中国数据资产管理体系：法律框架、实务操作与未来发展

随着数字化转型的深入推进，数据已成为推动社会经济发展的重要生产要素。在中国，数据资产管理逐渐从企业内控扩展至国家战略层面，形成了完善的法律体系和管理机制。本文旨在全面解析中国数据资产管理体系的构建背景、核心内容、法律框架以及未来的优化方向，为相关从业者提供理论支持与实务指导。

中国数据资产管理体系：法律框架、实务操作与未来发展 图1

在数字经济时代，数据被誉为“新黄金”和“新石油”，其价值日益凸显。在数据资源快速膨胀的如何有效管理和利用数据资产成为企业和国家面临的重要课题。中国作为全球数字化转型的领军者之一，逐步构建了以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为核心的数据资产管理法律体系，并通过政策指引和技术标准推动数据资产管理体系的完善。

本篇文章将从法律角度出发，对中国的数据资产管理体行全面阐述，包括其定义、法律框架、管理内容及未来发展方向。

中国数据资产管理体系的定义

数据资产管理体系是指企业在法律法规策指导下，围绕数据资源的全生命周期进行规划、组织、实施、监控和优化的一系列制度和机制。在中国，数据资产管理不仅涉及企业的内部治理，还与国家数据主权、网络安全和个人信息保护等宏观议题密切相关。

从法律角度来看，数据资产管理体系的核心目标是通过规范化管理，确保数据资源的安全性、合规性、完整性和可用性，最数据的经济价值和社会效益。以下是数据资产管理体系的主要组成部分：

1. 数据分类分级：根据数据的重要性和敏感程度进行分类分级管理。

数据资产管理体系：法律框架、实务操作与未来发展 图2

2. 数据全生命周期管理：涵盖数据的生成、收集、存储、使用、共享和销毁等环节。

3. 权限管理：明确数据访问和使用的权限，防止越权操作。

4. 安全防护：通过技术手段保护数据不被未经授权的访问或篡改。

5. 合规性评估：确保数据处理活动符合相关法律法规要求。

数据资产管理的法律框架

的数据资产管理体系是在一系列法律法规策文件的指导下逐步形成的。以下是数据资产管理的主要法律依据：

1. 《中华人民共和国网络安全法》（2017年）

- 明确了网络运营者在数据收集、存储和传输中的安全责任。

- 规定关键信息基础设施运营者的数据保护义务。

2. 《中华人民共和国数据安全法》（2021年）

- 定了数据分类分级管理制度，要求重要数据的处理者制定风险应急预案。

- 强调了跨境数据流动的安全评估和数据出口限制。

3. 《中华人民共和国个人信息保护法》（2021年）

- 赋予个人对其信息的知情权、同意权和撤回权。

- 规范了个人信息处理者的义务，包括数据共享和转让的合法性要求。

4. 《中华人民共和国反垄断法》（2020年修订版）

- 对数据相关市场行为进行规制，防止数据 monopolization（ monopolization应译为“垄断”），保障市场竞争公平性。

5. 《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（、，2020年）

- 将数据明确列为生产要素之一，并提出建立健全的数据要素市场化配置机制。

国家各行业部门也发布了相关规范文件，如《金融数据安全分级指南》《工业数据分类分级指南》等，为特定领域的数据资产管理提供了细化指引。

数据资产管理体系的主要内容

在的数据资产管理体系中，法律框架与实务操作相辅相成。以下是该体系在实务中的主要

1. 数据资源的识别与评估

- 通过数据目录化管理，明确企业内部的重要数据和核心数据。

- 对数据进行价值评估，确定其对业务发展的战略意义。

2. 数据生命周期管理

- 数据生成阶段：确保数据来源合法合规，避免收集未经授权或非法数据。

- 数据存储阶段：采取技术手段防止数据泄露和篡改。

- 数据使用阶段：实施严格的访问权限控制，确保数据按需使用。

- 数据共享阶段：遵循“最小必要”原则，评估共享风险并签署保密协议。

- 数据销毁阶段：制定明确的数据删除政策，避免数据残留。

3. 数据安全与风险管理

- 建立数据安全管理制度，定期开展安全演练和应急响应。

- 采用加密、脱敏、访问控制等技术手段保护数据安全。

- 开展数据安全风险评估，及时发现并修复漏洞。

4. 数据合规性管理

- 确保数据处理活动符合相关法律法规要求，避免因违规行为引发法律风险。

- 对跨境数据流动进行合法性评估，确保符合《数据安全法》的相关规定。

- 建立数据共享和交易的合规审查机制，防范潜在的法律纠纷。

5. 个人信息保护

- 遵循“合法、正当、必要”原则收集和处理个人信息。

- 明确个人信息处理者的义务，包括响应个人的权利请求（如更正、删除）。

- 对敏感信息采取特殊保护措施，如加密存储和单独授权。

数据资产管理体系的法律风险与应对策略

尽管已经建立了较为完善的法律框架，但在实务操作中，企业仍可能面临以下法律风险：

1. 合规性风险

- 数据收集和处理活动未履行必要的法律程序。

- 数据共享或跨境传输违反相关法律规定。

2. 隐私权侵害风险

- 个人信息泄露事件频发，导致个益受损。

- 对敏感信息的处理缺乏充分的技术保护措施。

3. 数据垄断与不正当竞争风险

- 利用数据优势进行市场操纵或限制竞争对手。

- 违反《反垄断法》相关规定，影响市场竞争秩序。

为应对上述法律风险，企业可以采取以下策略：

1. 建立健全内部管理制度

- 制定详细的数据资产管理政策和操作规程。

- 设置专门的数据治理部门，负责合规性审查和风险管理。

2. 加强技术能力建设

- 采用先进的数据加密、脱敏和访问控制技术。

- 建立数据安全监控系统，实时监测异常行为。

3. 强化员工培训与意识提升

- 定期开展数据资产管理相关法律法规的培训。

- 提高全员的数据保护意识，防止因人为失误导致的法律风险。

4. 注重外部与合规审查

- 在数据共享和跨境流动前，寻求专业律师团队进行合规评估。

- 与行业协会和监管机构保持沟通，及时了解最新政策动态。

数据资产管理体系的未来发展

随着数字经济的进一步发展，的数据资产管理体系将面临新的机遇与挑战。未来的发展方向主要体现在以下几个方面：

1. 法律法规的完善

- 进一步细化数据分类分级标准，明确重要数据和核心数据的认定机制。

- 制定统一的数据共享和交易规则，推动数据要素市场的规范化发展。

2. 技术赋能与创新驱动

- 推广区块链、人工智能等技术在数据管理中的应用。

- 鼓励企业探索数据确权、数据估值等创新模式。

3. 国际化进程加速

- 积极参与全球数字经济治理，推动国际间的数据互信机制建设。

- 在跨境数据流动领域寻求更多国际与经验交流。

4. 行业协同与生态建设

- 鼓励企业之间建立数据共享平台，促进产业链上下游的协同发展。

- 建立健全的数据安全产业生态，为企业发展提供全方位的技术支持和服务保障。

数据资产管理体系在法律框架和实务操作层面的建设已经取得了一定成效。面对日益复杂的数字环境和不断变化的监管要求，企业仍需持续加强自身能力建设，积极应对各种潜在风险。随着相关法律法规的进一步完善和技术的不断进步，的数据资产管理将更加成熟，并为企业的可持续发展提供有力支撑。

通过以上分析建立 robust（ robust应译为“稳健”）的数据资产管理体系不仅是企业合规发展的需要，更是提升核心竞争力的重要途径。在数字经济时代，谁能在数据管理领域占据先机，谁就能在激烈的市场竞争中赢得优势。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）