數據要素價值化藍圖(全景認知與路徑)(精)/數據要素叢書
內容大鋼
這既是一本系統講解數據資產價值變現的入門書，又是一本全面介紹數據要素的科普書，它能幫助零基礎的讀者釐清數據要素各種概念並建立系統的知識體系，同時還能掌握數據資產價值變現的必備認知、實現路徑和實操方法。本書由凱捷咨詢前亞太區副總裁、阿里雲中國區前咨詢總經理撰寫，全球數據資產理事會（DAC）聯合出品。本書是《精益數據方法論：數據驅動的數字化轉型》一書的姊妹篇，後者講了如何制定數據戰略、梳理數據場景、開發數據產品，如何利用精益數據方法轉型為數字化企業；前者為數字化企業的數據資產變現給出了方案。
全書一共17章，分為5篇。
第一篇數據要素基礎與政策環境
首先詳細介紹了數據要素的定義、特徵以及20余個該領域的相關概念，徹底釐清讀者對數據要素的認知；然後全面分析了國家在數據要素領域的布局以及與之相關的各種政策和法規。
第二篇數據要素價值化
詳細闡述了如何實現數據要素價值化，具體包括數據資產管理、數據治理與確權、數據資產評估與定價等多個方面，提供具體的方法和操作指南；同時介紹了數據資源入表，數據監管、合規與安全，數據資產的交易，數據要素市場，以及數據基礎設施，幫助讀者全面理解和實踐數據價值化路徑。
第三篇公共數據要素價值化
重點介紹了公共數據要素的基本知識，並通過公共數據要素價值藍圖，讓讀者直觀了解公共數據的價值構成和實現路徑，為公共數據的利用提供參考。
第四篇產業數據要素價值化
聚焦于產業數據要素，介紹其基本知識，並通過產業數據要素價值藍圖，讓讀者清晰地看到產業數據的具體價值構成，以更好地利用數據驅動業務發展。
第五篇個人數據要素價值化
聚焦于個人數據要素，介紹其基本知識，並通過個人數據要素價值藍圖，讓讀者學習到個人數據的價值實現過程，從而更好地理解和保護個人數據資產。
總體而言，本書可以提升企業管理者對數據的敏感度，以做出更具前瞻性的決策；提升數據專家職業能力，掌握數據要素的深層次價值；助力科技行業從業者了解數據如何驅動行業創新，搶佔未來市場。
作者介紹
史凱|責編:楊福川//董惠芝
史凱，資深數字化轉型專家，大數據專家、人工智慧專家，某國際頭部咨詢公司亞太區副總裁，亞太區首席數據創新官，有超過20年的企業信息化架構、數字化轉型經驗。先後就職于IBM、埃森哲、EMC、Thoughtworks、阿里雲等國內外龍頭企業，曾擔任EMC中國區咨詢總監、Thoughtworks中國區數據智能總經理、阿里雲中國區咨詢總經理。
數據驅動的數字化轉型倡導者和布道師，精益數據方法論創始人，精益數據共創工作坊發明人（卡牌式數字化轉型劇本殺），在企業數字化轉型方面有著豐富的實施經驗，曾為眾多企業提供數字化轉型規劃、實施、培訓、運營和落地服務，服務客戶覆蓋金融、汽車、零售、保險、製造、交通、供應鏈等行業及政府機構。
行業內知名的KOL，一直致力於數字化轉型方面的布道工作，曾獲得「國際DataIQ最有影響力數據賦能者100人」（國內僅一人）和「2019中國企業數字化領軍人物」稱號；中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會（CCSATC601）專家、中國軟體行業協會信息主管（CIO）分會專家委員、中關村大數據產業聯盟數字化轉型專委會主任、數字產業創新研究中心副主席、阿里巴巴麒麟布道師、騰訊雲TVP；公眾號「凱哥講故事」作者，原創專業技術文章100余篇，多篇數據相關的文章閱讀量超過10萬人次。
目錄
前言
第一篇 數據要素基礎與政策環境
第1章 全面認識數據要素
1.1 數據要素的定義和特徵
1.1.1 數據要素的定義
1.1.2 數據要素的典型特徵
1.2 數據要素相關的重要概念
1.2.1 數據
1.2.2 數字經濟
1.2.3 數據資源
1.2.4 數據資產
1.2.5 數據產品
1.2.6 數據治理
1.2.7 數據資產確權
1.2.8 數據資產評估
1.2.9 數據資源入表
1.2.10 數據知識產權
1.2.11 數據產品/知識產權登記
1.2.12 數據交易平台
1.2.13 數據交易機構
1.2.14 數據要素流通
1.2.15 數據定價
1.2.16 數據交易
1.2.17 數據運營
1.2.18 數據監管
1.2.19 數據資源化
1.2.20 數據資產化
1.2.21 數據資本化
1.3 重要法律法規
1.4 中國數據要素的發展與布局
1.4.1 從傳統生產要素到數據生產要素
1.4.2 數據要素賦能業務的4個階段
1.4.3 數據要素價值流通共享的4個挑戰
1.4.4 中國數據要素發展的4個階段
1.4.5 從應用優先到數據優先
1.4.6 從應用副產品到戰略要素的演進
1.4.7 數字化時代數據戰略的6個目標
第2章 數據要素的政策環境
2.1 相關政策法規解讀
2.1.1 詳解「十四五」規劃
2.1.2 詳解《數字中國建設整體布局規劃》
2.1.3 詳解「數據二十條」
2.1.4 詳解《企業數據資源相關會計處理暫行規定》
2.1.5 詳解《關於加強數據資產管理的指導意見》
2.1.6 詳解《「數據要素×」三年行動計劃（2024—2026年）》
2.2 組建國家數據局
2.2.1 國家數據局的成立背景和歷程
2.2.2 國家數據局的職能
2.2.3 國家數據局的機構設置
2.2.4 國家數據局的重要舉措
2.3 新質生產力與數據要素
2.3.1 新質生產力提出的背景
2.3.2 新質生產力解讀
2.3.3 數據要素是新質生產力的重要組成部分
第二篇 數據要素價值化
第3章 數據要素價值化鏈路
3.1 數據價值化過程剖析
3.1.1 傳統生產要素價值化的典型示例
3.1.2 數據報表價值化示例
3.1.3 數據智能價值化示例
3.1.4 數據產品交易價值化示例
3.1.5 數據產品資本化示例
3.2 數據要素價值化的4個特點
3.3 數據要素價值化的3種形式
3.4 實現數據價值化全鏈路的3個階段
3.4.1 階段一：數據生產（S1 源數據）
3.4.2 階段二：數據採集加工（S2 數據資源）
3.4.3 階段三：數據價值化（S3 數據資產）
第4章 數據資產管理
4.1 數據資產管理基本知識
4.1.1 數據資產管理的定義
4.1.2 數據資產和普通資產的共性
4.1.3 數據資產管理的發展
4.2 數據資產管理的重要性和價值
4.2.1 數據資產管理的七大重要性
4.2.2 數據資產管理的價值
4.3 數據資產管理的範圍
4.4 典型的數據資產管理框架介紹
4.5 數據資產管理與數據治理、數據管理的關係
第5章 數據治理與確權
5.1 數據治理概述
5.1.1 數據治理的定義
5.1.2 數據治理的價值
5.1.3 企業級數據治理的主要工作內容
5.2 價值驅動的精益數據治理
5.2.1 傳統數據治理的六大挑戰
5.2.2 六大挑戰的四大應對策略
5.2.3 精益數據方法打造價值驅動的數據治理
5.2.4 精益數據治理的六大新範式
5.3 數據確權概述
5.3.1 數據確權的定義
5.3.2 數據確權的必要性
5.3.3 數據權屬概念剖析
5.4 數據確權的挑戰和方法
5.4.1 八大挑戰
5.4.2 典型方法
第6章 數據資產評估與定價
6.1 數據資產評估文件解讀
6.1.1 《資產評估基本準則》解讀
6.1.2 《數據資產評估指導意見》解讀
6.2 典型的數據資產評估流程
6.2.1 數據資產評估的4個階段
6.2.2 數據資產評估關鍵過程的檢查點
6.3 數據資產定價
6.3.1 數據資產定價的難點和應對策略
6.3.2 數據資產定價模型
第7章 數據資源入表
7.1 數據資源入表概述
7.1.1 數據資源入表概念解讀
7.1.2 數據資源入表對數據要素市場的十大推動作用
7.1.3 數據資源入表，從費用化到資本化
7.1.4 數據資源入表給企業帶來新的機遇和創新
7.2 數據資源入表關鍵解讀
7.2.1 數據資產的確認條件
7.2.2 將數據資產以無形資產的形式披露
7.2.3 將數據資產以存貨的形式披露
7.2.4 數據資源披露（未作為無形資產或存貨確認的數據資源）
7.3 如何實現數據資源入表
7.3.1 數據資源入表的挑戰和應對機制
7.3.2 數據資產計量
7.3.3 數據資源入表的九大步驟
7.3.4 數據資源入表典型流程
7.3.5 典型數據資源入表案例剖析
第8章 數據監管、合規與安全
8.1 數據監管、合規與安全概述
8.1.1 數據監管
8.1.2 數據合規
8.1.3 數據安全
8.2 數據安全體系
8.2.1 戰略層
8.2.2 管理層
8.2.3 操作層
8.2.4 技術層
8.3 數據分級分類與保護
8.3.1 數據分級分類
8.3.2 不同級別數據的保護策略
8.3.3 敏感數據的特殊保護
8.4 數據隱私保護
8.4.1 隱私保護原則與方法
8.4.2 隱私風險評估與應對
8.5 數據泄露防範與應對
8.5.1 數據泄露風險分析
8.5.2 數據泄露的防範措施
8.5.3 應急響應流程與恢復措施
第9章 數據資產的交易
9.1 數據資產交易的定義和類型
9.1.1 按交付標的劃分
9.1.2 按交易模式劃分
9.1.3 按參與主體劃分
9.2 數據資產交易的典型流程
9.2.1 深圳數據交易所的數據資產交易流程
9.2.2 上海數據交易所的數據資產交易流程
9.3 數據資產交易的商業模式、價值和特點
9.3.1 數據資產交易的典型商業模式
9.3.2 數據資產交易的價值
9.3.3 數據資產交易與數據資源入表的關係
第10章 數據要素市場
10.1 數據要素市場概述
10.1.1 數據要素市場的概念及現狀
10.1.2 數據要素市場的趨勢
10.1.3 數據要素市場面臨的挑戰
10.2 數據要素市場生態藍圖
10.2.1 數據要素市場全景圖
10.2.2 數據要素供給方
10.2.3 數據要素需求方
10.2.4 數據要素中介方
10.2.5 數據要素服務方
第11章 數據基礎設施
11.1 數據基礎設施概念剖析
11.1.1 數據基礎設施的六大功能
11.1.2 數據基礎設施的五大類型
11.2 數據基礎設施的發展趨勢
11.2.1 數據基礎設施成為世界各國競爭的重要內容
11.2.2 數據基礎設施的四大技術趨勢
第三篇 公共數據要素價值化
第12章 公共數據要素概述
12.1 公共數據的基本內容
12.1.1 公共數據的定義
12.1.2 公共數據的特點
12.1.3 公共數據的典型類型
12.2 公共數據利用的困難、挑戰和應對
12.2.1 公共數據利用的8項挑戰
12.2.2 公共數據利用的應對舉措
第13章 公共數據要素價值藍圖
13.1 公共數據要素價值化
13.1.1 公共數據利用價值藍圖
13.1.2 典型的公共數據要素價值化場景
13.2 公共數據授權運營
13.2.1 公共數據運營建設的幾種模式
13.2.2 公共數據授權運營全景
13.2.3 公共數據資產運營探索—數科公司
第四篇 產業數據要素價值化
第14章 產業數據要素概述
14.1 產業數據要素的基本內容
14.1.1 產業數據要素的定義和分類
14.1.2 產業數據要素的特點
14.2 產業數據要素流通交易的挑戰和應對
14.3 產業數據要素流通交易的4種典型模式
14.4 產業數據要素流通交易的趨勢展望
第15章 產業數據要素價值藍圖
15.1 場景驅動的產業數據要素價值化
15.1.1 產業數據要素的典型價值場景
15.1.2 場景對於數據要素價值化的重要性
15.2 產業數據要素價值化場景藍圖
15.2.1 數據要素×工業製造
15.2.2 數據要素×現代農業
15.2.3 數據要素×商貿流通
15.2.4 數據要素×交通運輸
15.2.5 數據要素×金融服務
15.2.6 數據要素×醫療健康
15.2.7 數據要素×應急管理
15.2.8 數據要素×氣象服務
15.2.9 數據要素×城市治理
15.2.10 數據要素×綠色低碳
第五篇 個人數據要素價值化
第16章 個人數據要素概述
16.1 個人數據的基本內容
16.1.1 個人對數據看法的轉變
16.1.2 個人數據的定義
16.1.3 個人數據的特點和生產加工利用的原則
16.2 個人數據的分類和生產過程
16.2.1 個人數據的典型類型
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