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在数字化时代，数据已成为国家战略资源，数据资产管理能力建设成为提升国家竞争力的重要环节，财政部近日发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》明确提出，要全面提升数据资产管理能力，以推动数据要素的合理流动和高效利用，在数据资产管理能力建设过程中，仍面临着诸多挑战，以下将从五个方面进行分析：
数据治理体系不完善
当前，我国数据治理体系尚不健全，数据质量、安全、合规等方面存在问题，数据治理制度不完善，缺乏统一的数据标准、分类分级制度、数据安全管理制度等；数据质量参差不齐，部分数据存在缺失、错误、冗余等问题，这些问题制约了数据资产价值的发挥。
对策：建立健全数据治理体系，制定数据标准、分类分级制度、数据安全管理制度等，确保数据质量、安全、合规。
数据共享机制不健全
数据共享是数据资产管理的重要环节，但我国数据共享机制尚不健全，数据共享政策法规不完善，数据共享意愿不足；数据共享平台建设滞后，数据共享渠道不畅，这些问题导致数据资源难以有效利用。
对策：完善数据共享政策法规，鼓励各部门、各地区开展数据共享，加快数据共享平台建设，拓宽数据共享渠道。
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数据安全风险突出
数据安全是数据资产管理的关键，当前我国数据安全风险突出，数据泄露、篡改、滥用等问题时有发生，数据安全意识不强，部分企业和个人缺乏数据安全防护意识；数据安全技术手段不足，难以有效应对复杂多变的安全威胁。
对策：加强数据安全意识教育，提高企业和个人的数据安全防护能力；加大数据安全技术投入，提升数据安全防护水平。
数据人才短缺
数据资产管理需要大量专业人才，但目前我国数据人才短缺，数据管理人才缺乏，难以满足数据资产管理需求；数据专业人才不足，难以支撑数据技术创新。
对策：加强数据管理人才培养，提高数据管理人才素质；加大数据专业人才培养力度，为数据技术创新提供人才支撑。
数据价值挖掘不足
数据资产价值挖掘是数据资产管理的关键环节，我国数据价值挖掘不足，数据应用场景有限，数据价值难以充分发挥。
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对策：鼓励企业、科研机构等开展数据价值挖掘，探索数据应用场景，推动数据资产价值实现。
在数据资产管理能力建设过程中，我国面临着诸多挑战，为应对这些挑战，需从完善数据治理体系、健全数据共享机制、强化数据安全、培养数据人才、挖掘数据价值等方面入手，全面提升数据资产管理能力，为我国经济社会发展提供有力支撑。
标签： #关于加强数据资产管理的指导意见 财政部
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