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| 編輯推薦： |
（1）作者背景权威：全球数据资产理事会（DAC）组织编写，作者均为国内数据资产管理领域的资深专家。
（2）作者经验丰富：多位作者为企业的CDO、CIO，在数据治理、数据资产建设、数据产品知识产权、数字化转型等方面有深厚的积累。
（3）独创方法论：原创数据产品高速动车组模型、数据产品设计五步法、数据产品开发全景图、数据产品运营框架、数据产品运营框架等方法论，为企业释放数据价值提供科学的方法论
（4）理论与实务结合：从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，为读者构建全面的数据产品知识体系。
（5）近20位专家推荐：湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校的近20位领导和专家一致推荐。
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| 內容簡介： |
这是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。
这本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的10位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校等近20位高层领导、技术专家和学者的高度评价和一致推荐。
从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，本书将为读者构建全面的数据产品知识体系，核心内容如下：
（1）国家和地方出台的数据资产相关政策及其解读，为数据资产实践提供法律准绳；
（2）详细阐释数据从原始数据到数据资源、数据产品、数据资产，再到数据资本的价值实现路径；
（3）原创数据资产运营框架，包含数据战略模块、核心运营模块和基础支持模块，明确了数据产品在整个数据资产运营体系中的作用；
（4）系统梳理并厘清原始数据、数据资源、数据资源化、数据资源来源、数据资源存储、数据资源质量、数据资源管理等核心概念及其基础知识；
（5）详细介绍数据产品的核心概念、产品类型、产品形态、产品价值；
（6）原创数据产品高速动车组模型，重点阐述了价值牵引、场景驱动、合规支撑三大数据产品开发策略；
（7）原创数据产品设计五步法，将数据产品设计分为场景设计、价值设计、构件设计、交付与运营、安全合规设计5个步骤；
（8）提出数据产品开发全景图，为资源型、服务型、智能型等不同类型的数据产品开发提供科学方法；
（9）原创数据产品运营增长框架，为数据产品的运营和增长提供方法论；
（10）从实践角度讲解数据产品开发方法如何落地，以及不同类型的数据产品的开发经验；
（11）从数据产品交易、数据资产运营和数据资本创新3个维度深度讲解数据产品的经营方法和逻辑，实现从数据产品到数据资本的闭环。
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| 關於作者： |
钱勇
数焰科技CEO，某综合金融集团前首席数据官。拥有20余年技术研发和企业管理经验，数据要素和人工智能领域布道者，数据智能和组织发展领域资深专家。毕业于哈尔滨工业大学，北京大学汇丰商学院金融科技EDP，美国得克萨斯大学阿灵顿商学院工商管理硕士。DAMA国际认证首席数据官，工业和信息化部认证首席数据资产运营官、高级数据资产评估计价咨询师和高级数据资产入表保荐师，中国信息协会数据要素专业委员会专家，腾讯云最具价值专家（TVP）。多次担任国内顶级数据、产品、技术峰会的联席主席、出品人或演讲嘉宾。
项灵刚
资深数据领域专家，专注于数据要素实践与数据资产管理。海亮教育CIO，主导推动教育行业领先的数据资本化案例实践，深耕数据治理、数据资产建设、数据产品知识产权等领域。中国CIO协会专家委员，工业和信息化部认证首席数据官和首席数据资产运营官，中国信通院认证高级数据资产管理师和高级数据分析师，国家“数据要素 × 人才标准”起草人，浙江大数据交易中心“数据要素 × 行业专家”，全球数据资产理事会（DAC）专家。
林建兴
全球数据资产理事会（DAC）总干事，开放数据空间联盟（ODSA）执行理事长，厦门市云大物智数据研究院理事长，高颂数科（厦门）智能技术有限公司董事长，“数据资产丛书”总策划、《数据空间知识体系指南》作者。
持续聚焦数据资产运营、数据治理、数字化转型服务，专注以数据为中心的人工智能应用研究，已获得以下专业认证资格：数据资产评估计价咨询师（高级）、数据交易合规师（高级）、首席数据官（CDO）、数据治理专家（CDGP）、数据治理工程师（CDGA）、注册信息安全工程人员（CISP）等。
于冰冰
布鲁塞尔自由大学硕士，曾任数据治理高级经理、首席信息安全官、数据安全官和数据保护官等职位。在信息科技、资产管理、消费金融、汽车金融和教育等行业从事过数据管理工作，具有深厚的数据管理理论知识和丰富的数据管理项目落地实践经验，同时在人工智能治理合规方向有深入研究。取得多种数据领域证书和荣誉，在国内外刊物上发表过多篇论文，翻译、编写过多本数据领域的图书。
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| 目錄：
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目录
作者简介
赞誉
前言
第一篇 数据产品基础
第1章 数据资产政策及运营框架
1.1 数据资产相关政策概览2
1.1.1 国家出台的政策2
1.1.2 地方政府出台的政策6
1.2 数据价值实现路径7
1.3 数据资产运营框架9
1.3.1 数据战略模块9
1.3.2 核心运营模块11
1.3.3 基础支持模块24
第2章 数据资源治理
2.1 原始数据26
2.1.1 什么是原始数据26
2.1.2 原始数据的来源27
2.1.3 原始数据的形式28
2.1.4 原始数据的特点28
2.2 数据资源29
2.2.1 什么是数据资源29
2.2.2 数据资源的主要类型29
2.2.3 数据资源的特点36
2.3 数据资源化36
2.3.1 数据资源和原始数据的关系36
2.3.2 数据资源化的过程36
2.4 数据资源来源39
2.4.1 内部系统产生40
2.4.2 互联网采集42
2.4.3 物联网设备采集43
2.4.4 外部流通交易46
2.5 数据资源存储47
2.5.1 数据仓库48
2.5.2 数据湖49
2.6 数据资源质量52
2.6.1 数据资源质量问题的来源52
2.6.2 数据资源质量的关键要素53
2.6.3 数据资源质量评估54
2.6.4 数据资源质量评分56
2.7 数据资源管理57
2.7.1 数据资源加工58
2.7.2 数据资源管理过程62
2.7.3 数据资源管理成熟度64
第3章 数据产品概述
3.1 数据产品核心概念67
3.1.1 什么是数据产品69
3.1.2 数据产品的特征70
3.1.3 数据产品与数据资源的关系73
3.2 数据产品类型73
3.2.1 资源型数据产品75
3.2.2 工具型数据产品78
3.2.3 服务型数据产品81
3.3 数据产品形态84
3.3.1 数据类产品85
3.3.2 信息类产品87
3.3.3 知识类产品92
3.3.4 智慧类产品97
3.3.5 数据产品形态的演变101
3.4 数据产品价值103
3.4.1 什么是数据产品价值104
3.4.2 数据产品的FBUS价值模型106
3.4.3 数据产品的财务价值107
3.4.4 数据产品的业务价值110
3.4.5 数据产品的用户价值114
3.4.6 数据产品的社会价值115
第二篇 数据产品开发
第4章 数据产品开发策略
4.1 数据产品高速动车组模型120
4.2 价值牵引：动车组的“操控手柄”122
4.2.1 什么是价值牵引122
4.2.2 价值牵引的8个特征123
4.2.3 价值牵引的5个实施步骤125
4.2.4 价值牵引的4个管理策略128
4.3 场景驱动：动车组的“动力引擎”133
4.3.1 数据产品的应用场景分类133
4.3.2 数据产品的需求分析框架140
4.3.3 数据产品的场景驱动策略146
4.3.4 场景驱动数据产品的主要特征158
4.4 合规支撑：动车组的“无砟轨道”160
4.4.1 数据产品安全161
4.4.2 数据产品合规167
4.4.3 安全合规支撑的数据产品开发策略172
4.4.4 数据产品各个阶段的安全合规174
第5章 数据产品设计方法
5.1 数据产品设计五步法框架179
5.2 第一步：产品场景设计181
5.2.1 定义用户181
5.2.2 场景痛点分析182
5.3 第二步：产品价值设计185
5.3.1 产品需求设计185
5.3.2 场景价值设计187
5.3.3 产品框架设计189
5.3.4 需求优先级设计191
5.4 第三步：产品构件设计192
5.4.1 数据产品的3个构件192
5.4.2 数据原料设计195
5.4.3 模型算法设计197
5.4.4 产品可视化设计201
5.5 第四步：产品交付与运营205
5.5.1 数据产品测试206
5.5.2 数据产品交付206
5.5.3 数据产品运营207
5.5.4 数据产品迭代209
5.6 第五步：产品安全合规设计210
5.6.1 数据安全设计210
5.6.2 数据合规设计211
5.7 案例：资源型数据产品实践212
5.7.1 产品设计212
5.7.2 案例总结217
5.8 案例：服务型数据产品实践217
5.8.1 产品设计218
5.8.2 案例总结243
第6章 数据产品开发方法
6.1 数据产品开发全景图245
6.2 数据产品开发基础247
6.2.1 数据产品开发角色248
6.2.2 基于数据仓库的数据开发250
6.2.3 基于数据平台的数据开发251
6.2.4 基于DataOps的数据开发255
6.2.5 数据开发的关键技术258
6.2.6 数据开发的关键平台261
6.3 资源型数据产品开发方法266
6.3.1 数据资源盘点266
6.3.2 数据指标体系梳理267
6.3.3 数据建模268
6.3.4 数据质量改进271
6.3.5 数据开发276
6.3.6 数据服务277
6.4 服务型数据产品开发方法278
6.4.1 开发需求分析278
6.4.2 数据资源评估279
6.4.3 技术选型280
6.4.4 架构设计281
6.4.5 常用开发方法282
6.4.6 产品迭代284
6.5 智能化数据产品开发方法285
6.5.1 开发前提条件285
6.5.2 场景和价值设计286
6.5.3 模型准备287
6.5.4 模型选择289
6.5.5 算法设计291
6.5.6 模型训练292
6.5.7 模型输出293
6.5.8 模型发布295
第7章 数据产品运营方法
7.1 数据产品运营框架296
7.2 基础助推器：数据产品运营基础298
7.2.1 数据产品运营角色298
7.2.2 数据产品运营基本职责299
7.3 内部推进器：数据产品增长飞轮306
7.3.1 什么是增长飞轮307
7.3.2 如何构建飞轮308
7.3.3 如何驱动飞轮310
7.3.4 构建多层飞轮311
7.3.5 建立飞轮组合312
7.4 外部推进器：数据产品客户成功314
7.4.1 什么是客户成功314
7.4.2 数据产品客户成功策略317
︱第三篇 数据产品实践
第8章 数据产品开发实践
8.1 数据产品实践背景324
8.1.1 获得数据加工经营授权325
8.1.2 建设金融数据服务平台325
8.2 数据产品策略实践327
8.2.1 价值牵引数据产品设计328
8.2.2 场景驱动数据产品开发331
8.2.3 合规支撑数据产品经营333
8.3 落地数据产品设计五步法实践335
8.3.1 产品场景设计335
8.3.2 产品价值设计335
8.3.3 产品构件设计336
8.3.4 产品交付与运营337
8.3.5 产品安全合规设计338
8.4 数据产品实践复盘339
第9章 数据要素型企业产品实践
9.1 数据资产运营生态图谱341
9.2 数据要素型企业的定位和典型问题343
9.2.1 数据要素型企业的定位343
9.2.2 数据要素型企业的典型问题344
9.3 案例：海亮教育的数据资产管理实践346
9.3.1 海亮教育简介346
9.3.2 数据价值实现路径347
9.3.3 案例复盘364
9.4 案例：高颂数科“平台 生态”数据资产运营模式366
9.4.1 数据要素典型企业高颂数科366
9.4.2 高颂数科数据资产运营核心技术底座368
9.4.3 “平台 生态”数据资产运营模式375
9.4.4 高颂数科的数据产品开发与经营实践381
第10章 数商型企业数据产品实践
10.1 数据服务商的定位和分类385
10.1.1 数据服务商的定位386
10.1.2 数据服务商的分类388
10.2 案例：惟客数据产品开发实践390
10.2.1 惟客数据简介390
10.2.2 数据产品发展战略391
10.2.3 数据产品矩阵393
10.2.4 数据产品体系394
10.2.5 数据产品和方案货架400
10.2.6 数据产品服务模式402
10.3 案例：德生科技数据产品开发实践404
10.3.1 德生科技简介404
10.3.2 数据产品案例：德生职业背调404
10.3.3 数据产品案例：信用就医408
︱第四篇 数据产品经营
第11章 数据产品交易
11.1 数据交易市场421
11.1.1 数据产品作为商品421
11.1.2 数据产品交易市场422
11.1.3 数据交易市场机制424
11.2 数据产品交易模式427
11.2.1 场内交易与场外交易427
11.2.2 数据交易所模式429
11.2.3 “所商分离”机制433
11.3 数据产品交易技术434
11.3.1 数据产品交易技术版图434
11.3.2 主流数据技术436
11.3.3 数据计算437
11.3.4 数据空间438
11.3.5 数据快递440
11.3.6 数算一体化441
11.4 数据产品交易平台444
11.4.1 数据产品交易平台的核心制度444
11.4.2 数据产品交易平台的核心系统445
11.4.3 数据产品交易平台的开发与运维447
第12章 数据资产运营
12.1 重构企业数据资产450
12.1.1 全面认识数据资产450
12.1.2 数据资产管理框架459
12.1.3 企业数据资产重构与数字化转型升级463
12.2 数据资产价值管理464
12.2.1 数据资产价值倍增路径465
12.2.2 数据资产估值模型466
12.2.3 数据资产价值应用467
12.3 数据资产深度运营470
12.3.1 数据产品系统运营470
12.3.2 数据资产入表472
12.3.3 数据资产运营创新模式473
12.4 城市全域数据资产运营477
12.4.1 公共数据授权运营与开发利用477
12.4.2 行政事业单位数据资产管理479
12.4.3 城市数据资产运营平台481
12.4.4 数据资产驱动的数据产业484
第13章 数据资本创新
13.1 数据资本486
13.1.1 什么是数据资本486
13.1.2 什么是数据资本化488
13.1.3 数据资本与数据资产、数据产品的关系489
13.2 企业数据资本运营491
13.2.1 数据资本创新的挑战491
13.2.2 数据资产金融创新493
13.2.3 数据资本估值497
13.2.4 数据资产并购500
13.3 数据资产市值管理502
13.3.1 全要素资本化502
13.3.2 数据资产对企业市值的影响504
13.3.3 中小企业数据资产市值管理507
13.3.4 城投公司数据资产运营509
13.3.5 数据集团数据资产管理510
13.4 数据投行513
13.4.1 数据投行创新模式513
13.4.2 数据投行的政策法律依据514
13.4.3 数据投行的业务内容515
13.4.4 数据做市商制度517
13.5 数据资产通证化518
13.5.1 数据资产通证化实践518
13.5.2 数据资产通证化的创新影响519
13.6 数据资产证券化521
13.6.1 数据资产证券化的创新背景521
13.6.2 数据资产证券化的参与方与业务流程521
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| 內容試閱：
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前言
在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业极为宝贵的资产之一。如何有效地管理和利用数据，将其转化为有价值的信息、知识、产品、资本，是每个企业都需要面对的挑战。本书旨在为那些希望深耕数据领域的专业人士提供一套全面的方法论。
为何写作本书
自2015年提出“数字中国”概念以来，我国政府高度重视数字经济的发展，将其作为推动经济高质量发展的新动能。2023年，《数字中国建设整体布局规划》的印发，进一步明确了到2025年和2035年的目标与任务，以及“2522”的整体框架，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。数字中国战略的提出标志着我国对数字化转型的全面推进。
党的十九届四中全会审议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，明确将数据列为生产要素。数据被列为与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。数据要素的特殊属性要求加强数据资源的开放共享，推动数据资源向数据资本转化，以数据驱动生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节的变革。数据要素市场化配置改革的推进，旨在激活数据要素潜能，推动数据资源的有效配置和利用。
从企业的视角来看，尽管企业通过数字化转型已经拥有大量数据，但如何将这些数据转化为有价值的资产是企业面临的痛点。数据价值化的一个重要途径即开发数据产品，这涉及数据的采集、存储、分析、管理、应用等多个环节。企业需要通过数据产品开发，将数据资源转化为数据资产，进而实现数据的资本化。数据产品的开发和经营不仅能够释放数据价值，还能帮助企业在竞争激烈的市场中占据先机。
在这一背景下，本书应运而生。当前市场上关于数据产品开发的系统性指导书籍较为稀缺，而企业和组织迫切需要一套完整的理论和实践指导。因此，本书基于作者多年的行业经验，结合最新的行业趋势，系统地探讨了数据产品开发与经营主题，以帮助企业在数字化转型中更好地利用数据资源，推进数据产品开发，通过数据产品化路径充分释放数据价值。
本书旨在为企业提供一套系统的数据产品开发和经营策略，帮助企业解决数据价值化的问题。通过深入分析数据产品开发的各个环节，本书将指导企业从数据采集、存储、分析、管理到应用等方面，全面提升数据的利用效率和价值。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024）》显示，2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元，占GDP比重为42.8%。
本书还旨在促进我国数字经济发展，助力数字中国战略的成功。通过深入探讨数据产品从开发到经营的全生命周期策略，本书将为企业和个人提供数据产品开发的理论和实践指导，帮助企业更好地利用数据资源，推动数据产品的创新和应用。
数据产品通过提供工具和服务，支持数据的标准化、资产化、市场化，促进数据资源的有效配置和利用。例如，通过数据交易平台，数据产品可以促进数据的买卖双方进行交易，实现数据价值的发现和流通。同时，数据产品还可以帮助企业提高数据管理能力，优化数据治理，确保数据质量和安全，从而提升数据要素的市场竞争力。数据产品作为数字经济的核心商品，发挥着创新驱动、产业升级的重要作用，是连接数据资源和数字经济的桥梁。当前，数字经济已成为我国经济增长的新动能。根据中国信息通信研究院的数据，2023年我国数字经济对GDP增长的贡献率达到67.8%。
总之，通过本书，读者将系统地了解数据产品从开发到经营的全生命周期策略，掌握如何在数字经济时代进行数据产品的资产化运作，从而帮助企业全面释放数据的财务价值、业务价值、用户价值和社会价值。
本书创作过程
2024年初，全球数据资产理事会（DAC）总干事林建兴与机械工业出版社计算机图书事业部的负责人杨福川达成战略合作，拟共同策划并出版一系列数据资产方面的图书。本书是这个系列的第一本，林建兴作为组织者，邀请来自各领域的多位数据专家参与写作，由钱勇领衔。
在本书的写作过程中，出版社与作者团队每2周都会召开一次线上沟通会。此外，钱勇、项灵刚、林建兴等几位核心作者先后在长沙、厦门等地组织了3次闭门审稿会，对书稿的内容、结构、逻辑、方法论和案例等进行反复推敲和打磨，很多内容经过了多次重大调整甚至重写，目的是尽可能为读者呈现更好的作品。
整个创作过程中，作者们不仅是合作伙伴，也互为良师益友。我们将各自领域的专业知识提炼为方法论，以书稿形式传递给读者。本书不仅是数据产品开发的指南，更是一场思想与智慧的盛宴。
本书的写作分工如表0-1所示。
表0-1 本书的写作分工
章节 分工
第1章 钱勇、项灵刚
第2章 于冰冰、邱国良、王巧净
第3章 项灵刚、王巧净
第4章 钱勇、项灵刚、孙少忆、于冰冰
第5章 项灵刚
第6章 钱勇、魏战松
第7章 钱勇
第8章 钱勇
第9章 项灵刚、林建兴、邱国良
第10章 钱勇、简伟光
第11章 林建兴
第12章 林建兴、祁鲁
第13章 林建兴、祁鲁
本书的统稿工作主要由钱勇、项灵刚和林建兴共同完成，于冰冰和简伟光参与了部分内容的统稿。
本书读者对象
本书主要面向以下几类读者：
政府及公共组织相关人员、数据领域主管领导和工作人员、数字政府领域负责人。
数字化转型中的传统企业管理人员、财务人员、IT人员，特别适合CEO、CFO、CIO、CDO、CTO、IT总监、财务经理、数据负责人等阅读。
数据产业从业者，包括但不限于数据产品经理、数据分析师、数据科学家和数据开发人员。
对数据产品、数据资产化感兴趣的学者和研究人员。
本书内容特色
本书共13章，分为数据产品基础、数据产品开发、数据产品实践、数据产品经营四篇，全面介绍了数据产品开发与经营相关的理论和实践，涵盖了从数据资源、数据资产到数据资本的完整知识体系，从方法论到最佳实践，呈现了数据产品开发与经营的全貌。
本书具有五大特色：
系统性：本书从数据资产政策、数据资源治理、数据产品的设计与开发，到数据产品经营、数据资本创新，形成了一套完整的知识体系。这种系统性的布局使读者能够清晰地理解数据产品的各个环节，掌握从理论到实践的全流程。
专业性：本书对数据产品开发进行了深入分析，总结提炼出大量的方法论，并对数据产品开发提供了专业的见解，方便读者在实际工作中更好地实践。
实用性：无论是数据产品设计方法还是运营策略，书中都提供了可操作的步骤，读者可以直接将其应用于自己的工作中。
原创性：本书创新性地提出了数据产品高速动车组模型、数据产品的FBUS价值模型、数据产品设计五步法，并给出了在数据产品运营、数据投行、数据资产通证化和资产证券化等方面的创新实践。
前瞻性：本书对未来的数据产业发展提供了前瞻性的洞察和趋势分析，尤其对数据产品交易、数据资产运营、数据资本创新领域进行了深刻阐述，相信能够给读者带来更多的启发。
读者可以按照本书的章节顺序，从了解基本概念开始，逐步深入学习数据产品开发与经营的方法论，之后再学习数据资产化实践。读者也可以根据自己的兴趣，直接阅读自己感兴趣的章节。
资源和勘误
鉴于我们水平有限，加之数据产品开发和经营领域知识更新迅速，本书难免存在疏漏或不够准确之处，对此我们深表歉意，并恳请广大读者不吝赐教，指正书中的错误或不足，以便我们不断完善和提升。
致谢
感谢所有在本书写作过程中提供帮助和支持的同事、朋友、家人。特别感谢那些在数据产品领域做出杰出贡献的前辈和同行，正是他们的智慧和努力，为本书的编写提供了宝贵的参考和启示。
感谢全球数据资产理事会组织、发起本书的编写并为本书的完成提供了坚实的生态支撑。
感谢我们自己—本书作者的不懈努力，从2024年五一深夜到中秋凌晨，我们经历了无数个不眠之夜，齐心协力完成了这部作品。在长沙、厦门的3次线下闭门统稿，以及多次线上交流研讨中，我们不断碰撞出思想火花，反复推敲每一个细节，力求精益求精。可以说，书中的每一段文字都凝聚着团队的心血与智慧。
感谢所有支持和关注本书的人，他们的期待是我们前行的动力。期待在未来我们一起携手创造数据产业更美好的明天。
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