本书即可满足多样化需求。本书从系统性运营的角度，全方位讲解了数据资产化的全运营流程。如果你对数据资产感兴趣，那么本书是最佳选择。
案例丰富，深入浅出。
针对关键环节和难点，本书通过通俗的案例讲解，带领读者轻松、快速掌握专业知识。
内容领域划分清晰，实用性强。
本书每个章节内容独立，涵盖实施路径、案例分析和难点解析。无论是关
注某个特定领域，还是希望掌握全
