1. 研究目的与意义
数据成为资产，已经是行业共识，甚至有人建议将数据计入资产负债表。
但如果对比实物资产，对数据资产的管理，还处于非常原始的阶段。
往往一个机构针对其数据资产类别和数量都缺乏全面了解，数据质量、数据安全、资产评估、资产交换交易等精细管理、价值挖掘和持续运营则更为薄弱。
2. 课题关键问题和重难点
（一）课题关键问题：（1）数据采集：统一数据标准、周期规划，以及统筹业务管理、高效处理数据，保障数据质量。
（2）数据保护：两个保障，用来支持活动职能实现的一些辅助的组织架构和制度体系。
（3）数据管理：八个活动职能，用来落实数据资产管理的一系列具体行为。
3. 国内外研究现状（文献综述）
参考文献：大数据与知识自动化：人类揭示和运用自然规律是从观测和记录自然现象开始的，而这种观测和记录的结果要么就是数据，要么可以通过某种方法转化为数据。
粗略地讲，大数据是指在可容忍的时间内无法用现有的信息技术和软硬件工具对其进行传输、存储、计算与应用等的数据集合。
通常有四个特征：数据量大，类型繁多，价值密度低，速度快时效高（最显著的特征）。
4. 研究方案
从系统设计方面来说，建立了完善的组织架构，工作流程、角色职责清晰，数据资产管理工作井然有序。
对于本系统在数据标准化管理方面，建立从标准数据的录入、申请、审批、修改、发布、稽核的闭环管理，在元数据管理方面，实现了事前元数据管理，支持多种业务数据属性标签。
数据资产管理方面实现了资产全生命周期管理，已经形成数据资产综合运营能力。
5. 工作计划
2022年1月10日 - 2月28日 完成并提交开题报告根据本院校的毕业设计指导手册的要求和流程完成开题报告的编写和提交。
2022年3月2日 - 3月15日 完成中期检查，完成统筹规划。
涉及建立数据资产管理组织和制度作为保障措施，盘点数据资产，制定数据资产标准规范等.2022年3月 15 日 - 4月1日 完成管理实施。
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