企业数据资产管理白皮书（简版） 2024

4 5第一章数据资产发展概述 6第二章企业数据资产价值转化思路 7一、企业数据资产价值转化现状与问题 7二、企业数据资产价值转化底层逻辑 7三、企业数据资产价值转化方向 8第三章企业数据资产管理运营路径 10一、企业数据资产管理运营蓝图设计 二、开展数据资产管理运营的准备工作 三、企业数据资产管理运营的价值转化路径 第四章数据资产管理运营领先实践 14一、行业案例研究 （一）金融行业 （二）交通运输行业 15（三）通信行业 （四）工业制造业 （六）城市治理 （七）市民服务 二、企业数据资产管理运营实践指引 第五章数据资产展望 195在当今数字化转型的浪潮中，数据已不再仅仅是信息的载体，而是成为了推动经济社会发展的关键生产要素和宝贵资产，作为一种新型资产类型和生产要素，确权、交易、收益等新管理领域需纳入企业管理体系中，作为一个产业，产业组织、生产消费、价格形成等需要纳入要素市场统一管理中。《企业数据资产管理白皮书》正是在这样的时代背景下应运而生，旨在为各行各业的企业提供一套全面、系统的数据资产管理框架与实操指南，助力企业挖掘数据潜藏的价值，赋能业务创新，实现可持续发展。中国作为数字技术应用与创新的前沿阵地，率先将数据提升至生产要素的高度，国际上亦无先例，强调数据在资源配置和价值创造中的核心地位。数据要素政策文件的路线出台，为企业数据资产管理提供了明确的方向和政策支持。在此基础上，企业如何把握机遇，有效应对数据资产管理的挑战，成为决定其在数字时代竞争力的关键。《企业数据资产管理白皮书》是一份深度剖析数据资产管理策略与实践的权威指南，它结合了政策解读、理论探索、实践案例与未来展望，旨在帮助企业管理者理解数据资产的内在价值，掌握科学的管理方法，构建高效的数据治理体系，最终将数据资产转化为推动企业增长和创新的核心动力。在数字化转型的征途中，白皮书将成为企业手中的罗盘，引领它们在数据的海洋中稳健航行，抵达成功的彼岸。6第一章数据资产发展概述中国引领全球数字经济，强调数据作为关键生产要素，推动各界探索数据资产管理与运营，加速价值创造。数据资产现为转型重要推手，其累积与应用不仅优化决策，还促进了从资源到资产的转变，影响财务透明度、会计规范及融资创新。理论与实践界聚力定义数据资产内涵，共识为：企业需控制数据，确保其经济价值、可量度及独特性。数据资产作为无形资产，驱动创新与盈利，而规范标准与政策则聚焦合法控制、价值量化、合规管理及权益保护，推动其在财务与公共服务领域的高效运用。数据资产领域呈现三大趋势：一是多方协作的数据流通生态形成，强调隐私保护下的开放合作，统一治理促进跨界交流，AI等技术加深价值挖掘，激发创新。二是企业愈发重视数据资产的多元化价值，包括战略与社会责任层面，加速其作为核心资产的地位确认。三是协同创新成为生态建设重点，法律、商业模式、数据共享与治理机制以及数据安全技术的进步，共筑一个开放、规范且充满活力的数据资产生态。7第二章企业数据资产价值转化思路一、企业数据资产价值转化现状与问题我国企业在数据资产价值转化上的努力集中在四个方面：确保数据“供得出”、促进数据“流得动”、提升数据“用得好”能力、实现数据“能入表”。政府、国企及互联网巨头积极参与数据供给，公共数据成为焦点。数据交易市场日益活跃，但面临规则、安全及合规性挑战。在数据应用方面，大多停留在初级阶段，需向更深层次分析转型。企业渴望将数据资产纳入财务报表，但遭遇标准化、计量及合规难题。整体而言，数据资产化和价值化进程中，从数据获取到流通、应用、合规及估值，均遇到复杂挑战，如成本高、质量不一、权属复杂、法规不健全等，这些问题制约了数据价值的充分释放。二、企业数据资产价值转化底层逻辑企业通过升级数据管理策略，将数据从资源逐步转化为资产乃至资本，构建起数据要素增值的生态系统。这一进程不仅是数字化转型深化的标志，也是激活数据潜能、驱动企业革新与竞争力提升的关键。起始阶段，企业收集的原始数据经提炼转化为数据资产，优化运营、激发创新，并具备量化价值。进一步发展，当这些数据资产在市场上活跃交易，便升级为数据资本，获得金融属性，开启融资新路径，助力数字经济生态扩张。在此过程中，企业数据治理逐步进化，从基本的数据收集与管理，走向数据引导的业务精进和资本运作。这要8求企业不仅要加强数据基础设施建设，还需提高数据治理的效率和应用的深度，确保数据的精准、安全与高效，形成数据驱动的战略决策机制，促进产业跃升，开放合作中拓宽数字生态边界，实现经济与社会价值的双重增长。三、企业数据资产价值转化方向企业数据资产价值转化的关键路径包括数据共享开放、资产赋能应用、金融创新以及资本经营探索。数据共享开放旨在打破信息孤岛，促进数据在企业内部流通整合，提升决策效率与业务能力。通过构建业务能力地图与实施定制化数据策略，企业能更好地将数据应用于市场营销、运营及风险管理等环节，实现服务优化和效率提升。此外，跨行业数据共享还促进了管理模式创新和用户体验升级，加速了数字化转型。数据资产赋能应用在政策推动下，通过创建数据专区及推动应用落地，展现了数据在金融、能源、交通等多个领域的价值，如通过数据分析优化金融服务、促进能源数据流通及提升交通出行体验等，促进了社会经济的高质量发展。数据资产金融创新通过数据信贷、资产证券化等手段，将数据转变为资本，拓宽融资渠道，助力经济高质量发展。政策与法律框架的完善为数据金融产品创新提供了基础，增强了数据密集型企业的融资能力，推动了数据资产的流动性与投资价值提升。9数据资本经营探索区别于数据资产信贷，更注重通过金融结构设计释放数据内在价值，实现资源优化配置与价值创造。无论是在信贷领域还是在价值发现方面，数据交易都是核心，它促进了数据的量化、定价与交换，是数据资本累积和价值实现的基石，贯穿数据价值转化的全过程，对推动数据有效利用和金融模式创新具有重要意义。第三章企业数据资产管理运营路径一、企业数据资产管理运营蓝图设计企业要最大化数据要素价值，需设计一个综合管理体系，覆盖数据资产的全生命周期，结合管理与运营，既满足基础管理需求，又能促进价值创造与计量流通，最终实现数据资产价值的全面提升。该体系含括数据治理、资产运营和开发利用三大模块。数据治理是价值实现的基础，涉及需求、标准、质量、架构与安全等管理，确保数据与业务同步，提升数据质量，打破数据孤岛，保障数据安全。数据资产运营关键在于将数据转化为资产并实现其价值，包括资产盘点、合规管理、日常运营、价值评估和会计处理，增强数据透明度、可控性和经济价值，推动数据的有效利用和资本化进程。数据资产利用聚焦价值实现路径的多元化，通过开放共享、应用赋能、流通交易和金融创新四大策略，促进数据高效流通，加速数据到业务价值的转化，拓宽融资渠道，推动数据作为资本的金融创新应用，全面激活数据的经济潜力。二、开展数据资产管理运营的准备工作开展数据资产管理运营的准备工作涉及三大核心方面：数据资产规划、数据资源治理及数据合规管控。首先，数据资产规划是数字化转型时代的关键步骤，对指导企业有效管理数据资源、激发数据活力和加速价值实现至关重要。需解决数据管理分散、高质量数据短缺及价值开发路径不明等问题，明确战略任务，实施数据治理，并建立跨部门协同机制，以确保数据资产的高效利用和风险控制。其次，数据资源治理是确保数据质量、安全及有效性的基石。通过整合与规范数据流程，提升数据质量，强化数据安全，并支持基于数据的明智决策。构建治理框架，制定数据标准，实施质量监测，是实现高效数据治理的必要条件。最后，数据合规管控是保证数据使用合法性的关键。企业需关注数据采集与处理的合规性，确保遵循相关法律法规，如《数据安全法》和《个人信息保护法》。这包括合法采集数据、保护个人信息、规范第三方数据采购及处理流程，实施数据全生命周期的安全管理，并建立应急响应机制，以维护数据使用的合法性与安全性。三、企业数据资产管理运营的价值转化路径企业数据资产管理运营是实现数据价值转化的核心环节，它涵盖了权属确定、创新应用、估值定价、综合评价及收益分配等多个相互关联的方面。在当前数据资产权属规则快速演化的阶段，企业需紧跟政策导向，借鉴“三权分置”思路，即区分数据资源持有权、数据加工使用权及数据产品经营权，以此为基础细化数据来源与加工路径的确认，确保权属划分既体现各参与主体的实际贡献，也符合法律规定。实践中，这意味着企业要针对原始数据和衍生数据，依据贡献的实质性和创新性确认权利归属，并在复杂的数据使用链条中，采取分层次的确权方式，维护各方权益清晰，同时加强行为责任与权利的对应，保持数据活动的权责统一。技术创新与数据生态的发展不断拓宽数据资产的应用场景，从提升客户体验的个性化服务、智能客服到强化合规与风险管理的智能合约审核、财务欺诈监测，再到辅助科学决策的全渠道分析与人力资源优化，数据资产正深刻改变企业的运营逻辑，成为推动数字化转型的关键力量。通过这些创新应用，企业不仅能够增强市场竞争力，还能实现资源的高效配置和组织效能提升。数据资产的估值定价是一项复杂的综合评估过程，它不仅要求深入分析数据的基本特征、法律状态及其潜在价值，还强调构建包含数据质量多维度的评价体系。估值时，企业需灵活运用收益法、成本法、市场法等多种模型，依据数据特性定制评估方案，同时确保数据的合规性、明确分类与权属界定，采用多元定价策略以适应市场变化，实现数据资产的合理市场定位。为了全面衡量数据资产价值，企业还需建立一套综合评价体系，该体系从数据源的权威性、合规性到数据质量的精确性、时效性，再到数据应用的实际业务成效，全方位评估并定期调整，为数据管理与运营提供坚实的决策基础。这不仅有助于维护数据资产的质量与合法性，也是加速企业数字化转型和业务模式创新的重要支撑。最后，合理的数据资产收益分配机制是激励数据开发与利用的关键。企业需从战略角度设计分配模式，遵循市场规律，在数据生命周期内进行初次分配、内部再分配及与外部合作伙伴的协作分配，同时优化内部架构，建立权属制度和分配规则，推行数据资产账户系统，以动态管理确保收益分配的公平性和效率，既激发内部与合作伙伴的创新活力，也保障数据生态的可持续发展。第四章数据资产管理运营领先实践一、行业案例研究（一）金融行业金融行业面临的核心问题是数据权益复杂、利用率低下，数据治理实践各异且缺乏统一领导，以及未能充分挖掘数据价值。特别是，法律严格限制了个人与企业客户数据的使用，加之内部数据管理结构的多样性，导致数据整合利用困难。同时，尽管数据资源充沛，应用却相对单一，主要服务于产品优化和市场营销，缺乏深度开发。为解决上述挑战，策略包括实行数据分级分类管理，确保在强化数据保护的同时，明确数据的使用权限与职责，保证合规。建立专业的数据资产管理队伍，从战略到执行全面强化数据安全与质量，灵活适应业务需求，通过与第三方合作推进数据创新。此外，推动跨行业数据合作，融合多元数据资源，拓宽应用领域，加速金融数据资产化进程，是实现数据价值深层释放的关键。案例一：北京银行数据资产管理运营实践案例二：某商业银行数据资产分类分级管理实践案例三：某建设银行数据资产管理运营实践（二）交通运输行业交通运输行业在数据资产管理上遇到复杂难题，包括行业标准执行不一导致的数据质量问题，以及数据多样性带来的隐私保护与价值挖掘平衡挑战。数据安全管理尤为关键，需确保数据在保持时效性与准确性的同时安全无虞。而对高时效性和精度的追求，要求数据质量管理体系的严格高效。为应对这些挑战，行业正采取多方面措施：一是强化组织制度，明确权责，优化流程，确保数据合规安全并有效利用；二是深化元数据管理，细化数据分类保护，实施差异化安全策略；三是实施全生命周期数据安全管理，建立应急响应，加强全面防护；四是优化数据采集处理流程，强化质量管理体系，确保数据可靠，提升决策精确性。案例一：某航旅信息技术企业数据资产管理探索案例二：某航空集团数据资产化实践案例三：某大型机场数据资产运营管理底座建设案例四：中交集团数据资产管理运营实践案例五：商用车油品与运营风险数据资产管理实践（三）通信行业通信业步入数据资产化驱动的创新竞争阶段，面临挑战：数据管理标准不一和分散管理导致整合困难、价值难以发掘；部门间数据孤岛限制了分析视野和快速决策。此外，数据存储分散、结构复杂降低了使用效率和质量。解决策略涉及构建以数据资产为中心的运营模式，建立统一的数据资产目录以促进查看与订阅，实现数据的快速流通与共享。通过场景化资产目录和数据关系图谱，以及高效的租户间数据推送，将资产供给时间缩短至一天内，加速数据市场活力，有力支撑业务增长。案例：中国联通DataOps一体化数据生产运营（四）工业制造业工业制造业数字化转型虽借助工业互联网积累了大量数据，但也面临数据安全意识薄弱、管理流程缺陷和保密条款限制等问题，影响数据资产化。企业往往忽视保护数据资产的重要性和安全措施，使数据处于危险中。随着法律要求提升，企业需加强重要数据识别和法规遵从，而商业保密协议限制了数据利用。解决策略聚焦于建立完善的数据安全管理体系，遵循法规进行合规审查，实施数据分类、全链条安全管理、员工培训和应急响应机制，确保操作合法安全。企业应积极辨认核心数据，建立管理目录，并在数据交易前评估对方安全能力，确保合规地推进数据资产化。案例：某智能发电设备制造企业数据资产管理体系（六）城市治理城市治理在智慧城市建设中极为关键，关乎城市效率、安全及居民生活质素，囊括交通、安全、环保等多领域。随着数据量激增，数据资产化变得重要却也面临挑战：数据质量差异大、整合难，缺乏统一标准；数据确权复杂，合法使用不易；成本归集困难，影响跨部门协作与资源共享。而当前的主要应对策略包括优化数据处理算法提升数据质量及价值；建立健全数据合规与确权体系，保障合法使用，维护安全；改进成本核算方法，清晰界定数据增值成本，促进有效管理和利用数据资产。案例一：某智慧城市建设运营公司完成城市生命线数据资产入表和质押融资案例二：国网智慧能源城市大脑解决方案（七）市民服务民生服务行业的数字化转型提升了服务效率和用户体验，但数据资产化遇挑战，如产权界定复杂、合规法律障碍及价值成本评估困难。数据量大、更新快，明确权利、保证合法安全处理和合理估值分摊成本是关键。中国电子和清华大学合作推出“数据元件”概念，为解决这些问题提供了新方向。数据元件通过精细加工数据，创建可控、可量化的数据集，明确了数据产权，加强数据安全与隐私保护，并精准评估其价值，利于成本合理分摊。这一方案促进了数据在保障权益前提下的安全高效流通与交易。案例：德阳市民通数字科技数据资产质押融资二、企业数据资产管理运营实践指引企业数据资产管理运营实践指引围绕组织架构、制度体系、平台工具及长效机制四个核心方面展开，旨在实现数据资产的高效利用与价值最大化。首先，组织架构方面，构建一个高效协作体系，确保数据产品和服务的快速流通与管理。这需要从决策层到执行层的紧密配合，决策层负责战略指导，管理层细化为数据治理、技术实施等小组，执行层则通过培训和设置数据大使角色来加强实战能力，设立数据伦理与合规小组以保障合规性。其次，制度体系的建设对于规范管理至关重要，涵盖从战略规划到操作规范的多层次制度，确保数据管理的全面性和操作的具体性，同时制度需具备灵活性，随环境变化动态更新。再者，平台工具的选择和搭建对于数据全生命周期管理极为关键，涉及数据集成、清洗、存储、安全防护及流通交易等多方面，利用集成平台、数据交换技术、数据分析模型等，确保数据的安全、高效利用。最后，长效机制的构建重在形成持续优化的文化，包括内部数据质量管理的持续改进、参与行业标准制定的合作交流、多元化的人才培养路径以及激励机制的创新，