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《关于加强数据资产管理的指导意见》,仪器产业如何应对数据管理挑战?

更新时间:2024-05-03 11:04:59 阅读量:386
导读:为深入贯彻党中央关于构建数据基础制度的决策部署,规范和加强数据资产管理,更好推动数字经济发展,财政部制定印发《关于加强数据资产管理的指导意见》(以下简称《指导意见》)

何为数据资产?即由个人或企业拥有或控制的,能为企业带来未来经济利益的,以物理或电子方式记录的数据资源。我国是全 球数字经济发展最快的国家之一,数字经济规模连续多年位居世界第二。数据资产作为新兴资产类型,正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。有序推进数据资产化,存在哪些关键点?该负责人表示,目前数据资产仍存在高质量供给不足、合规化使用路径不清晰、应用赋能增值不充分等难点,亟须进一步完善制度体系,通过出台指导性文件对数据资产管理进行引导规范。

 

一、引言

 

随着数字化转型的深入推进,数据已成为现代企业的核心资产。在此背景下,中国政府发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》(以下简称《指导意见》)旨在引导企业加强数据资产管理,提高数据治理水平。对于仪器产业而言,如何有效应对数据管理挑战,既是贯彻国家政策的需要,也是提升自身竞争力的关键。

 

二、仪器产业面临的数据管理挑战

 

1. 数据种类繁多,管理难度大:仪器产业涉及的数据型多样,包括设计数据、生产数据、销售数据等,每种数据类型又具有不同的特点和要求,给数据管理带来难度。

 

2. 数据质量参差不齐,影响决策效果:由于数据采集、处理等环节存在误差或不足,导致数据质量不高,进而影响决策的准确性和效果。

 

3. 数据安全风险日益突出:随着信息化程度的提高,数据泄露、篡改等安全事件频发,给仪器产业带来严重损失。

 

4. 法规政策要求更加严格:随着数据保护法规的不断完善,仪器产业需要遵守更加严格的数据管理和保护要求。

 

三、仪器产业应对数据管理挑战的策略

 

1. 构建完善的数据治理体系

仪器产业应根据《意见》要求,构建完善的数据治理体系,包括明确数据治理目标、原则、组织架构和职责等。通过制定详细的数据管理制度和规范,确保数据的采集、存储、处理、共享和使用都有明确的规范和流程。同时,加强数据治理的监督和考核,确保数据治理体系的有效运行。

 

2. 提高数据质量和管理水平

为提高数据质量和管理水平,仪器产业需要采取一系列措施,包括加强数据采集、处理、存储等环节的规范化管理,建立数据质量控制机制,对数据进行清洗、整合和效验等。同时,引入先进的数据管理技术和工具,如大数据平台、数据仓库等,提高数据管理分析能力。

 

3. 加强数据安全保护

数据安全是数据管理的重中之重。仪器产业需要加强对数据的安全保护,包括采用先进的数据加密技术、访问控制技术、审计技术等手段,确保数据的安全性、完整性和可追溯性。同时,建立健全数据泄露和滥用的应急响应机制,及时发现和应对数据风险。

 

4. 推动数据驱动的决策创新

仪器产业应充分利用数据资产,推动数据驱动的决策创新。通过数据挖掘、分析等技术手段,发现数据中的价值和规律,为产品研发、市场营销、生产管理等方面提供有力支持。同时,鼓励员工积极参与数据分析和创新活动,形成创新氛围和企业文化。

 

5. 加强人才培养和团队建设

数据管理是一项专业性很强的工作,需要专业的团队来支持。仪器产业应加强对数据管理人才的培养和引进,建立一直具备数据管理知识和实践经验的专业团队。同时,加强团队建设,提高团队成员的协作能力和创新能力,为数据管理提供有力的人才保障。

 

四、实践路径与建议

 

1. 制定详细的数据管理计划和策略:根据《意见》要求和企业实际情况,制定详细的数据管理计划和策略,明确数据管理的目标、任务、措施和实践节点等。

 

2. 引入先进的数据管理技术和工具:积极引入先进的数据管理技术和工具,如大数据平台、数据仓库、数据挖掘工具等,提高数据管理和分析能力。

 

3. 加强与其他产业的合作与交流:加强与其他产业的合作与交流,共同探讨数据管理的最佳实践和方法,提高整个行业的数据管理水平。

 

4. 持续关注和更新数据管理技术和标准:持续关注数据管理技术和标准的发展动态,及时更新和调整企业的数据管理策略和实践,确保企业始终走在行业前列。

 

五、结语

 

面对《关于加强数据资产管理的指导意见》提出的新要求和新挑战,仪器产业需要积极应对,加强数据管理和治理能力。通过构建完善的数据治理体系、提高数据质量和管理水平、加强数据安全保护、推动数据驱动的决策创新以及加强人才培养和团队建设等措施的实施,仪器产业可以有效应对数据管理挑战,提升竞争力并实现可持续发展。同时,企业也应持续关注行业发展趋势和政策变化,不断调整和优化数据管理策略和实践,以应对日益复杂多变的市场环境和客户需求。

 


标签: 数据资产管理

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