7月31日，人民数据名师公开课在人民日报社新媒体大厦开讲。本次人民数据名师公开课的主题是“数据安全、数据治理与可信数据空间的协同联动”。人民数据特聘专家王庆磊教授从多维角度针对数据要素技术的相关内容进行细致解读。

以下为部分精选内容：

数据要素的价值释放需要“倍增效应”，即与传统要素结合：

数据治理需建立健全数据标准体系，提升数据质量，强化数据全生命周期管理，解决数据孤岛问题，促进数据流通共享。

数据治理与数据管理的区别：治理定战略、制度、标准（决策层），管理负责落实执行（如数据架构、存储、质量管理等）。

数据治理目标是盘活数据资产，统一数据规范、提升数据质量，通过数据场景设计，挖掘数据产品，形成数据资产。

数据安全是数据要素市场化的前提，从企业的角度，企业应立足系统思维，通过结果导向、过程精益、持续迭代、实战验证的数据安全运营模式，系统化提升企业数据安全治理能力。

数据安全运营框架

可信管控能力可以理解为数据的“安全闸门”，解决 “数据不敢流” 的问题；资源交互能力可以理解为数据流通的 “智能桥梁”，解决 “数据不会流” 的问题；价值共创能力可以理解为数据流通的 “增长引擎”，解决 “数据流了没用” 的问题。

数据资源入表是企业将符合条件的数据资源（如经过清洗、加工、可复用的数据）按照会计准则确认为资产，并纳入财务报表（资产负债表、利润表等）的过程。其核心是解决数据 “能否作为资产被会计计量” 的问题，强调财务确认与计量的合规性。

数据资产化：指将原始数据资源通过 “确权、治理、加工、交易、应用” 等全链条操作，转化为具有经济价值、可交易、可增值的资产的过程。其核心是实现数据从 “资源” 到 “资产” 的质的跨越，强调价值释放的全生命周期，涵盖会计处理、市场化交易、业务应用等多个层面。

数据资源入表是数据资产化的关键步骤，数据资产化是数据资源入表的最终目标，二者协同推进数据价值的实现。数据资源入表识别七要素：

以数字化转型为落地路径，通过数据资源入表与数据资产化激活要素价值，依托数据治理与数据安全构建信任底座，最终通过数据可信空间实现跨域流通。