《2025年数据资产管理实践指南（8.0版）》立足数据要素市场化深化背景，系统梳理数据资产管理的演进逻辑、实施路径与发展趋势，为企业数据价值释放提供全面指引。
报告明确数据资产管理已从传统的内部规范治理，演进为以价值释放为核心，覆盖“数据—信息—知识—决策”全链条的战略管理活动。其管理目标从保障数据质量安全，升级为内外双向价值实现；管理对象拓展至多模态数据与AI生成内容；服务对象延伸至智能系统与产业生态，形成资源化、资产化、资本化三阶段递进的管理框架。
政策层面，我国数据要素政策历经建章立制、行业贯通、生态深化三阶段，从“数据二十条”奠定产权基础，到数据资源入表破解财务难题，再到可信数据空间建设完善流通环境，形成完整政策闭环。截至2025年，A股超100家公司完成数据资源入表，数据交易市场规模突破2000亿元，资本化探索如质押融资、ABS等模式逐步成熟。
实践层面，数据资源化阶段需落实八大管理职能，包括数据模型、标准、质量、安全等，通过应用需求驱动、监管要求驱动等路径，夯实数据可信可用基础。数据资产化阶段则聚焦登记、确权、价值评价、成本核算、内外部应用与交易流通六大活动，提供价值运营型、交易创新型、入表驱动型、管理筑基型四种差异化实施路径，适配不同企业基础与需求。
展开剩余84%当前企业数据资产管理面临管理复杂度提升、技术路线选择困境等挑战，同时也迎来要素市场拓宽、技术融合深化、价值实现多元化等机遇。未来发展将聚焦五大趋势：构建智能管理底座、深化数实融合赋能业务、建立精益价值运营体系、拓展知识管理边界、拥抱生态化流通，推动数据从内部经营要素升级为社会化配置的战略资本。
报告强调，企业需锚定业务目标，平衡合规与创新，通过系统化管理将数据资源转化为核心竞争力，助力数字经济与实体经济深度融合。
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