TGDIIA 006.10-2024 数据治理 第10部分：数据资产化过程管理规范

在TGDIIA 006.10-2024《数据治理 第10部分：数据资产化过程管理规范》中，有一项重要的更新是关于数据资产评估方法的变化。与旧版相比，新版标准更加注重量化评估和持续监测，强调将数据视为企业核心资产进行精细化管理。

以“数据资产评估模型”为例，新版标准引入了基于价值流分析的数据资产评估框架。这一框架要求组织首先识别数据在整个业务流程中的流动路径，然后根据数据对不同业务环节的支持程度来确定其价值权重。例如，在供应链管理中，原材料采购数据、库存数据和销售预测数据各自承担着不同的职能，它们的价值贡献可以通过对企业运营效率提升的具体影响来衡量。

具体应用时，企业可以采用以下步骤实施新的评估模型：

1. 数据梳理：全面盘点当前拥有的各类数据资源，包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。

2. 价值流映射：绘制数据从产生到最终使用的过程图谱，明确每一步骤中数据的作用。

3. 指标设定：为每个关键数据点定义一套评价指标体系，如准确性、及时性、完整性等，并赋予相应分值。

4. 定期审计：建立周期性的数据质量审查机制，确保评估结果的有效性和准确性。

5. 动态调整：随着市场环境和技术条件的变化，不断优化和完善评估标准。

通过上述方法，企业能够更科学地判断哪些数据真正具备成为资产的潜力，从而合理分配资源，最大化数据带来的经济效益。同时，这也为企业提供了强有力的支持工具，帮助决策层做出更为精准的战略规划。