【数据资产】数据资产管理体系概述

导读：数据资产管理是对企业或组织内部产生的海量数据进行全面、系统、规范的管理，包括数据的收集、存储、处理、分析、利用和保护等环节，旨在挖掘数据价值，提升数据质量，确保数据安全，从而支持业务决策，促进业务创新，增强企业的市场竞争力和可持续发展能力。

1、数据资产管理相关政策

2、数据资产管理的价值和意义

2、数据资产管理概述

3、数据资产管理体系关键组成

4、数据资产管理的主要挑战

5、数据资源化-数据资产化-数据资本化过程

6、数据资产管理实施路径

7、数据资产管理案例

1、数据资产管理相关政策

一、政策背景

数据被列为生产要素：

2019年，党的十九届四中全会首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理并列作为重要的生产要素。这一变化反映了随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的乘数作用日益凸显，成为最具时代特征的新生产要素。

数字经济发展战略：

2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中将“加快数字化发展，建设数字中国”作为国家战略发展目标、政府工作重点及人民的行动纲领。这一战略强调了充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎。

数据基础制度构建：

2022年12月2日，中共中央、国务院印发了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。该意见系统提出了我国数据基础制度框架，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四方面加快构建数据基础制度体系。

二、政策发展

数据资产管理指导意见：

2023年12月31日，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，以“市场主导、政府引导、多方共建”方式构建数据资产治理模式，推进数据资产全过程管理，加快构建数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的数据资产产权体系。

“数据要素×”三年行动计划：

同日，国家数据局等部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026 年)》，支持部门、地方协同开展政策性试点，聚焦重点行业和领域，结合场景需求，研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的落地举措，探索数据流通交易模式。

数据资源相关会计处理规定：

2023年8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年1月1日起实施。该规定明确了数据资产在会计上入表的相关规定，为数据资产化提供了路径支撑，使得数据可以被认定为无形资产，并向社会融资。

数据资产评估指导意见：

2023年9月8日，中国资产评估协会发布了《数据资产评估指导意见》，为数据资产的评估实务提供了指引。

其他相关政策：

2024年10月，国家发改委等部门印发《国家数据标准体系建设指南》；中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加快公共数据资源开发利用的意见》等，进一步推动了数据要素市场的规范化发展。

2、数据资产管理的价值和意义

一、提升决策质量

数据洞察：通过对数据的系统化收集、存储和分析，企业能够洞察市场趋势、了解客户需求，从而制定更加科学合理的战略决策。这种基于数据的决策方式相较于直觉判断更具科学性和准确性。
市场响应速度：数据资产管理使企业能够迅速捕捉到市场变化，及时调整经营策略，提高市场响应速度，从而抓住商机，规避风险。

二、优化运营效率

自动化处理：高效的数据资产管理系统能够自动化处理大量数据，减少人工操作的错误和时间浪费，提高运营效率。
实时监控与调整：企业可以实时跟踪关键运营指标，及时发现并解决问题，确保业务流程的顺畅运行。

三、增强数据安全性

全面保护：数据资产管理涉及对数据的全面保护，包括备份、加密、访问控制等，确保企业敏感信息不被泄露或滥用。
合规性：遵守相关法律法规对数据管理的要求，确保企业数据处理的合规性，避免潜在的法律风险。

四、促进业务创新

发现新机会：通过对数据的深入挖掘和分析，企业能够发现新的市场机会和业务增长点，推动产品和服务的创新。
提升客户体验：利用数据分析了解客户需求和行为模式，提供更加个性化和定制化的产品和服务，从而提升客户体验。

五、提升市场竞争力

精准营销：基于用户数据制定精准的营销策略，提高营销效果，降低营销成本。
延长用户生命周期：通过精细化的用户数据管理，延长用户生命周期，增加用户价值，从而提升企业的市场竞争力。

六、支持合规与审计

法规遵循：帮助企业遵循相关法规和标准，确保数据存储和处理的合规性。
简化审计：系统化的数据记录和报告生成简化了审计过程，降低了合规风险。

七、推动数字化转型

数据资产化：将无序的数据转化为有序的数据资源，并进一步加工成能够提供数据服务并促进数据价值变现的资产，推动企业的数字化转型。
智能化升级：结合大数据分析、AI大模型、AIOT等前沿智能化技术，提升数据资产管理的效率和效果，为企业级应用软件开发注入新的活力。

八、激发创新与创业活力

数据共享与开放：通过数据的共享与开放，激发更多创新与创业活力，推动社会经济多元化发展。
跨界合作：促进不同行业、领域间的数据融合与合作，推动跨界创新，解决复杂社会问题，推动可持续发展。

九、完善数据治理体系

数据全生命周期管理：从数据的采集、存储、处理、分析到共享，实现数据全生命周期的规范化管理。
数据安全与隐私保护：确保数据安全，保护个人隐私，同时提高数据利用效率和成效。

十、支持数字经济发展

数据要素流通：推动数据资产合规高效流通使用，加快数据要素市场化建设。
产业升级与转型：在数字经济背景下，数据资产管理有助于实现产业数字化与数字产业化的双轮驱动，推动产业升级和转型。

2、数据资产管理概述

数据

数据（data）是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

数据资源

数据资源：是指那些经过收集、处理、存储、传输等环节的数字信息集合，可以被人们利用和共享，以支持各种业务和决策。数据资源具有广泛的应用领域，包括科学研究、商业决策、社会治理等。数据资源具有多元性、动态性、价值性和可共享性等特点。

数据资产

数据资产是指组织所拥有或控制的，具有明确的业务价值，可带来经济利益，能够记录在资产负债表上的数据。它是组织的一种无形资产。数据资产具有以下特性：

商业价值：数据资产能为组织创造经济效益，如提高生产效率、优化业务流程、支持决策分析等。
可被识别和计量：数据资产可被明确定义和识别，其价值可以用货币计量，可登记入账。
可被管理和控制：数据资产归组织所有或控制，受数据治理和安全管控，组织对其拥有合法权益。
稀缺性和排他性：优质数据资产具有一定的稀缺性，数据资产的商业利用具有排他性。

3、数据资产管理体系关键组成

数据治理：制定和实施数据管理策略、政策和流程，以确保数据的质量和一致性。这包括数据所有权、数据分类、数据访问控制等。
数据质量管理：监控和维护数据的准确性、完整性、一致性和时效性。这包括数据清洗、数据校验、数据去重等。
数据安全管理：保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、修改或破坏。这包括数据加密、数据脱敏、数据备份和恢复等。
数据合规管理：确保数据的收集、存储和使用符合相关法律法规和行业标准。这包括隐私政策、数据处理协议等。
数据集成与共享：将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据平台，以便于数据分析和决策。这包括数据集成工具、数据交换标准等。
数据分析与应用：利用数据分析技术挖掘数据的价值，为企业创造价值。这包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
数据服务与支持：为企业内部员工和外部用户提供数据服务和支持，以满足他们的需求。这包括数据报表、数据接口、数据培训等。

4、数据资产管理的主要挑战

一、数据质量与准确性

数据不一致性：不同来源、不同时间点的数据可能存在差异，导致数据不一致。
数据错误与遗漏：在数据采集、录入、处理过程中可能产生错误或遗漏，影响数据质量。
数据更新与维护：随着业务变化，数据需要及时更新和维护，否则将失去准确性。

二、数据安全与隐私保护

数据泄露风险：数据在存储、传输、使用过程中可能遭遇泄露，导致敏感信息外泄。
数据篡改与破坏：恶意攻击者可能篡改或破坏数据，影响数据的完整性和可用性。
隐私保护合规：随着隐私保护法规的加强，企业需要确保数据处理活动符合相关法规要求。

三、数据治理与合规性

数据治理体系不完善：缺乏统一的数据治理体系，导致数据管理混乱。
合规性风险：数据处理活动可能违反行业规范或法律法规，导致合规性风险。
数据权属争议：数据权属不明确可能导致数据使用过程中的争议和纠纷。

四、技术与工具选择

技术复杂性：数据资产管理涉及多种技术和工具，选择和实施过程可能具有复杂性。
工具集成与兼容性：不同工具之间可能存在集成和兼容性问题，影响数据管理的效率。
技术更新与升级：随着技术的不断发展，企业需要不断更新和升级数据管理工具和技术。

五、组织与文化因素

组织架构调整：数据资产管理可能需要调整企业组织架构，以适应数据管理需求。
跨部门协作：数据资产管理涉及多个部门，需要加强跨部门协作和沟通。
数据文化培养：企业需要培养数据驱动的文化，提高员工对数据资产管理的认识和重视程度。

六、数据价值挖掘与利用

数据价值识别：如何从海量数据中识别出有价值的数据是一个挑战。
数据分析与挖掘：数据分析和挖掘需要专业的技能和工具，以提取有价值的信息。
数据应用与创新：将数据转化为实际应用和创新成果需要企业的不断探索和实践。

5、数据资源化-数据资产化-数据资本化过程

6、数据资产管理实施路径

一、统筹规划阶段

评估管理能力：

盘点数据资产，利用技术工具从业务系统或大数据平台抽取数据、采集元数据、识别数据关系，形成数据资产地图。
从制度、组织、活动、价值、技术等维度对企业的数据资产管理开展全面评估，了解管理现状与问题。

发布数据战略：

根据数据资产管理现状评估结果与差距分析，明确数据战略规划及执行计划。
采用敏捷的方式开展数据资产管理工作，定期调整数据战略短期规划与执行计划。

建立组织责任体系：

构建合理的、稳定的数据资产管理组织架构。
确定数据资产管理认责体系，并制定符合战略目标与当前实际情况的数据资产管理制度规范。

二、管理实施阶段

建立规范体系：

制定企业级数据资产标准规范体系，建立各活动职能的实施细则与操作规范。

搭建管理平台：

搭建大数据平台，汇聚数据资源，为数据资产管理提供底层技术支持。
设计数据采集和存储方案，支持从业务系统或管理系统抽取数据至大数据平台。

全流程管理：

构建统一的数据资产管理平台，覆盖数据的采集、流转、加工、使用等环节。
开展数据资源化活动，确保数据的质量和一致性。

创新数据应用：

加强数据应用和服务的创新，围绕降低数据使用难度、扩大数据覆盖范围、增加数据供给能力等方面开展。
通过数据可视化、搜索式分析、数据产品化等手段提升数据的应用价值。

三、稽核检查阶段

数据标准执行情况检查：

实现数据标准管理的常态化，确保数据的一致性和准确性。

数据质量稽核：

建立数据质量稽核机制，定期对数据进行质量检查，及时发现并解决问题。
提升数据质量意识，建立数据质量流程和程序。

灵活配置数据存储策略：

进行数据生命周期管理，根据数据对企业的价值进行分类分级。
制定相应的数据存储策略，提高资源利用率和降低运维成本。

四、资产运营阶段

数据资产价值评估：

构建数据资产价值评估体系，从内在价值、经济价值、成本价值、市场价值等方面对数据资产进行评估。
建立数据资产数字化运营大屏，直观展示数据资产生态图谱。

数据资产运营流通：

开展数据资产运营流通活动，如数据交换、数据共享等，将数据资产转化为企业的资本。
关注数据的法律和伦理问题，确保数据资本化过程的合规性。

五、持续优化与改进

根据数据资产管理实施过程中的反馈和评估结果，持续优化和改进数据资产管理流程、规范和技术手段。
关注数据资产管理领域的最新动态和技术发展，不断引入新的理念和方法，提升数据资产管理的水平和效果。

7、数据资产管理案例

以下是几个数据资产管理的成功例子，包括其量化成效和成果：

案例	主体	量化成效和成果
信贷数据宝	温州市大数据运营有限公司	累计授信673亿元，用信182亿元，惠及用户15.2万
化纤制造质量分析数据资产	浙江五疆科技发展有限公司	吨质量成本年下降约6.81%，客诉率年下降约35.72%
Netflix内容推荐系统	Netflix	提升了用户观影体验，促进了用户留存率和活跃度，推动了业务增长与扩张（具体量化数据未直接给出，但业务增长显著）
塔吉特孕妇用品销售策略	塔吉特超市	孕期用品销售呈现爆炸性增长，销售额大幅提升（具体量化数据未直接给出，但增长显著）
数据资产质押融资贷款	佳华科技	获得1000万元数据资产质押融资贷款
无质押数据资产增信贷款	深圳微言科技有限责任公司	成功获得全国首笔无质押数据资产增信贷款额度1000万元
数据资产信托产品场内交易	广西电网有限责任公司	完成了首笔电力数据产品登记及交易，标志着全国首单数据信托产品场内交易完成
数据知识产权定向资产支持票据(ABN)	杭州高新金投控股集团有限公司	发行金额1.02亿元，票面利率2.80%，发行期限358天
智慧停车数据资产入表	巴渝数智公司	完成了数据资源治理、数据上链存证、数据资产入表工作，并开发出数智化车场价值评估、智能商家引流等首批数据产品