随着政策环境的改变和信息技术的升级，大数据战略正式上升为我国战略，数字中国建设正在全方位加速推进，数据资产管理受到很高的重视。建设数据资产管理体系已经成为企业应对大数据时代要求的必然选择和必然趋势，数据价值挖掘亟需通过数据资产管理体系提供保障。今天我们一块看下数据资产管理系统‍的内容。

(1）数据标准管理

数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括数据标准的需求、制定、执行、维护管理和数据标准化评估。通过数据标准管理，重点解决公司“信息孤岛”、数据割裂、难以关联和匹配、影响业务贯通融合等问题。数据标准主要包括对结构化、非结构化及采集量测类数据的元数据标准、主数据标准、事务处理数据标准、共享交换数据标准、指标数据标准等数据标准的管理。

(2）数据模型管理

数据模型管理是在信息系统设计时，参考业务模型，使用标准化语法规则来设计数据模型，并在信息系统建设和运行维护过程中，严格按照数据模型管理规定，审核和管理新建数据模型。主要管理内容包括数据模型的设计、执行和维护。数据模型的标准化管理和统一管控有利于指导公司数据整合，提高信息系统数据质量，包括对业务系统数据模型、企业公共信息模型、企业数据仓库模型等数据模型的管理。

(3）数据质量管理

数据质量管理是指建立数据质量5检查规则并运用技术手段，对数据质量问题进行跟踪、检查、分析、评价、督促整改并定期进行数据质量通报等工作。目的是促进数据实时提供、提高数据共享水平和提升数据质量，使数据得到有效的分析和利用，实现企业数据资产效益更大化。

另外就是数据资产管理系统‍的数据安全管理，是根据公司管理要求和数据敏感性要求，对数据制定一套合理、科学的安全分级标准，建立一套面向公司的数据使用授权机制，同时对整个过程实施安全监管,主要包括数据安全分级、数据访问授权和数据安全监督。