随着互联网、物联网(Internet of Things，IoT)、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术的快速发展，及其与经济社会各领域的深度融合，人类社会生产生活加快向数字化、网络化、智能化方向迈进。在此过程中，各种不同形态的数据快速集聚，并被开发和利用，数据价值更加明晰，数据服务模式不断创新，数据驱动的决策发挥越来越关键的作用。人们对数据的理解和认知更加深刻，数据资源化、数据资产化、数据要素化趋势愈加显著。

在此背景下，迫切需要对数据资产的内涵进行更加明确的界定，对数据资产管理的内容、理论、方法进行更加全面深入的归纳和总结。系统地学习数据资产管理的基础知识是高等学校学生适应新一代信息技术和智能社会发展的必然要求，然而当前关于数据资产管理的知识体系尚不完善，系统化教材仍然较少，为此，我们从数据资产管理过程和面向领域的数据资产管理两个维度出发，组织编写了《数据资产管理》，希望本书能帮助学生对数据资产管理有更加系统的认识，掌握互联网时代数据资产管理的内容体系和理论方法，提高开发和利用数据资产的能力。在本书编写过程中，我们积极吸收相关领域的最新研究成果，并注重形成本书的特色。

（1） 理论介绍与案例分析相结合。本书除了较为详细、全面地介绍了数据资产管理的基础理论知识，还在很多重要知识点部分安排了具体、翔实的案例资料，案例选取方面以近年来的本土案例为主，同时考虑不同领域的案例，通过具体案例帮助学生更好地理解相关概念或理论，从而更好地掌握数据资产管理的内涵和方法。

（2） 知识前沿性与开放性相结合。数据资产管理是一个前沿领域，在本书编写过程中，我们参考了大量国内外相关文献资料，吸收了相关领域的最新研究成果，保证了教材知识体系的前沿性。同时数据资产管理也是一个快速发展的新兴领域，一些内容的介绍留有开放探讨的空间，通过扩展阅读启发学生对相关理论和应用实践的思考。

（3） 共性问题与领域特点相结合。数据资产管理既有一般共性的理论方法问题，也有面向具体领域的特定问题，在本书编写过程中，我们考虑了内容组织方面共性与特性的结合。本书既介绍了一般的数据资源确权、数据资产评估、数据资产定价、数据资产运营和数据资产安全问题，又从个人、企业、政府、能源、环境、医疗等不同领域介绍了特定领域的数据资产管理问题。

全书共分为12章： 第1~6章为数据资产管理的一般问题，包括数据资源确权、数据资产评估、数据资产定价、数据资产运营和数据资产安全； 第7~12章主要介绍面向特定领域的数据资产管理，包括个人数据资产管理、企业数据资产管理、政府数据资产管理、能源领域数据资产管理、环境领域数据资产管理和医疗领域数据资产管理。每章章尾附有习题，帮助学生或读者进一步加深对各章重要知识点的理解。同时，本书列出了部分主要的参考文献，感兴趣的读者可以进一步扩大阅读。

本书由合肥工业大学周开乐教授任主编，负责全书大纲的制定和统纂。参与编写工作的人员还有胡定定、虎蓉、杨静娜、邢恒恒、彭宁、张增辉、褚一博、杨柳等。本书编写过程中，参考了大量的国内外相关研究成果，受篇幅限制，书中列出的只是部分文献，在此对所有参考文献的作者和相关领域的专家学者表示衷心的感谢。

数据资产管理是一个新兴前沿领域，也是管理科学、信息科学、会计学、法学等多学科交叉领域，相关研究成果不断涌现，知识体系也在不断完善。由于作者水平有限，书中难免有疏漏或不妥之处，恳请广大读者不吝赐教。

作者

2023年3月10日