适用范围：范围:目次 前言.II 引言.III 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 数据资产质量检查工具的注册.1 5 数据资产质量检查工具的使用.2 附录A（规范性附录）数据资产质量检查工具分类要求.3 附录B（规范性附录）数据资产质量检查工具运营日志模版.3 参考文献.4; 主要技术内容:引言“数据资产”由于其规模庞大，其质量检查工作往往需要软件工具予以支撑。相应的，质量检查工具检查功能的完备性就决定了“数据资产”质量检查工作的有效性。本标准通过软件注册的方式，由标准的归口管理单位负责对质量检查工具功能的完备性进行把关，基于相关标准注册工具开展的合格评定活动，其报告从功能上具备相应的可信性。同时，从操作上本标准除要求质量检查工具的使用方应基于CMA或CNAS建立内部的操作管理框架，且质检工具的执行应与标准的归口管理单位建立可靠的跟踪与复核工作关系，进而在执行层面保证每份报告的可信性。采信符合本标准要求质检报告的认证证书将完全有能力支撑记录级的数据资产采购交易和定价估值工作

适用范围：范围:目次 前言.II 引言.III 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 数据资产权属标签标准的编制.1 5 数据资产权属标签标准的使用.1 附录A（规范性附录）数据资产权属标签的标准模版.4 参考文献.4; 主要技术内容:引言“数据资产”的流通和应用离不开对其权利范围的识别工作。本文件提出以“权属标签（权利场景行为模式名称）”的方式，概念化数据流通和应用的权利行为模式，并以标准的形式对其内涵和使用进行规格化的定义。以期通过自我的符合性声明或者第三方认证活动，简化权属合同文件的制定和行为适用性的识别工作，支撑数据资产记录级的权属标定和使用识别工作

适用范围：范围:目次 前言.II 引言.III 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 数据资产盘点工作的基础.1 5 数据资产盘点工作的执行.2 6 数据资产盘点结果的使用.3 附录A（规范性附录）快照模式数据资产盘点报告模版.4 附录B（规范性附录）跟踪模式数据资产盘点报告模版.4 参考文献.4; 主要技术内容:引言“数据”发挥作用，无论基于单一记录提供的信息线索作用还是基于数据集统计学规律的科学决策价值，究其本质都离不开数据集对现实世界全面、准确的记录这一基本前提。不连贯的数据采集和不准确的数据状态将给信息线索的提供和统计学规律的形成带来严重的可靠性影响。“数据资产”盘点工作作为摸清数据资产家底的基本手段，应该在“记录级”给出数据资产完整性和数据记录可信性两个方面的数据资产精准画像，以支撑以其为基础的业务行动（分析、决策）和管理决定（资产入表、价值估值）的正确开展。本文件提出了以数据记录的“业务主键（区分每条数据记录业务唯一性的一组数据项）”作为数据资产盘点工作的基础支撑。同时重点考虑了数据资产反应的现实世界“永恒变化”这一基本定律，提出数据资产“静态”和“动态”两种盘点模式：——“快照模式（静态）”适用于基于现实世界某一时点的快照方式开展数据资产应用的工作。——“跟踪模式（动态）”适用于基于现实世界持续记录的方式开展数据资产应用的工作。基于这一框架开展的数据资产盘点工作将能够准确的给出数据资产的规模和状态信息，它将能够有效的支撑数据资产的使用和财务管理工作（基于静态模式开展的数据资产盘点在财务确认时一般计入“存货”科目，以动态模式开展的数据资产盘点一般计入“无形资产”科目）

适用范围：范围:目次 前言.II 引言.III 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4数据资产质量分级标准的命名规则.1 5数据资产质量分级标准的规范性引用和术语定义编写要求.2 6数据资产质量分级标准的核心章节编写要求.2 7数据资产质量分级标准的规范性附录编写要求.2 附录A（规范性附录）数据资产质量分级标准模版.2 参考文献.3; 主要技术内容:随着“数据资产”概念的提出，过去基于“数据资源”形成的技术框架将面临相应的重构。本标准以“数据资产”聚焦数据的业务使用价值为出发，区别于“数据资源”聚焦数据的技术开发管理需求，提出了以数据记录可信使用的真实性为基础，基于数据字段业务表述丰富度和遵循规范公共性为主要内容的数据资产质量特性体系。我们期望基于这一质量特性框架编制的数据资产质量标准能够更直接的激发数据要素使用需求的产生。同时，考虑到从数据的使用角度出发往往将导致好坏、优劣等程度性质量表述需求的产生。本标准基于数据要素市场当前的发育阶段，在上述质量特性框架中，选择了主要与数据字段、数据表和数据记录等客观对象相结合的“完整性”作为质量程度表达的支撑性特性。基于与它结合对象的多少和精细化程度等可识别指标提出了基础、专业和引领的数据资产质量分级框架：——“基础级”：满足数据需求场景最简的数据字段、数据表和数据记录的完整性规格表达；——“专业级”：更高效、更全面满足数据需求场景的数据字段、数据表和数据记录的完整性规格表达；——“引领级”：业务场景下能够建立更好数据资源汇聚能力，助力数据拥有方在相关领域构建起业务引领性产业地位的数据字段、数据表和数据记录的完整性规格表达。我们期望通过这样的分级框架能够引导数据要素市场的相关方持续进行数据资源的价值开发，促进数据要素资源不断汇聚的同时通过叠变创新的方式形成更多“专业级”和“引领级”的数据资产

适用范围：主要技术内容:本标准基于现有的技术水平和应用现状，针对智能仪器仪表可评价的智能特性或功能的范围界定，着眼于能力属性和功能维度的划分，这三方面是本标准形成智能化水平量化分级评价的基础。就智能特性的能力属性而言，包括自适应、自校正、自记忆、自诊断、自组织、自协调、自推理、自决策、自学习等广义上的智能行为或能力。一个智能功能的实现可能涵盖了一种或多种智能行为或能力，而一种智能行为或能力也可能用于不同智能功能的实现。就智能特性的功能维度而言，本标准规定了六个功能维度：感知与记忆、监视与诊断、适应与优化、互联与集成、交互与协同、数据与信息服务，并基于上述六个功能维度，细化智能特性或功能，开展智能化水平的量化分级评价