数据资产管理

本书是新形态教材，内容新颖，结构合理，配套教辅，方便教学。

 

当前，数字化、网络化、智能化成为经济社会的发展趋势，在此背景下，数据资源化、数据资产化、数据要素化更加凸显。本书从数据资产管理的共性问题和面向领域的数据资产管理两个维度展开，较为系统全面地介绍了数据资产管理的基础理论、方法和应用。 本书可作为高等院校相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为从事大数据分析的相关技术人员、管理人员的参考书，还可作为相关专业资格考试、研究生入学考试的参考书。

周开乐，合肥工业大学管理学院教授、博士生导师，能源环境智慧管理与绿色低碳发展安徽省哲学社会科学重点实验室主任。兼任中国青年科技工作者协会理事、中国系统工程学会生态环境系统工程专业委员会常务委员、中国优选法统筹法与经济数学研究会能源经济与管理研究分会理事、安徽省青年科技工作者协会副会长等。主要从事大数据管理与应用专业相关的科研和教学工作。科研方面，主持了国家自然科学基金优秀青年科学基金项目、专项项目、面上项目和安徽省科技重大专项等，出版学术专著2部，获高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）一等奖（排名第2）、安徽省科学技术进步奖二等奖（排名第1），入选爱思唯尔2022“中国高被引学者”。教学方面，主持了安徽省教学研究重点项目和线上一流课程项目，获得多项教学成果奖。

第1章绪论

1.1数据的相关概念

1.2数据资产的相关概念

1.3数据资产化

1.4数据资产管理活动职能

1.5数据资产管理的保障措施

本章小结

习题

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第2章数据资源确权

2.1数据资源确权概述

2.2数据资源确权的发展历程

2.3数据资源确权的主要方式

2.4数据资源确权的难点与对策

本章小结

习题

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第3章数据资产评估

3.1数据资产评估概述

3.2数据资产评估流程

3.3数据资产评价系统

3.4数据资产评估方法

3.5数据资产评估保障

本章小结

习题

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第4章数据资产定价

4.1数据资产定价概述

4.2数据资产定价的影响因素

4.3数据资产定价策略

4.4数据资产定价体系

本章小结

习题

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第5章数据资产运营

5.1数据资产运营概述

5.2数据交易

5.3相关商业模式

5.4数据要素市场

本章小结

习题

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第6章数据资产安全

6.1数据资产安全概述

6.2数据资产安全保护技术

6.3数据资产安全管理机制

6.4基于区块链的数据资产安全管理

本章小结

习题

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第7章个人数据资产管理

7.1个人数据资产概述

7.2个人数据资产管理平台

7.3个人数据资产的保护

7.4个人数据资产管理实例——芝麻信用

本章小结

习题

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第8章企业数据资产管理

8.1企业数据资产概述

8.2企业数据资产价值

8.3企业数字化转型

8.4制造业企业数据资产管理

8.5互联网企业数据资产管理

本章小结

习题

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第9章政府数据资产管理

9.1政府数据资产概述

9.2政府数据资产管理的对象与内容

9.3政府数据资产全生命周期管理

9.4政府数据资产管理机制

9.5政府数据市场化

本章小结

习题

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第10章能源领域数据资产管理

10.1能源数据资产概述

10.2电力行业数据资产管理

10.3油气行业数据资产管理

10.4煤炭行业数据资产管理

10.5能源领域数据资产管理实例——数字电网

10.6能源领域数据资产管理实例——数字油田

本章小结

习题

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第11章环境领域数据资产管理

11.1环境数据资产概述

11.2环境数据资产管理的内容

11.3环境大数据的应用

11.4碳排放数据资产

本章小结

习题

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第12章医疗领域数据资产管理

12.1医疗数据资产概述

12.2医疗数据资产质量评估

12.3医疗数据资产保护

12.4医疗数据资产管理前沿技术

本章小结

习题

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参考文献

 

随着互联网、物联网(Internet of Things，IoT)、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术的快速发展，及其与经济社会各领域的深度融合，人类社会生产生活加快向数字化、网络化、智能化方向迈进。在此过程中，各种不同形态的数据快速集聚，并被开发和利用，数据价值更加明晰，数据服务模式不断创新，数据驱动的决策发挥越来越关键的作用。人们对数据的理解和认知更加深刻，数据资源化、数据资产化、数据要素化趋势愈加显著。

在此背景下，迫切需要对数据资产的内涵进行更加明确的界定，对数据资产管理的内容、理论、方法进行更加全面深入的归纳和总结。系统地学习数据资产管理的基础知识是高等学校学生适应新一代信息技术和智能社会发展的必然要求，然而当前关于数据资产管理的知识体系尚不完善，系统化教材仍然较少，为此，我们从数据资产管理过程和面向领域的数据资产管理两个维度出发，组织编写了《数据资产管理》，希望本书能帮助学生对数据资产管理有更加系统的认识，掌握互联网时代数据资产管理的内容体系和理论方法，提高开发和利用数据资产的能力。在本书编写过程中，我们积极吸收相关领域的最新研究成果，并注重形成本书的特色。

（1） 理论介绍与案例分析相结合。本书除了较为详细、全面地介绍了数据资产管理的基础理论知识，还在很多重要知识点部分安排了具体、翔实的案例资料，案例选取方面以近年来的本土案例为主，同时考虑不同领域的案例，通过具体案例帮助学生更好地理解相关概念或理论，从而更好地掌握数据资产管理的内涵和方法。

（2） 知识前沿性与开放性相结合。数据资产管理是一个前沿领域，在本书编写过程中，我们参考了大量国内外相关文献资料，吸收了相关领域的最新研究成果，保证了教材知识体系的前沿性。同时数据资产管理也是一个快速发展的新兴领域，一些内容的介绍留有开放探讨的空间，通过扩展阅读启发学生对相关理论和应用实践的思考。

（3） 共性问题与领域特点相结合。数据资产管理既有一般共性的理论方法问题，也有面向具体领域的特定问题，在本书编写过程中，我们考虑了内容组织方面共性与特性的结合。本书既介绍了一般的数据资源确权、数据资产评估、数据资产定价、数据资产运营和数据资产安全问题，又从个人、企业、政府、能源、环境、医疗等不同领域介绍了特定领域的数据资产管理问题。

全书共分为12章： 第1~6章为数据资产管理的一般问题，包括数据资源确权、数据资产评估、数据资产定价、数据资产运营和数据资产安全； 第7~12章主要介绍面向特定领域的数据资产管理，包括个人数据资产管理、企业数据资产管理、政府数据资产管理、能源领域数据资产管理、环境领域数据资产管理和医疗领域数据资产管理。每章章尾附有习题，帮助学生或读者进一步加深对各章重要知识点的理解。同时，本书列出了部分主要的参考文献，感兴趣的读者可以进一步扩大阅读。

本书由合肥工业大学周开乐教授任主编，负责全书大纲的制定和统纂。参与编写工作的人员还有胡定定、虎蓉、杨静娜、邢恒恒、彭宁、张增辉、褚一博、杨柳等。本书编写过程中，参考了大量的国内外相关研究成果，受篇幅限制，书中列出的只是部分文献，在此对所有参考文献的作者和相关领域的专家学者表示衷心的感谢。

数据资产管理是一个新兴前沿领域，也是管理科学、信息科学、会计学、法学等多学科交叉领域，相关研究成果不断涌现，知识体系也在不断完善。由于作者水平有限，书中难免有疏漏或不妥之处，恳请广大读者不吝赐教。

作者
2023年3月10日