【大数据技术标准推进委员会】2024数据资产管理实践指南7.0版_50页_10mb

数据资产管理实践指南 (7.0版) 总结

核心内容概述

《数据资产管理实践指南 (7.0版)》由CCSA TC601大数据技术标准推进委员会发布，旨在指导企业实现数据资源化与数据资产化，推动数据要素价值释放和数据资产管理能力提升。报告围绕数据资产管理的必要性、概念内涵、发展现状、主要难点、资源化与资产化阶段实践路径以及保障措施等方面展开，提出DataOps和数据架构全景视图等新模式，为数据资产管理提供理论与实践支持。

主要观点与关键信息

一、数据资产管理概述

• 必要性：数据作为数字经济的核心要素，是推动企业数字化转型、激发数据要素活力、释放数据价值的关键。
• 概念内涵：
  • 数据资产：广义数据资产包括所有合法拥有或控制的数据资源，狭义数据资产需符合资产确认条件。
  • 数据资产管理：涵盖数据资源化和数据资产化两个阶段，目标是提升数据质量、保障数据安全、提高数据价值密度。
• 发展现状：
  • 政策环境持续优化，形成统一的数据管理体系。
  • 企业数据管理能力逐步提升，DCMM指数从2020年的27.03增长至2024年的57.70。
  • 数据产业规模稳步提升，预计2029年年均复合增长率超过15%。
  • 数据资产化探索加快，数据资源入表工作初见成效，部分企业已实现数据资源入表披露。
• 主要难点：
  • 数据资产管理价值导向不显著，缺乏有效的价值评估体系。
  • 数据管理效率受限于标准不统一、流程不清晰等问题。
  • 数据应用效果评价机制缺失，影响数据资产收益评估。
  • 数据权属和定价机制不明确，阻碍数据流通。
  • 数据安全合规管理机制不健全，存在制度兼容性问题。

二、数据资源化阶段

• 主要活动职能：包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据开发管理、数据安全管理。
• DataOps新模式：
  • 通过构建高效协同机制，提升数据研发效率和交付质量。
  • 企业如浙江移动和工商银行已实现数据研发流程优化，提升数据交付效率。
• 数据架构全景视图：
  • 从全局视角管理数据资源，确保与业务全面对齐。
  • 架构有助于提升数据质量、促进数据共享、增强数据理解。

三、数据资产化阶段

• 数据价值评估：
  • 核心方法包括成本法、收益法和市场法。
  • 成本法需核算数据建设、软件和硬件相关成本。
  • 收益法聚焦数据应用场景，识别数据赋能收益。
  • 市场法依赖市场交易数据，指导数据产品定价。
• 数据资产流通：
  • 数据确权和定价是流通关键，建立“三权分置”体系。
  • 场内交易市场日益规范，如上海数据交易所和北京国际大数据交易所。
  • 场外交易合作仍为主流，以金融、互联网行业为代表。
• 数据资产运营：
  • 建立可共享、可复用的数据资产体系。
  • 通过数据目录、数据服务、价值评估等功能实现数据资产化运营。
  • 企业如中国移动、越秀集团等已构建多层级数据资产目录和运营平台。

四、数据资产管理保障措施

• 战略管理：
  • 数据战略应与企业整体战略保持一致，明确管理目标与资源分配。
  • 企业如中国一汽已制定“1164”数智化转型战略，推动数据驱动业务。
• 组织架构：
  • 建立涵盖决策层、协调层、管理层和执行层的组织架构。
  • 数据认责机制和协同机制保障数据管理责任落实。
• 制度体系：
  • 数据资产管理制度体系分四个层次：总体规定、管理办法、实施细则、操作规范。
  • 企业如交通银行建立“工作手册”机制，提升制度落地效果。
• 平台工具：
  • DataOps平台整合数据治理与开发工具，提升管理效率和开发水平。
  • 数据运营平台支持数据目录管理、服务、评估与成本管控等功能。
• 长效机制：
  • 包括培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制、数据文化建设。
  • 企业通过这些机制确保数据资产管理的持续性与有效性。

五、数据资产管理发展趋势

• 以价值为导向，按需进行管理：数据资产管理应聚焦数据价值创造，提升数据资产运营效率。
• 深化数据应用，形成闭环管理：数据应融入业务流程，通过数据反馈与优化机制实现闭环管理。
• 量化数据价值，常态进行评估：构建常态化评估机制，确保数据价值的可衡量与可优化。
• 业数财一体化，形成协作机制：打通业务、数据与财务的协同关系，实现数据资产价值的全面体现。
• 加大技术应用，提高管理效率：引入AI、大模型、区块链等技术，提升数据管理智能化水平。
• 构建多元生态，参与数据市场：推动数据交易市场发展，形成企业间协作与数据价值共创。

六、总结与展望

报告强调，数据资产管理是推动数据要素市场化配置、提升企业竞争力、实现数据价值释放的重要手段。随着数据要素市场的成熟，企业需不断优化数据管理流程，提升数据资产运营能力，探索数据资产化路径，推动数据资产的高效流通与应用。未来，数据资产管理将更加注重价值导向、闭环管理、技术赋能和生态共建，为数字经济发展提供有力支撑。