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数据资源是指组织合法拥有或控制的有序的、有潜在价值的数据，涵盖了从简单的数字、文本到复杂的图像、音频和视频等各种形式的数据。数据资源化是指将无序、混乱的原始数据开发为数据资源的过程，包括数据采集、整理、分析等行为，最终形成可用、可信、标准的高质量数据资源，其本质是提升数据质量。该阶段的数据尚未体现出完整的场景应用价值，此阶段数据的价值除成本外，主要为数据的质量因素。数据资源作为数据资产的前身，具有类似的广泛性和价值潜力。
数据资源的主要特点如下：
● 合法性与控制性：数据资源是组织合法拥有或控制的信息载体，这意味着数据的获取、存储、处理和分享都需要符合相关法律法规及组织的内部政策，确保数据使用的合法性和合规性，确保不侵犯他人的隐私权、知识产权等合法权益。
● 有序性和使用价值：数据资源不是杂乱无章的，而是经过一定程度的组织和整理，具有一定的结构性和逻辑性，从而便于后续的处理和分析。同时，这些数据资源具有潜在的使用价值，能够满足组织或个人的特定需求。
● 形式多样性：数据资源涵盖了从简单的数字、文本到复杂的图像、音频和视频等各种形式的数据。这种多样性使得数据资源能够更全面地反映现实世界的各个方面，为不同领域的应用提供丰富的信息基础。
● 质量导向：数据资源化的过程强调提升数据质量，尤其是数据标准化的过程。这意味着在数据采集、整理、分析等各个环节中，都需要关注数据的准确性、完整性、一致性和可用性等方面，以确保最终形成的数据资源具有高质量。
● 价值潜力：虽然数据资源在资源化阶段尚未体现出完整的场景应用价值，但其价值潜力是巨大的。高质量的数据资源可以为后续的数据分析、挖掘和应用提供坚实的基础，从而帮助组织或个人发现新的商业机会、优化决策过程、提高运营效率等。
● 资产前身：数据资源被视为数据资产的前身，这意味着它们具有类似的广泛性和价值潜力。随着数据技术的不断发展和应用场景的不断拓展，数据资源的价值将逐渐得到释放和体现，可以转化为具有明确商业价值的数据资产。
● 广泛存在性：数据资源广泛存在于组织的各个角落，包括业务系统、数据库、文件服务器、云存储等多种存储介质中。随着物联网、移动互联网等技术的发展，数据资源的产生和收集变得更加便捷和广泛。
● 动态性：数据资源是不断变化的，新的数据不断产生，旧的数据可能逐渐失去价值。因此，数据资源管理需要关注数据的时效性，及时更新和优化数据资源，确保其能够反映最新的业务状态和市场需求。
● 风险性：虽然数据资源具有巨大的价值潜力，但同时也伴随着一定的风险。数据泄露、篡改、丢失等安全问题可能给组织带来重大的经济损失和声誉损害。因此，在管理数据资源的过程中，必须重视数据安全和隐私保护。
数据资源也具有生命周期，如图4-1所示。数据资源的生命周期可以被理解为从数据资源的生成、处理到最终销毁的完整过程。每个关键环节都有特定的活动和目标，以确保数据资源的有效管理。以下是数据资源生命周期的关键环节及其主要活动：
1）设计：在数据资源的生命周期开始之前，组织需要根据各类数据需求进行数据资源架构设计和通用管理设计，以满足业务需求和合规性要求。
2）采集：数据采集是数据资源生命周期的起始点，涉及从各种来源收集数据，如业务系统、传感器、用户输入等。
3）存储：数据资源存储涉及将采集的数据保存在适当的存储系统中，以便于访问和分析。这包括数据库、数据仓库或云存储解决方案等。
图4-1 数据资源的生命周期
4）处理：数据资源经过清洗、转换等治理活动，从原始数据集转化为有序的数据集，即数据资源。
5）认定：数据资源经过认定，变为数据资产，可以正式使用，包括组织内部的共享、数据产品开发、外部的流通交易等。
6）维护：数据资源需要定期维护，包括数据资源的更新、备份和安全措施，以确保数据资源的质量和可用性。
7）归档：随着数据的老化，一些数据资源可能不再需要频繁访问，但仍然需要保留以满足合规性要求或历史记录的需要。这些数据资源可以被归档到长期存储解决方案中。
8）销毁：当数据资源不再需要或达到其法定保留期限时，需要进行销毁，以释放存储空间并保护隐私。数据销毁需要遵循适当的程序和法规要求。
数据资源的生命周期可以划分为设计、建设、管理三个主要方面。数据需求提供设计和建设的基础，提供对数据的要求，即输入。数据资源的设计阶段规划和设计数据资源的基本结构和管理要求，是需求的落实。数据资源的建设阶段基于设计，完成数据资源的采集、存储、处理，主要实现数据资源的从无到有。而上述过程需要有效的管理，通过管理实现数据资源的有序、高质量以及合规，其主要工作被划分为数据资源的管理阶段。
在数据资源的整个生命周期中，数据资源管理是关键。数据资源管理体系需要确保数据在每个阶段都受到质量监控和适当的保护。此外，数据资源生命周期管理还涉及合法合规管理。