在企业数字化转型中，如何构建一个支持业务创新的数据资产管理框架？

为应对企业数字化转型和业务创新的需求，建立有效的数据资产管理框架至关重要。《数据资产管理实践白皮书5.0》提供了深入的理论基础和实践案例，是构建这一框架不可或缺的参考资料。

参考资源链接：[数据资产管理实践：白皮书5.0解读与展望](https://wenku.csdn.net/doc/42omo841yu?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，企业需要明确数据资产的定义和范畴，理解其在企业战略中的作用，从而确立数据资产管理的目标和方向。在此基础上，企业应评估自身的数据资产状况，包括数据质量、数据治理结构和数据安全策略等，并进行相应优化。

数据资产管理框架应包括几个核心部分：数据治理、数据质量、数据安全和隐私保护、数据服务平台等。其中，数据治理是框架的中枢，需要确立数据管理政策、流程和标准，设立数据治理委员会，以及明确不同角色和职责。数据质量管理涉及数据清洗、整合、建模和维护等过程，以确保数据的准确性和可用性。数据安全和隐私保护要求企业制定严格的安全策略，防止数据泄露和滥用。数据服务平台则提供技术支持，如数据集成、存储、分析和可视化工具，以满足不同业务需求。

在技术层面，企业应选择合适的云计算和大数据技术来支撑数据管理框架，比如采用Hadoop、Spark等大数据处理平台，以及AWS、Azure等云服务来实现数据的高效处理和存储。同时，引入人工智能技术，可以提升数据分析和决策支持的智能化水平。

此外，制定合理的政策和法规也是保障数据资产管理成功的关键。企业应当遵循国家和行业的相关政策法规，并根据自身的实际情况制定内部管理制度，以确保数据管理活动合规合法。

最后，通过《数据资产管理实践白皮书5.0》的学习，企业可以参考其他企业和机构的最佳实践，结合自身业务特点，持续优化数据资产管理框架，确保其能够适应快速变化的市场和技术环境，真正发挥数据资产在推动业务创新和企业增长中的作用。

参考资源链接：[数据资产管理实践：白皮书5.0解读与展望](https://wenku.csdn.net/doc/42omo841yu?spm=1055.2569.3001.10343)