数据资产运营:入局数据要素市场的“金钥匙”

2023-05-25 11:00 浏览量:279


在数字经济时代,数据要素市场是企业发挥数据生产力的“主战场”。中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,提出了以产权制度为基础、以流通制度为核心、以收益分配制度为导向、以安全制度为保障的数据基础制度顶层框架,为企业激发数据要素价值提供了全局性指引。 

 

 

良好的数据资产管理是释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的前提与基础。数据资产管理包括数据资源化、数据资产化两阶段。数据资源化通过将原始数据转变数据资源,使数据具备一定的潜在价值,是数据的“开采和提纯”阶段也是数据资产化的必要前提;数据资产化通过将数据资源转变为数据资产,使数据资源的潜在价值得以充分释放,是数据的“蒸馏”阶段

 

图1 企业数据资产管理两阶段能力建设

参考来源:《数据资产管理实践白皮书(6.0)》

 

在数据资源化阶段,企业普遍搭建了大数据平台,实现了数据的汇聚,建立了数据资源目录。但是,在迈入数据资产化阶段仍面临五个主要问题。

 

1、数据资源目录现阶段目标用户是数据管理人员,技术视角居多,如何实现数据资源目录到数据资产目录的转变?

2、如何确定数据资产认定标准,从海量数据资源中筛选出可控制、高价值、可经营、可计量、保合规的数据资产,以进一步优化数据资产管理策略?

3、如何扩大数据资产在企业内外部的应用范围、丰富数据资产应用场景、构建数据资产生态伙伴?

4、如何计量数据资产价值?

5、如何测算数据资产总投入成本、有效控制数据资产成本总额?

 

图2 数据资产化阶段面临5大问题

 

数据资产运营是企业解决现有问题,实现数据资产化的重要抓手。数据资产运营以持续释放数据资产价值为目标,通过对数据应用流通情况进行持续跟踪、分析及评价,建立数据供给端与数据消费端之间的正向反馈闭环,不断适应和满足内外部利益相关方各类数据资产需求,使数据资产成为企业发展的核心竞争力。

 

通过调研和评估观察,我们总结出数据资产全运营“五步法”:数据资产规划、数据资产识别、数据资产应用、数据资产推广、数据资产优化

 

 

图3 数据资产运营5大环节

 

数据资产规划:这是数据资产运营的第一步。通过总结数据资源化阶段的建设成果,明确数据资产运营的核心目标、利益相关方,进一步确认纳管范围、资产目录体系、认责体系、权益分配等。例如,对于一些企业而言,短期是以搭建数据资产自助分析平台、丰富数据资产服务形式为目标,以提高企业内部数据使用方的数据意识和分析能力,中期则以构建数据内部收益分配机制、扩展外部数据合作生态为目标,使数据资产在企业内外部自由充分流通,长期则以数据资产估值定价、数据资产入表为目标,实现数据资产真正价值化;

 

数据资产识别:是指在梳理现有数据资源基础上,基于各类数据资产使用方需求,综合考虑业务、管理、法务、会计、财务等多方视角,确定数据资产识别标准,进行数据资产识别,明确各类数据资产描述信息,并按照分类、分级挂载到数据资产目录上,开展统一的数据资产管理

 

数据资产应用:是指在明确应用过程中的数据安全、数据质量及隐私保护要求的基础上,梳理各类应用场景,明确各类应用场景的使用方、开发方、数据内容、数据血缘关系、算法模型、效果评价指标等内容,开展内部共享应用、外部开放流通,以场景和内容驱动数据资产持续应用;

 

数据资产推广:是指通过培训宣贯、赛事举办、交流分享、外部合作等方式,丰富数据资产推广渠道,推动企业数据文化及数据生态建设,构建数据资产用户画像,区别于被动的数据资产推广,这样的方式使数据资产更精准触达数据使用方;

 

数据资产优化:是指通过核验数据资产的准确性、应用量、投入产出比等信息,对不一致、性价比低的数据资产进行变更或处置,优化数据资产配置的过程。数据资产优化主要包括数据资产核验、数据资产变更、数据资产处置等内容,建立对数据资产目录、数据资产内容以及数据资产访问权限的规范化维护流程,评估数据资产价值和成本,实现数据资产动态更新,对数据资产持续升级优化。

 

来源:大数据技术标准推进委员会


 

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