在数字化时代，数据已成为企业和社会的核心资产。随着大模型技术的兴起，如何有效地管理和利用数据资产，成为了提升企业竞争力的重要课题。以下是一些针对大模型时代下数据资产管理的书籍指南，旨在帮助读者深入了解这一领域。
一、数据治理：数据的基本盘
书籍推荐：《数据治理：数据的基本盘》
这本书详细阐述了数据治理的定义、重要性、关键要素以及实际案例。它不仅有助于理解数据治理的概念，还能为实际操作提供指导。
核心内容：
- 数据治理的定义和作用
- 数据质量、数据安全、数据合规的关键要素
- 数据管理流程和方法
- 数据治理的实际案例
二、数据资产：价值的源泉
书籍推荐：《数据资产：价值的源泉》
本书深入探讨了数据资产的定义、重要性、关键要素以及如何通过整合和利用数据资产释放价值。
核心内容：
- 数据资产的定义和价值
- 数据资产的关键要素：数据质量、数据整合、数据利用
- 数据资产的管理和运营
- 数据资产的案例分析
三、大模型时代的数据价值创造平台
书籍推荐：《大模型时代的数据价值创造平台》
本书探讨了在数据资产入表政策实施和大模型技术革新的背景下，如何通过构建数据价值创造平台释放企业数据价值。
核心内容：
- 大模型技术在数据资产管理中的应用
- 数据价值创造平台的构建方法
- 数据资产管理的实践案例
- 企业数字化转型的路径
四、数据经济学
书籍推荐：《数据经济学》
这本书从数据生产要素的特性和功能入手，全面阐述了数据的起源、加工、特性、价值以及在各行业中的应用。
核心内容：
- 数据资产的经济学特性
- 数据在当代社会和经济中的核心价值
- 数据产业的广阔前景
- 数据资产管理和产业升级的路径
五、大模型时代下的数据资产与人工智能治理
书籍推荐：《大模型时代下的数据资产与人工智能治理》
本书探讨了数据资产的价值识别与管理、数据脱敏与隐私计算、人工智能伦理道德、法律法规等问题。
核心内容：
- 数据资产的价值识别与管理
- 数据脱敏与隐私计算
- 人工智能伦理道德
- 数据治理法律法规
总结
在数据资产日益重要的今天，以上书籍为读者提供了全面、系统的数据资产管理知识。通过学习这些书籍，读者可以更好地理解大模型时代下的数据资产管理，为企业和个人在数字化时代取得成功奠定坚实基础。