以下是关于数据资产管理未来发展展望的介绍，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。
一是明确责权利，有效推进管理。明确数据资产管理角色与职责，从业务侧出发确定数据资产的责任人， 构建数据资产管理认责体系；制定数据发展战略，统筹规划数据资产管理，逐步建立健全包括数字型人才、管 理型人才、技术型人才、业务型人才的团队；开展数据资产管理过程管理，优化管理资源，提高管理效率。
二是合理引进技术，提升敏捷能力。在数据资产管理的过程中，合理引进包括云计算、人工智能、机器学习、 知识图谱等创新技术，进一步提升数据资产管理的智能化、自动化水平，降低数据资产管理的人力投入与风险 成本；建立数据资产管理敏捷组织和敏捷机制，采用 DataOps 敏捷技术，及时响应业务和需求的变化。
三是着眼业务发展，释放数据价值。从业务侧出发制定数据资产标准规则，确定数据资产质量预期水平； 明确数据资产的业务应用场景，增强数据决策的准确性和实时性，满足业务的数据需求；评估数据资产价值， 构建数据资产运营体系，建立科学的正向反馈和闭环管理机制，提高数据资产的服务和应用效果。
四是加强数据合规，注重风险风控。遵循《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》相关要求， 构建数据安全管理体系，形成数据安全分类分级标准，覆盖数据资产管理全流程、各环节；制定数据资产管理 的风险应急机制，开展数据安全合规内外部审计，确保数据资产安全可控。
五是持续迭代完善，形成良性闭环。培养数据文化，提高数据素养，鼓励业务人员参与数据资产的管理与 应用，构建良好的沟通与协作机制；开展常态化数据资产管理检查，建立数据资产管理基线，定期总结问题形 成业务案例，发起多方讨论商议，不断优化数据资产管理策略和路径。
