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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。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完整地进行整合，帮助读者构建系统性的数据资产运营框架。书适合所有对数据资产感兴趣的人士，无论你身处何种行业或担任何种职务。

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（关键问题快问快答）	253		
附录 C	数据资源盘点通用模板 ：高效梳理数据资产	259	
附录 D	数据资产运营中的数据技术说明	261

通过这本书，你将懂得 ：
□	从数据治理到数据资产化管理，让数据价值具象化 ；
□	从数据资源到场景化应用，让数据价值触手可及 ；
□	从数据资产入表到运营，让数据资产价值规模化。
本书兼具系统性与实用性，无论你身处哪个行业，都值得一读。
本书覆盖数据资产运营全流程，从数据治理到数据资产入表，再到场景化应用与系统化运营，内容全面而清晰。
本书将理论转化为实践，旨在帮助你掌握概念、梳理实施路径、理解数据资产运营。
本书为了方便不了解数据相关知识的读者学习，整理了“数据通识 30 问” 作为附录 A。
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。
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，还是希望掌握全流程，都能轻松找到所需内容，快速上手。
对零基础人群友好，通俗易懂。
考虑到部分对数据资产感兴趣的读者可能没有数据基础，本书准备了附录A 介绍数据的基础知识，旨在让没有数据背景的读者也能轻松入门，掌握本书的内容。
如果读者对本书内容有更多的疑问，或者因本书内容跨越多个领域，不易理解，欢迎关注我的公众号 [ 风姑娘的数字视角（shujushangye）]，我会定期分享文章，为读者答疑解惑 ；视频号（风姑娘的数字视角）会针对复杂部分及跨领域内容开启图书共读直播分享。
本书读者定位
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、从事什么岗位，或者是否具备数据或数据资产的基础知识，本书都非常适合你。
□	零基础但对数据资产感兴趣的读者 ：如果你没有数据基础，本书特别准备了附录 A，帮助你从零开始理解专业知识，快速上手。
□	公共数据领域的从业人士 ：本书案例非常通俗（如停车场数据、税务数据），如果你在公共数据领域工作（如税务、交通、政务等），可以帮助你轻松理解数据资产化，并应对相关工作挑战。
本书学习建议
基础体系：第1～2章
本部分帮助你掌握数据资产领域的核心概念、专业术语，以及整体运营框架。
无论你是数据新手还是数据从业者，这部分可以帮助你打下坚实的体系化基础。
落地实施：第3～8章。
这是本书的核心部分，深入探讨数据资产的实际应用，提供每个环节的清晰实施路径，帮助你从理论走向实践。
第 3 章  价值创新 ：数据资产入表。
讲解数据资产入表的政策法规、相关方、方法和实施路径，帮助你快速理解这一热门工作的落地方法。
第 4 章  数据资产运营关键实施路径。
针对企业整体数据资产体系，很多公司希望通过系统化、长期的运营方式管理数据资产，而不仅仅是完成一次性入表。本章提供了数据资产运营的系统化指南，帮助企业构建可持续的运营路径。
第 5 章  增值运营重点 ：从数据治理到数据资产管理。
本章讲解了数据治理的关键难点与实施路径，深入探讨数据资产管理的挑战和方法，帮助你快速掌握如何有效管理数据资产。
第 6 章  增值运营难点 ：数据资产场景化。
场景化是数据资产化的核心，数据只有在特定场景下才能释放最大价值。本章深入分析了数据资产如何通过场景化应用实现价值，介绍了行业中少有人讲解清楚的实施路径，是本书的独特亮点。
第 7 章  数据资产化公开案例解析与启示。
本章通过两个精选案例，教你如何分析和借鉴行业内的成功经验，帮助你从中提取有价值的知识，快速提升自身企业的数据资产化实践能力。
第 8 章  数据资产增值运营挑战及展望。
本章系统介绍数据资产化过程中会遇到的多方挑战，全面、深入地分析了各种问题，帮助你预见潜在风险，进行前瞻性准备，少走弯路。
内容勘误
数据资产是一个新兴的领域，本书仅作为我的个人观点分享，且每个人对同一件事的理解可能存在差异，因此势必存在一些不足或错误，对此我深表歉意，并欢迎各位读者批评指正。
如有勘误需求，欢迎添加我的个人微信（binglingzi3344）与我联系。如想关注更多大数据、数据资产领域的知识，请关注微信公众号 ：风姑娘的数字视角（shujushangye）。
致谢
本书能够顺利完成离不开大家对我的支持和帮助，在此对默默支持我的朋友、读者表示衷心感谢。同时，特别感谢我们数据资产服务团队中的杨冬梅、李静、马新明三位老师的支持！一本书的上市需要出版社编辑的呕心沥血，所以也要特别感谢电子工业出版社张慧敏、石倩两位编辑对本书的指导和付出！
最后，再次感谢所有支持我的朋友和读者，期待未来继续携手同行！

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数据资产增值运营：从数据治理到数据资产入表和运营