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“可信大数据”系列评估评测包括解决方案、基础能力、性能、稳定性、服务商能力评估等专项评估评测，覆盖了28类大数据技术产品，4类服务商能力评估。

数据资产细分为“企业内部使用的数据资源”和“企业对外交易的数据资源”以及“其它不符合无形资产、存货的数据资源”三类。
具体包括原始数据类型、规模、来源、权属，企业对数据资源的加工维护情况，数据资源的应用情况，重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析，数据资源的应用场景、对企业创造价值的影响方式，数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制等。

数据作为数据资产相关权利的客体，数据资产的持有权和使用权等可以分离，能够产生价值，具有财产属性。数据资源作为研发支出、存货开发成本计入资产成本，可以开发相关数据资源。现在企业计入无形资产都是存货计入资产负债表，有利于企业加大对挖掘数据价值的投入，推动数据要素市场发展。建立数据资产入表机制可以为企业增加更多的融资方式，如数据资产的质押、担保、证券化等方式。

深圳市发展和改革委员会近日印发《深圳市数据产权登记管理暂行办法》，自2023年7月1日起施行，有效期3年。

大数据治理是一个非常重要的话题，因为它关乎到企业的数据质量和安全，对企业的决策和业务运营都有着至关重要的影响。随着大数据技术的普及和应用，越来越多的企业开始意识到大数据治理的重要性，并开始采用各种数据治理工具和组件来管理和保护企业的数据。

大数据数据治理工具有很多，以下是一些常用的工具及其作用：1. Apache Atlas：元数据管理工具，可以帮助用户管理和维护多个数据源的元数据，并提供搜索功能。

大数据治理是指对大数据进行管理、分析和保护的过程。它包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规性管理、数据架构管理等方面，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和安全性，同时满足法律、行业和内部标准的要求。大数据治理能够帮助企业更好地利用数据，提高数据价值，降低风险和成本。

大数据数据治理工程师是负责大数据治理的专业人员，需要掌握以下技能：1. 数据管理：熟悉数据管理的各个方面，包括数据收集、存储、清洗、转换、分析和可视化等。