网络安全基础设施是数据安全合规的基础，确保数据安全与网络系统的相互依存关系。企业需综合考虑技术细节和实际落地执行，以全面保障数据资产的合规性和安全性。
此外，数据安全合规建立在网络安全的基础上，两者相互依存。综上所述，数据资产入表合规中的数据安全技术要求涵盖了数据生命周期的各个方面，旨在确保数据处理活动的合法性、数据保护的有效性以及数据安全的全面性，以促进企业数据资产的健康、有序发展。
数据合规与确权作为数据资产入表的首要工作，需要区分不同数据来源并制定相应的确权合规要点。通过有效确权和合规，企业能够顺利进行数据资产入表，发挥数据要素的二次乃至多次使用价值，为企业的数字化转型和可持续发展提供支持。
1、数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。
2、数据集成：对数据进行清洗、转换、整合和模型管理，用于问题数据修正和可靠数据模型提供。 主数据管理：创建并维护企业共享数据的单一视图，提升数据质量，统一商业实体定义，优化业务流程。 数据资产管理：集中企业所有有价值的数据资源，提供资产视图，发现并改进不良资产，支持管理决策。
3、该管理包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理等。数据质量管理：这涵盖了对数据准确度、完整性、一致性、及时性等方面的监控与改进，目的是确保数据的可用性和可靠性。元数据管理：元数据是对数据的数据，描述了数据资产的各种属性、结构、来源、关系及其更新状态等信息。
制度的定期审查和更新必不可少，根据业务发展和数据管理的需要，持续优化管理制度，并定期审查数据的准确性和完整性。违反制度的处理办法也要明确，确保制度的执行力度，强化员工的合规意识。最后，构建专门的数据治理组织，负责制度的制定和监督，确保其在企业内部的有效实施。
第二步，制定并发布数据战略，根据评估结果，明确规划与执行计划，采用敏捷方式管理数据资产，定期调整短期规划与执行计划。第三步，建立组织责任体系，制定数据资产管理制度规范，构建组织架构，确保数据资产管理的有效执行。
在大数据时代，企业面临着如何有效挖掘和管理数据资产的挑战。数据资产化是将数据视为经济价值的源泉，通过构建体系、制定标准并整合资源，最大化数据价值。
构建数据体系：构建数据体系的首要步骤是梳理企业的数据资源，明确数据来源的可靠性。这需要从数据的整个生命周期出发，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节。基于业务需求，建立统一的数据标准和规范，确保数据的一致性和准确性。通过数据分类和标记，可以更好地管理敏感信息和合规性要求。
数据元管理：搜集并整合企业系统中数据属性的信息，增强各行业用户的数据洞察能力。 数据治理标准：制定统一的数据命名、定义、类型和赋值规则等基准，确保数据在复杂环境中的一致性和规范性。 数据质量控制：识别并解决数据质量问题，建立监管体系，监控数据质量，提供详细问题和改进建议。
在统筹规划阶段，首要任务是评估管理能力、发布数据战略和建立企业责任体系。第一步是盘点数据资产，通过技术工具评估管理能力，形成数据资产地图。第二步制定数据战略，明确规划和执行计划，并根据业务变化定期调整。第三步建立企业责任体系，制定数据资产管理制度规范。