在汇聚行业可复制经验的基础上，本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新；内容严谨、脉络清晰，兼具落地“硬度”与思维“锐度”，助你在AI大模型时代激活“数据资产”，赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔，从合规到业务创新，了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”，分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势，提供全面的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变，数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项，以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南，包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型，学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营，涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析，提供全面的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者，都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。

前言
第1章 数据资产与五层价值金字塔
1.1 数据何以成为资产
1.1.1 我们身边的数据资产
1.1.2 数据资产定义
1.2 数据资产五层价值金字塔
1.2.1 第一层价值：守法合规、符合伦理
1.2.2 第二层价值：文化塑造、科学决策
1.2.3 第三层价值：增强控制、管理透明
1.2.4 第四层价值：风险控制、生态连接
1.2.5 第五层价值：业务创新、未来发展
1.3 本章小结
第2章 数据资产“画像”
2.1 分类
2.1.1 基础型数据资产
2.1.2 服务型数据资产
2.1.3 两类数据资产的关系
2.2 三大特性
2.2.1 复制无消耗性
2.2.2 形式多样性
2.2.3 价值衍生性
2.3 价值释放三阶段
2.3.1 第一阶段价值释放：业务贯通
2.3.2 第二阶段价值释放：数据决策
2.3.3 第三阶段价值释放：产品赋能
2.4 管理五原则
2.4.1 够用原则
2.4.2 甜区原则
2.4.3 互利原则
2.4.4 场景原则
2.4.5 流通原则
2.5 三大核心步骤
2.5.1 基础型数据资产管理
2.5.2 服务型数据资产管理
2.5.3 数据产品的开发和运营
2.6 数据管理团队组成
2.6.1 CDO
2.6.2 数据治理团队
2.6.3 数据洞察团队
2.6.4 数据产品开发团队
2.7 管理发展趋势
2.7.1 管理理念：从被动到主动
2.7.2 组织形态：团队专业化
2.7.3 数据架构：DataOps
2.7.4 数据治理：面向AI
2.7.5 管理手段：智能化
2.7.6 运营模式：多元化
2.7.7 数据安全：统一规范化
2.8 本章小结
第3章 数据要素市场与可信数据空间
3.1 从数据资产到数据要素
3.2 数据要素市场的生态
3.3 数据要素市场的使命
3.3.1 推动制度建设，提供基础保障
3.3.2 构建基础设施，加速升级之路
3.3.3 服务AI，促进产业革命
3.3.4 推进数据财政，带动经济发展
3.3.5 沉淀场景案例，激发价值释放
3.4 数据要素市场的意义
3.5 参与数据要素市场的注意事项
3.6 可信数据空间
3.6.1 什么是可信数据空间
3.6.2 可信数据空间组成体系
3.6.3 可信数据空间运营模式
3.7 本章小结
第4章 盘活基本盘：主数据资产与管理
4.1 什么是主数据资产
4.1.1 主数据资产定义
4.1.2 主数据与其他类型数据的比较
4.1.3 主数据资产的价值
4.2 主数据资产的管理目标与成熟度模型
4.2.1 主数据资产的管理目标
4.2.2 主数据资产管理的成熟度模型
4.3 主数据建模方法
4.3.1 概念建模
4.3.2 逻辑建模
4.3.3 物理建模
4.4 主数据资产类型
4.5 主数据管理系统
4.5.1 系统架构
4.5.2 构建的工作流程
4.5.3 架构模式
4.5.4 与相似系统的区别
4.6 本章小结
第5章 疏通水源：交易型数据资产与管理
5.1 交易型数据资产的价值
5.2 交易型数据资产管理流程
5.2.1 数据生成
5.2.2 数据抽取
5.2.3 数据预处理
5.2.4 数据存储
5.2.5 数据分析
5.3 交易型数据资产质量管理
5.3.1 数据质量维度
5.3.2 数据质量问题成因分析
5.3.3 数据质量管理过程
5.3.4 数据质量管理常见误区
5.3.5 交易型数据资产质量管理成熟度模型
5.4 本章小结
第6章 定海神针：数据指标体系建设
6.1 场景挖掘
6.1.1 价值驱动树法
6.1.2 场景优先级
6.1.3 典型数据需求场景
6.2 指标的属性、维度、分类、命名
6.2.1 指标的属性
6.2.2 指标的维度
6.2.3 指标的分类
6.2.4 指标的命名
6.3 指标设计原则
6.3.1 原则1：指标应该衡量你关心的事物
6.3.2 原则2：指标应易于计算和理解
6.3.3 原则3：指标应保证一定的时效性
6.3.4 原则4：指标应该难以被操控
6.3.5 原则5：指标不应预设任意的阈值
6.3.6 原则6：用良好的指标提供上下文信息
6.3.7 原则7：指标需要明确的负责人
6.3.8 原则8：好的指标可最大限度地减少噪声
6.3.9 原则9：标准指标应保持一致
6.4 指标设计方法
6.4.1 树上结果：完成价值驱动树
6.4.2 澄清问题、达成共识
6.4.3 确定决策模型
6.4.4 深入理解领域
6.4.5 构建数学模型
6.4.6 规划指标维度
6.4.7 专用方法
6.5 数据指标体系建设
6.5.1 何为数据指标体系
6.5.2 数据指标体系建设中的问题
6.5.3 角色与权责
6.5.4 梳理价值驱动树
6.5.5 “户籍”与“身份证”
6.5.6 指标标准建设
6.5.7 规范应用场景
6.5.8 设计驾驶舱数据指标体系
6.6 指标血缘关联
6.6.1 何为指标血缘
6.6.2 指标血缘的重要性和特点