近些年随着大数据技术和市场的极速发展,数据即是资产的概念也已渐渐深入人心,对数据的管理思路和手段也由数据管理、数据资源管理开始走向数据资产管理。然而,作为大数据的新型分支领域,相关研究甚少,实践中也困难重重,容易陷入各种误区。本文基于这个问题展开研究,首先,研究数据资产和数据资产管理的概念及内容,第一,大数据的发展进行了调研,包括国际和国内大数据发展路径、数据量规模、数据市场规模、数据市场结构。第二,研究了数据资产管理领域基础理论,包括数据资产的概念和内涵,数据资产管理活动的困难与挑战,数据资产管理的涉及的内容,与经典的资产管理理论进行对比,总结数据资产管理的核心特征,研究数据资产管理的关键点。第三,对外部数据的获取机制进行了研究,并提出了外部数据交易模式创新的方向。其次,对企业数据资产管理及外部数据用进行研究,从数据资产治理、数据资产应用和数据资产运营三个方面梳理出了数据资产管理的理论研究体系。数据资产治理包括了数据资产的标准化、数据资产目录的梳理以及数据资产体系的建立;数据资产应用包括数据可视化、搜索式分析和数据产品;数据资产运营包括数据开放、运营数据体系建立以及数据资产估值与审计。系统地总结了数据资产管理工作中的要点和实现路径。最后,以电力企业为例,研究其数据资产管理路径:针对电力企业,建立跨专业、全过程数据资产管控体系:建立日常数据资产管理流程;建立数据资产管理组织责任体系;制定专业内及跨专业数据稽核规则;制定数据产生、获取、加工、发布及使用全过程的资产监控方法;建立数据资产检查考核制度。其次围绕对电力企业有突出价值的外部数据如气象数据,同时结合其内部运营数据,建立了通过气象数据预测配网故障的数学模型,显示出了企业对内部和外部的数据资产进行整合利用后带来的经济价值和社会效益。