信息生態視角下企業數據資產管理機理研究

〔摘 要〕數據資產的有效管理是企業開展大數據應用、實現數據化運營轉型的必然選擇。以信息生態為基本理念，從數據質量管理的維度著手將其與企業數據資產管理的實際情況相結合，構建出適用于企業數據資產管理的信息生態模型，對相關角色群體的不同任務和目標進行功能性劃分，進而對數據資產管理的角色進行合理分配；同時分析數據資產管理信息生態模型的運行機理與具體功能，旨在提高企業數據資產管理的效率和實現數據資產價值的深入挖掘，解決在隱性和業務層面上的可操作性問題。

〔關鍵詞〕信息生態；企業數據資產；運行機理；價值挖掘

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.004

〔中圖分類號〕G302 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）12-0024-06

〔Abstract〕An effective management of data assets is an inevitable choice for enterprises to carry out large data applications as well as to realize data operation transformation.The paper took the information ecology as the basic idea，started with the dimensions of data quality management，combined them with the actual situation of enterprise data asset management，constructed an information ecology model which is suitable for enterprise data asset management，and then divided the tasks and goals of the relevant roles into functional categories，distributed the role of data asset management in a reasonable way further；At the same time，it analyzed the operational mechanism and specific function of the data asset management information model，aimed to improve the efficiency of enterprise data asset management and to dig into the value of data assets，finally it solved the operational problems at the hidden and operational level.

〔Key words〕information ecology；enterprise data assets；operation mechanism；value digging

數據資產管理貫穿現代企業生產及管理的各個環節，對數據資產管理的深入研究將會為政府管理、企業經營帶來深遠的影響。而數據資產管理作為企業在信息化建設這一洪流推動下的必然產物，是開展大數據應用、實現數據化運營轉型的必要途徑。企業數據資產若要實現生態化的可持續流轉，離不開信息生態流程的支撐，一個均衡、穩定、綠色的信息生態系統不但能使企業中的信息資源得到合理分配，而且能夠使企業經濟效益有所提升，甚至還能進一步拉動其他相關行業的良性發展。因此，企業中數據信息生態系統能否良性發展顯得尤為重要。筆者從信息生態的視角出發研究企業數據資產管理的運行機制，同時對其演化機理進行闡述，旨在為企業數據資產管理提供建設性的對策建議。

1 數據資產管理研究綜述

現有的數據資產管理是在數據質量測度的基礎上對數據資產進行有效地評估與價值挖掘，高質量的數據是數據資產形成與使用的先決條件。數據質量的測量維度通常包括數據信息的精度、細度、可靠性、重要性、一致性、及時性、可理解性、簡潔性、可用性以及可信度[1]，這些維度相互關聯，但也相互沖突。因此，后續又有學者對上述測量維度進行深入研究，以形式化的方法定義出現今數據質量最常用的測量維度：數據信息的一致性、正確性、完整性、最小性和可信性[2]，可信度往往作為數據質量測量的重要依據之一。經過數據使用、重新計算、分析模型和資產化管理等操作后[3]，具有“可信度”的數據即高質量的數據便能進一步形成數據資產，通過為使用者提供有價值的數據信息而實現增值。然而在大多數企業中，數據資產的管理卻不被視為核心業務活動，管理者只依賴于傳統的組織信息源來管理數據信息，由于缺乏對源數據的管理、篩選與關注[4]，導致數據集成方案昂貴而費時，最終常常以失敗告終。只依賴于傳統的信息組織方法產生或是提供的數據質量往往不佳[5]，并且可能對企業經營造成重大的負面影響：1）對于企業常規戰術中規定所需完成的任務，喪失原有生產率且生產的錯誤率較高；2）無法通過直接處理或業務活動監視等舉措交付研究成果。因此，管理者需要將企業中的數據質量管理工作視為核心業務，而不是可有可無的附加工作，及時從控制系統[6]、維護系統[7]、采購系統、物流系統等捕獲數據信息的質量問題，對數據信息進行分類與管理[8]，同時管理者還要處于一定的高度，深入研究質量不合格的數據信息將會對企業業務和關鍵戰略舉措產生哪些不利的影響，總結經驗教訓，讓組織中的其他成員從這些經驗中汲取精華，遵循結構化的方法對現有的數據資產管理方法進行改進，以確保用數據資產帶動企業業務的穩健發展和資源的可持續流轉[9]。endprint

但只從數據質量這一單一環節來計量數據資產的價值是不全面的。Mitroff 和Linstone認為，任何現象、子系統都需要使用“多重透視法”來分析，即從不同的視角出發對問題進行剖析。因此，二人使用TOP模型從技術、組織或個人的角度對企業數據資產管理問題進行分析：1）T技術視角，將組織視為個人、群體、組織和系統之間的層次結構或相互關系網絡；2）O組織視角，一個組織在效率和效率方面的表現十分重要；3）P個人視角，要對組織中每個人的關注點進行集中分析[10]。在TOP模型的研究基礎上，L.Lyon計及高校數據資產管理所要達成的主要目標，構建出一種通用的數據資產審計框架[11-12]，研究者在進行數據管理時，可以參照這個系統進行調研，明確數據資產吸收、管理和釋放的政策、實踐的注意事項等[13-14]，為后續數據資產管理的研究工作打下了良好的基礎。

縱覽已有研究成果，國內外對于數據資產管理的研究雖已具雛形，但針對企業數據資產管理可借鑒的研究成果較少。因此，筆者在前人已有的研究基礎上，基于數據質量管理的維度，將其與企業數據資產管理的實際情況相結合，立足系統科學學提出的整體最優的思想，構建出適用于企業數據資產管理的信息生態模型，對與數據資產管理有關的群體的總體意圖和演化方向進行總結分析，進而對數據資產管理的角色進行合理分配。同時明確數據資產管理信息生態模型的運行機制與具體功能，旨在提高企業數據資產管理的效率，改進數據信息質量、交付高質量的數據信息即數據資產，解決在隱性和業務操作層面上執行政策難的問題。

2 信息生態與企業數據資產管理的融合機理

企業數據資產具體指被企業擁有及控制，能為企業帶來價值的數據，對這些數據加以管理后可以提升企業對數據的運用和價值挖掘的能力。若要實現數據資產管理工作生態化可持續流轉，即高質量的數據信息高效、連續不斷的為企業建設項目儲備、投資運營決策提供參考，就離不開信息生態理論的支撐。信息生態理論以系統論和生態論為契機，融合二者特點，兼具二者屬性，是一項對人、信息技術和社會環境協調發展進行研究的理論，倡導對信息技術加以利用進而推動人類進步和生態的可持續發展，對社會具有重要的價值和意義。信息生態理論中信息資源、信息人和信息環境共同構成了信息生態系統的基本框架，根據人在信息生態系統中所扮演的角色與起到的作用不同，具體可以將其分為信息生產者、信息傳播者、信息消費者、信息組織者以及信息分解者。其中信息組織者是信息生態系統中的主體因素，處于各個信息節點的核心環節，信息資源是信息生態系統進行信息的傳遞、儲存、檢索、加工的關鍵因素。同時，信息生態系統具有多樣性、協同演化、系統性、復雜性等特征[15]，它是由多個要素相互作用構成的一個動態的、統一的社會生態系統，是整個社會生態系統的組成部分，與其他社會生態子系統相互作用、相互影響以實現信息的流轉和信息的共享。各角色間具體關系見圖1。

企業數據資產管理工作以主數據管理、元數據管理、數據質量管理以及數據運營管理為核心，以數據應用為主要驅動，以數據資產管理的組織機構為運作載體，以數據資產管理規章制度為保障，運用必要的信息化支撐手段，構建出企業數據中心，進而實現“數據更好用、管理更規范、保障更有力”的管理目標。如果把企業數據資產管理的過程視為一個流程或路徑的話，可以將與其相關的組織機構抽象為信息載體，將信息、技術等要素抽象為信息流，那么企業的數據資產管理工作就可以視為數據信息在不同的部門進行流轉，最后被整合為高質量、有價值的數據資產，進而為企業的項目儲備與投資決策提供參考依據的過程，見圖2。

對比分析圖1與圖2可以發現，企業數據資產管理系統與信息生態系統在邏輯以及功能結構上具有極強的相似性，且運行規律以及整個體系的延展性極為相似。在二者的系統結構中都強調“流動”是基礎，圖1強調信息的流動，圖2強調數據的流轉；且信息與數據的產生、監控、組織、傳播、整合是研究的主體內容，信息與數據資產的應用、運營是主要驅動，通過應用的不斷開展，可以實現信息與數據價值的變現，推動信息與數據質量的提升；二者都基于系統論的思想，通過對系統內部和系統外部環境中各個要素的對比分析，總結各個要素之間的相互作用機制，以期實現信息在系統各個要素間的有序流轉與實時共享；最后數據資產組織者同信息組織者一樣，處于數據資產管理系統的各個節點，起到核心調配組織作用，消費者可以對組織者提供的數據資產信息直接加以使用。所以企業數據資產管理系統實際上就是一個小型的信息生態系統，二者的運作機理具有高度一致性，將企業的數據資產管理工作與信息生態相關理論有機結合將會為數據資產管理工作帶來新的思路。

3 信息生態視角下數據資產管理模型的構建

信息生態系統中的各要素不是絕對獨立存在的，各要素之間是具有相關性和相干性的，且不存在每個元素或部分與其他元素或部分絲毫不相干的情況。所有元素或組分都會依照該系統所特有的、而且又足以與其他系統相區別的方式與彼此相聯系。系統中的各個元素相互依存、相互作用、相互激勵、相互補充、相互制約，構成一個完整的信息生態系統[16-17]。筆者基于信息生態的視角構建了電力企業數據資產管理的生態系統模型。信息生態視角下的電力企業數據資產管理的生態系統模型主要由內部影響因素和外部影響因素構成，內部構成主要包括數據生產者、數據傳播者、數據組織者、數據分解者、數據消費者以及數據信息生態鏈，外部影響因素則具體指數據信息所處的環境因素，具體包括社會經濟水平、數據信息傳播技術條件、國家相關政策、社會資本和文化環境[18]。

3.1 內部構成

3.1.1 企業數據資產管理信息生態系統模型中的信息

在企業數據資產管理信息生態系統模型中，將系統中的顯性信息流、隱形信息流、技術流等抽象為數據流。數據流是數據信息流轉的載體，是系統中各個要素進行交流的客體，也是整個企業數據資產管理信息生態系統中最具活力的部分。數據信息按照定義涵蓋的范圍不同具體可以分為主數據、業務數據和元數據。主數據是用于定義業務實體，并且在整個企業范圍內跨業務重用和共享的數據，如物料、設備、財務科目等。業務數據用于定義圍繞業務實體發生的與企業經營活動相關的數據，如物料采購相關的采購申請數據、采購訂單數據、入庫記錄數據等。元數據是指描述主數據和業務數據的數據庫表、表的結構及具體含義、表間關系及運行信息。主數據、業務數據和元數據三者間的關系具體見圖3。endprint

3.1.2 企業數據資產管理信息生態系統模型中的信息生產者

在企業數據資產管理信息生態系統模型中，信息生產者是各組織機構中在運行過程中生產主數據、業務數據和元數據的業務部門。將生產者提供的基本數據信息加以整合后，可以使其成為能為企業創造價值的數據資產，數據資產的生產過程指的是為了提升企業對數據的運用和價值挖掘能力而進行的、對企業中與投資、儲備、評估、生產有關的數據信息進行篩選分析的一系列活動。

3.1.3 企業數據資產管理信息生態系統模型中的信息消費者

在企業數據資產管理信息生態系統模型中，信息消費者是企業中各部門的管理者以及進行項目儲備、建設投資的決策者。對數據信息的使用與消費是數據資產管理的主要驅動，通過數據應用的不斷開展，實現數據價值的變現，進而推動數據質量的提升。具體來說，消費者消費的不僅有顯性數據信息，還包含深層次的隱性數據信息。管理者運用可靠、及時、清晰的數據資產信息，可以有效管理業務、數據和邏輯的相關性，進一步了解數據資產的實時變化情況，知曉數據資產的健康運行狀況和數據資產的來龍去脈，建立起可以有效落地執行并且可以持續優化的管理制度。決策者通過運用企業級、標準化、高共享的數據資產信息，可以知曉數據資產的總體狀況，對企業的發展規劃、經營狀況進行診斷，并以診斷結果為依據，按照投入產出最大化為原則安排下年度項目儲備、建設投資的建議。

3.1.4 企業數據資產管理信息生態系統模型中的信息傳播者

在企業數據資產管理信息生態系統模型中，信息的傳播者是數據運營管理小組中的信息共享發布管理部門。從事信息共享發布管理工作的人員主要完成業務視圖、數據視圖的建立、業務綜合應用的審查、發布、授權等工作，基于發布的內容，建立共享管理功能，建立數據推送、專業數據訂閱等管理機制。作為數據信息傳遞者的共享發布管理部門還需要將數據信息消費者的數據需求及時傳遞給數據信息生產者，使生產者有目的的進行數據的生產，或是在已有數據庫中有針對性的提取有價值的信息，提升數據資產管理的效率。

3.1.5 企業數據資產管理信息生態系統模型中的信息組織者

在企業數據資產管理信息生態系統模型中，信息組織者是數據運營管理組中的數據需求管理專員。信息的組織者處于信息節點的核心環節，會對信息流量以及信息的流動方向起到調整與調度的作用。作為信息組織者的數據需求管理專員通過建立內、外數據集成需求和數據應用需求的在線收集、提報、審核等通道，實現信息需求的申請、結果反饋的閉環管控流程、在線管理、信息共享發布等功能，以跨專業應用為核心，以促進數據資產的融合、實現數據資產價值變現、提升數據質量為目標，分批次開展數據應用的需求收集、應用實現、評價的發布等工作，使信息有序化，便于用戶與專業人員直接使用與查詢，組織者的具體工作機制見圖4。

3.1.6 企業數據資產管理信息生態系統模型中的信息分解者

在企業數據資產管理信息生態系統模型中，數據運營管理組中的對外發布部門、營銷部門、微信微博公眾號、宣傳網站、社會信息部門承擔了大部分的數據信息分解任務，通過定期公示使數據信息被全社會所認知，基于企業數據管理中現有的質量問題跟蹤功能，拓展形成關于數據質量問題的閉環管控系統，實現問題審核、問題發布、問題跟蹤、數據質量評估、統計分析、支撐單表問題分析、趨勢分析、影響分析、血緣分析等功能，留下有使用價值的數據信息，將對企業項目建設投資無關的、過時的數據信息分解掉，使其資產性降低為零。除此之外，系統中的數據信息組織者、生產者、傳播者、消費者也會在運作時從事一定的信息分解工作，信息組織者在自動分解方面發揮的作用更大。換言之，組織中部分角色會隨著場景的改變在各個信息節點之間進行職能的轉換，信息傳播者和組織者的專業指向性更強。

3.2 外部影響因素

企業數據資產所處的信息生態環境是一個為數據資產的產生、流動、發展、改進、整合、應用提供必要動力的功能性環境，影響并制約其發展的因素主要包括社會經濟水平、數據信息傳播技術條件、文化環境、國家相關政策和法律。社會的整體經濟水平可以為數據信息鏈的運作提供經濟基礎，而信息環境的發展水平直接體現出工業化經濟向現代化經濟轉變的程度，它與國家現代化經濟的關系息息相關[19]；數據信息傳播技術條件會影響數據信息鏈運行、流轉的速度[12]和數據信息鏈中的數據信息流轉的效率[20]；數據資產所處的文化環境會影響人們的數據資產消費觀念，增強人們消費數據資產的意愿[21]；國家相關政策可以監督企業合理科學的對數據資產加以應用，國家出臺的法律條款可以杜絕數據資產亂用、濫用的現象出現。

3.3 運行機理

若以傳統信息生態環境的視角來考量企業數據資產的運行機理，則認為數據資產的轉移從數據生產者開始，即企業中各個業務部門通過各自業務工作的實現生產出大量的主數據、業務數據以及元數據，經由傳播者將數據資產向組織者、消費者轉移，最終被數據資產分解者分解。而基于信息生態視角的企業數據資產管理的主旨則是“需求側拉動數據資產的演化發展”，在該視角下數據資產轉移的起點并不是生產者，而是來源于企業數據資產的消費者即管理人員與決策人員的數據需求。隨著信息化觀念的不斷深入，以及跨專業業務貫通和數據價值挖掘分析的需求越來越多，企業開展了部分優化進而提升全局數據資產管理的工作，這也為管理者與決策者提供了跟隨時代腳步優化發展其工作的動力。企業管理者的主要需求：1）運用數據資產來對原有的管理標準進行優化或重新制定出一套更加健全的管理體系，以提升企業內各部門工作的規范性；2）使數據在各個部門之間可以暢通融合，使業務信息有效傳遞、有效聯動、有效貫通、有效集成、充分共享，降低數據治理的難度；3）優化數據資產管理的體系，消除企業中存在的異構系統，使數據資產實現跨專業業務流轉，使各個部門的業務人員可以便捷的使用數據。而決策者的主要消費需求則是對企業將要投資建設的項目進行準確評估，預估其為企業帶來的經濟流入，在多個方案中依據企業現有經濟水平抉擇出一套或多套投資方案為企業創造出最大的價值。消費者的需求通過傳播者即共享發布管理部門傳遞給組織者和生產者，數據資產的組織者即數據需求管理專員整合消費者的消費需求，將作為數據資產生產者的各個業務部門提供的元數據、主數據、業務數據信息進行篩選分析，使其成為一套有序的數據資產并深入挖掘其價值，將與消費需求相匹配的數據資產反饋給決策者與管理者。這個過程充滿了數據信息的整合與價值挖掘，消費者對未經組織者處理的數據信息進行選擇性消費，對基于數據需求的組織者加工過的數據信息直接消費。endprint

由消費者的實際需求出發，可以緩解組織者信息篩除、接收和處理的壓力，減輕消費者信息攝入的負擔，同時提升決策者與管理者的信息受理率、信息吸收率以及信息產出率，降低該生態系統中各個要素之間的信息拒收率。企業作為微觀經濟的主體，隨著改革的不斷深入，必須要自主經營、自負盈虧、自我約束、自我發展、面向社會大眾，這就要求其運作透明化，將部分對社會有價值的數據信息通過分解者即對外宣傳部門、營銷部門、微信微博公眾號等整理、分類最后輸出給社會公眾，直至其被完全分解。若在企業數據資產信息生態鏈中引入政府評估機構作為數據資產的分解者，那么整個鏈條將會被激化，由單一的內部運作轉化為內外結合運作，且評估機構的專業性將會提升分解效率，促使整個鏈條中的數據轉移更加高效、流暢。

生態環境因素會對企業數據資產信息生態鏈造成十分突出的影響，例如社會經濟條件不景氣或者法律政策的打壓，難以給予企業數據資產管理物質以及精神支持，那么信息生態系統中各個角色的工作意愿將會大幅下降；而充裕的資金支持則會刺激消費者的消費需求，進而激活整個企業數據資產信息生態鏈的流轉。信息生態系統是一個具有自我調節與恢復功能的復合體，數據資產信息生態鏈會對外部環境做出平衡性適應，對數據資產轉移進行整合與協調，使整個系統與外界信息環境有機融合、相互促進，進而形成整個企業數據資產的信息生態系統全面、協調、可持續流轉的局勢。整個系統的運行機理具體見圖5。

3.4 演化機理

由于社會環境構成復雜，各要素之間的關系不斷變化，企業數據資產信息生態系統若想平衡穩定發展就必須緊跟社會發展腳步不斷自組織與進化。信息生態視角下的企業數據資產運行機制的演化主要體現在兩個方面：1）由以往的數據資產內循環進化為內循環與外循環相結合，這一顯著變化主要體現在消費者與分解者的角色轉換上。以往的數據資產消費者主要指的是企業中的管理者與投資建設的決策者，但隨著企業之間競爭的日趨增長，若想在眾多競爭者中取得一席之地僅僅注重內部的管理是遠遠不夠的，還要考慮社會公眾的數據資產消費需求，企業數據資產管理信息生態中的組織者、生產者、傳播者等要在滿足社會公眾顯性需求的同時深入挖掘其隱性需求，提升其數據使用滿意度，實現企業的利益取得與持續經營；在分解者這一角色的原有基礎上加上社會評估機構。原有的分解者只是單一的向社會散布數據資產信息，沒有形成一套嚴謹完整的反饋機制，因此將社會評估機構視為企業數據資產管理信息生態系統中的分解者，評估機構使用專業的評估模型與具體的評估指標對數據資產進行量化評估，將對社會有價值的數據信息有選擇的進行公示，直至其被完全分解，將質量不合格的數據信息反饋給企業，使企業從中發現并總結數據質量管理中存在的問題，對現有的管理方法進行改進，使數據資產管理工作有據可依、有理可循。數據資產管理采用內循環與外循環相結合的運行機制可以有效擴大數據的應用領域，使數據資產的價值成倍增加。2）原有的信息組織結構中并沒有組織者這一角色，現加入組織者進行數據的組織整合。以往的數據資產由生產者生產直接經過傳播者傳遞給消費者，消費者需要在龐雜的數據資產中自行篩選出所需信息，既浪費時間又耗費精力。引入組織者使其處于企業數據資產信息生態系統的核心環節，通過濃縮綜合、結構轉換、載體變換等方法使數據資產有序化，便于消費者進行數據查詢與數據使用，可以有效提升數據資產在各個角色之間的流轉效率。

4 結 語

基于信息生態的相關理論來研究企業數據資產管理的運作機制主要借鑒了系統科學學的思想，將整個運行機制視為一個完整的信息生態系統，使各個流轉環節有機協同，各個節點的角色分工明確、職責清晰，提升整個系統運行的流暢性與工作效率。一個均衡、穩定、綠色的數據資產生態系統不但能使企業的數據資源得到合理分配，而且能夠使企業的經濟效益有所提升，甚至還能進一步拉動社會中其他相關行業的良性發展。在企業中，數據資產的流轉由內循環進化為內循環與外循環相結合表現出數據資產生態系統正在日趨穩定，在生態鏈中引入組織者表現出數據生態系統角色分工正在日益明確。整個社會層面對數據潛在價值的認知是企業數據資產管理的主要驅動，數據資產生態鏈的有序和優化是企業數據資產管理生態系統發展的有效形式，經濟支持與法律制度健全是企業數據資產管理工作有效進行的重要影響因素。

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（本文責任編輯：孫國雷）endprint