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“可信大數據”系列評估評測包括解決方案、基礎能力、性能、穩定性、服務商能力評估等專項評估評測，覆蓋了28類大數據技術產品，4類服務商能力評估。

數據資產細分為“企業內部使用的數據資源”和“企業對外交易的數據資源”以及“其它不符合無形資產、存貨的數據資源”三類。
具體包括原始數據類型、規模、來源、權屬，企業對數據資源的加工維護情況，數據資源的應用情況，重大交易事項中涉及的數據資源對該交易事項的影響及風險分析，數據資源相關權利的失效情況及失效事由、對企業的影響及風險分析，數據資源的應用場景、對企業創造價值的影響方式，數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制等權利限制等。

數據作為數據資產相關權利的客體，數據資產的持有權和使用權等可以分離，能夠產生價值，具有財產屬性。數據資源作為研發支出、存貨開發成本計入資產成本，可以開發相關數據資源?，F在企業計入無形資產都是存貨計入資產負債表，有利于企業加大對挖掘數據價值的投入，推動數據要素市場發展。建立數據資產入表機制可以為企業增加更多的融資方式，如數據資產的質押、擔保、證券化等方式。

深圳市發展和改革委員會近日印發《深圳市數據產權登記管理暫行辦法》，自2023年7月1日起施行，有效期3年。

大數據治理是一個非常重要的話題，因為它關乎到企業的數據質量和安全，對企業的決策和業務運營都有著至關重要的影響。隨著大數據技術的普及和應用，越來越多的企業開始意識到大數據治理的重要性，并開始采用各種數據治理工具和組件來管理和保護企業的數據。

大數據數據治理工具有很多，以下是一些常用的工具及其作用：1. Apache Atlas：元數據管理工具，可以幫助用戶管理和維護多個數據源的元數據，并提供搜索功能。

大數據治理是指對大數據進行管理、分析和保護的過程。它包括數據質量管理、數據安全管理、數據合規性管理、數據架構管理等方面，旨在確保數據的準確性、完整性、一致性、可靠性和安全性，同時滿足法律、行業和內部標準的要求。大數據治理能夠幫助企業更好地利用數據，提高數據價值，降低風險和成本。

大數據數據治理工程師是負責大數據治理的專業人員，需要掌握以下技能：1. 數據管理：熟悉數據管理的各個方面，包括數據收集、存儲、清洗、轉換、分析和可視化等。