關于集團化企業大數據資產建設與運營管理模式研究

摘要：目前，我國正在逐步加大數字化推進力度，在數字時代的浪潮下，企業開展數字化轉型已是必要之舉。企業進行數據資產運營管理既能助力國家大數據戰略實施，又能提升市場競爭優勢，促進企業決策優化，實現可持續長遠發展。基于此，本文立足數據資產管理，以集團化企業中國醫藥集團有限公司（以下簡稱“國藥集團”）為案例企業，通過明確企業自身運營架構與市場特性、調查企業資產運營管理現狀、分析當前企業數據管理困境與需求，在綜合歸納已有數字化轉型策略的基礎上，結合國藥集團的國資與其他非公有資本混合所有制經濟企業特性，以及“大規模、多業務、跨領域”的業務開展模式，從數據資產化、戰略一體化、管理體系化、體系平臺化、集約中臺化、稽核定期化、要素市場化角度，闡明國藥集團實現“自下而上，層層集中”的數據資產管理可行路徑，并給出適合國藥集團數據資產運營管理的有效方案設計與實施建議。

關鍵詞：集團化企業；數字化轉型；數字資產運營；企業管理

引言

發展數字經濟、推進數字化轉型是當下企業轉型發展的大方向。黨的二十大報告提出，要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。”[1]數字化轉型是企業在當今競爭激烈的市場環境中保持競爭力的關鍵，企業通過數字化轉型能夠優化資源獲取和配置，快速感知市場變化、識別潛在客戶需求，重塑企業發展模式和競爭優勢[2]。從很多重大會議和經濟政策中可以感知數據的重要性日益顯著，而良好的數據資產管理成為推動企業數字化轉型、加速數據價值釋放的重中之重[3]，數據資產化建設與運營管理的能力是檢驗和衡量數字原生水平的關鍵尺度[4]。

數據資產是企業及組織擁有或控制，能給企業及組織帶來未來經濟利益的數據資源。數據資產一般在企業的運營活動中形成，通過產生、獲取、處理、存儲、傳輸和應用全過程，發揮其寶貴的價值，給企業帶來收益。數據資產管理的重要性不言而喻，一是積累數據有助于明確業務內容與具體的服務形式；二是盤活數據有助于幫助決策者察覺到數據信息包含的規律[5]；三是交易數據有助于發揮數據的資產價值，給企業增加收益[6]。

因此，我國企業有必要從設計規劃起步，建立一套科學實用的數據管理方法論體系[7]，指導企業開展數據資產管理核心能力建設。從離散的管控模式向流程化、規范化、智能化方向轉變，從混亂孤立的信息孤島向統一規范的大數據中心轉變，努力提升企業數據資產管理的硬實力與軟實力。

1. 發展現狀

數字化機遇下，做大、做優、做強數字經濟，要充分發揮數據要素價值所在，讓數據要素賦能實體經濟，企業若要實現高質量、高標準發展，必須推動構建企業新發展格局。近年來，國藥集團一直在加快數字化發展進程，但與其傳統實體資產管理相比，對數據資產的管理手段仍然較為原始，對數據資產類別、數據資產、數據安全、資產評估等都缺乏精細管理，這一不足會成為影響企業實現數據增值的關鍵問題。為加強數據與實體經濟的深度融合，實現新舊動能轉換，國藥集團須厘清企業數據資產發展現狀，明確數據資產管理目標，在追求以精益為中心的基礎上，實現質量型、科技型和綠色型發展。

我國企業的數據資產管理進程已到了關鍵實踐階段，政府、金融、互聯網企業等機構紛紛提出數字化轉型路線，探索開展數據資產化工作新模式。然而，在實際應用中，數據資產管理仍然面臨一系列的問題和挑戰，阻礙了企業數據資產管理能力的持續提升。主要包括以下五個方面。

一是數據資產管理內驅動力不足。大多數企業雖然外部動力已經增強，但內部仍面臨數據戰略與價值不一致、缺少數據應用方法、數據文化不完善等問題，內驅動力不足。

二是數據資產管理與業務發展存在割裂。現階段，企業對資產管理戰略不夠重視。在組織結構上，數據資產管理團隊與業務團隊溝通與協同不夠有效，存在“脫節”問題。

三是數據質量難以及時滿足業務預期。由于人工操作的工作較多、數據質量管理技術不足等原因，導致多數企業的數據質量不達預期，提升速度也緩慢。

四是數據資產無法持續經營。多數企業缺乏數據管理的意識和相關人才，缺乏相關理念和方法，難以充分調動積極性，并且數據使用者和管理者之間溝通交流少，反饋機制不完善，造成數據產品應用效果不佳的問題。

五是數據安全問題。數據資產被意外泄漏的事件屢屢發生，國家行業的數據安全合規要求也日益復雜。

針對上述數據資產管理問題，亟須一套科學、有效、實用的數據資產管理與運營體系來規范工作，提升企業數據資產管理與運營能力。

2. 模式研究

集團化企業的結構復雜，存在不同部門間的數據結構不統一、子公司各部門間數據難打通等問題，這一系列問題常常會導致數據統計分析不夠準確、高層決策困難等問題。因此，集團化企業需要基于數據能力成熟度模型（DCMM模型），構建適用于集團化企業大數據資產建設與運營管理的新模式，促進企業數據管理向高水平管理能力發展。本文所提出的模式如圖1所示。

值得注意的是，國藥集團作為特大型中央企業，在企業規模與架構上有別于一般企業，其體系之龐大、架構之復雜是一般企業難以達到的，因此，難以單純套用一般企業的數據資產管理方式來充分激發其數據資產活力，實現國藥集團數據價值利用最大化。

2.1 厘清企業數據資產發展現狀，明確企業數據資產管理目標

在厘清企業數據資產現狀及問題后，國藥集團需要進一步塑造數據流通能力與應用能力，國藥集團各個部門及子公司各自存儲數據，缺乏跨部門共享數據的管理機制，存在較為嚴重的數據孤島問題。因此，縱向上要實現從生產到管理的內外流通，橫向上實現部門及子公司間的數據共享。此外，集團化企業的數據資產還存在時間滯后、質量不高等問題，因此，要進一步加強數據的應用能力，使數據易用、好用、耐用。

2.2 確保企業數據資產有效集成，構建企業數據管理戰略規劃

國藥集團內部產業鏈呈現出明顯的多元化特征，產業領域不僅覆蓋科技研發、工業制造、物流分銷、零售連鎖、醫療健康、國際經營，還包含金融投資、專業會展、工程技術等。在集團化企業內部，跨地域、跨業務領域數據需求量大，溝通協作頻繁，各子公司的信息系統建設一致性較差，缺乏統一的制度和流程保障，無法有效集成所有數據資源并高效轉化為數據資產，還會帶來信息溯源困難、信息留痕失效等問題。因此，企業亟須構建自上而下的數據管理戰略規劃，基于已有的數據管理基礎，從制度、工具方面著手，規范企業數據管理工作，提升數據標準、數據質量與數據安全。

2.3 面向數據資產全生命周期、構建企業數據架構規劃

數據架構用于規范指導集團化企業實現數據資產高效流通。國藥集團需要結合自身特大型央企特性，打造完備的、自下而上、層層集中的數據架構。目前，企業數據流、業務流和價值流的融合對接還需要進一步樹立，數據對業務的支持還有待加強。需要面向數據資產“產、聚、存、分、服、用”全生命周期的數據價值鏈，建設數據架構規劃，激發數據資產“從工廠到農場再到商場”的價值最大化。在完善好企業的數據架構規劃后，國藥集團需要實現數據架構規劃自上而下的規范實施，確保每個環節都有專門的數據管理與運維人員，確保不同業務間數據資產的高效運轉與效用最大化。

2.4 構建企業數據治理體系，確保數據高標準、高質量與高安全

數據治理描述企業如何管理數據資產，為數據標準的規范、數據質量的提升和數據安全的保障提供了評估依據。數據標準是數據質量提升的關鍵，企業需要在行業數據監管基礎上，對比標準檢查機構所制定的標準，對不同部門內部使用特定數據的定義進行規范，同時重視對數據標準制定框架的搭建。尤其是在同級子公司之間，要構建好數據標準與質量管理體系，以確保同級企業數據資產在向上流通時，具有統一的數據結構，方便上級企業能夠更加高效地進行企業數據資產管理。在數據質量方面，制定數據質量的衡量指標，定期發現、評估數據在使用中的質量問題，加強數據的檢查、校驗、數據結構分析和清理工作。在數據安全方面，國藥集團需要根據現有法律法規、國際標準、行業標準及安全策略制定數據規范操作流程，定期對數據安全進行檢查、維護與更新。

3. 實施與應用

在制定明確的數據資產建設與運營管理體系之后，企業需要針對不同管理職能開發對應的數據管理平臺。對國藥集團而言，需要搭建成熟的數據資產管理與運營服務平臺，促進管理與運營工作流程化、可視化、智能化。

3.1 構建元數據和主數據管理平臺，打牢企業數據一體化基礎

元數據管理平臺能夠幫助了解數據資產的分布與產生過程，包括異構環境下元數據的采集、參考不同類別所展示的數據實體信息與其實際分布情況、數據地圖、血緣關系的全鏈分析，以及根據數據源庫等對元數據進行搜索。國藥集團的主數據管理平臺需要包括存儲、整合、清洗、監管、分發五大核心功能，確保主數據在各個信息系統間具有高度一致性。此外，主數據必須基于全域數據，具有準確性與完整性。從戰略上看，主數據平臺的構建有效推動了業務運營一體化，為業務上云與大數據分析做好了準備。

3.2 注重數據質量與安全，打造全生命周期管理平臺

數據質量管理是對“產、聚、存、分、服、用”全生命周期中每個階段可能引發的各類數據質量問題進行識別，并對質量問題的嚴重程度進行度量，實時監控數據治理過程，對數據質量較差的業務部門進行預警等一系列管理活動，并通過調整企業數據治理團隊結構，改善和提高企業的組織管理水平，實現數據質量的進一步提高。國藥集團的數據質量管理平臺包括對數據質量的需求管理、規則設置、標準統一、規則校驗、任務管理等基礎功能。數據從生產到加工、應用，再到銷毀的全生命周期，都需要進行有效的數據質量管理。

3.3 打造一體化數據中臺，業務上云實現數據高效流轉

對國藥集團而言，數據中臺建設與數據架構建設類似，同樣需要以“自下而上，層層集中”的模式展開，其全流程包括計劃、分析、設計、開發、測試與部署，在前期不同種數據管理平臺的基礎上，以“智慧國藥”與“數字國藥”為支撐，運用新技術、新理念推進企業管理和數據治理模式的創新。國藥集團需要搭建數據中臺的架構，繪制數據中臺藍圖，將企業海量的數據資源轉化為數據資產，確保數據中臺擁有統一完善的企業信息模型、統一的數據源與數據口徑、一致的數據出入口與專業的數據管控中心，使數據資產能夠在數據中臺實現高效運維與流通。

結語

為更好地促進國藥集團大數據資產建設與運營管理模式的作用發揮，未來需要持續做好三方面的工作。

一是定期開展數據資產管理的稽核評估。在稽核評估階段，可采用“自上而下”的方式進行層層檢查，構建數據分析模型，開展全局調研，對企業多維數據進行分析診斷，包括核心數據確定、質量規則制定、數據評價指標構建、數據質量檢查、數據報告發布、問題整改等環節，一旦發現企業在經營管理中出現問題，及時進行深入分析與研究，并提出管理與改善意見。

二是堅持暢通未來數據要素流通，數據實現資產化與要素化的轉變要歷經眾多階段，最終實現“數實深度融合”高質量發展。國藥集團要持續鼓勵集團及各子公司利用數據，做強數據核心治理能力、做活基于數據的應用分析決策能力，以數據為抓手打造新業態。數據不再是傳統的技術視角，而是逐漸走向新經濟視角，開始有數據型的新發展引擎。現階段，對于國藥集團而言，從數據驅動向要素驅動轉變，是其作為鏈長企業，從企業高質量發展向產業高質量發展的關鍵所在。為有效實現“數實深度融合”，賦能企業間整體集團化的發展模式，需要暢通企業數據的流通運營，實現數據資產在企業內共享、在企業間流通。

三是構建數據權屬確權體制，構筑數據資產流通與權益的基礎保障。對于集團化企業而言，在數字運營階段需要打造“數據大集”，關注數據維權、數據確權、價值評估、數據流通、數據服務，促進數據要素在市場中的有序流通。

參考文獻：

[1]習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告[EB/OL].（2022-10-16）[2023-9-20]https：//www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm.

[2]吳信東，應澤宇，盛紹靜，等.數據中臺框架與實踐[J].大數據，2023，9（6）：137-159.

[3]李香梅，叢佳琛，李猛，等.數字經濟背景下數據資產價值提升路徑研究[J].中國資產評估，2023（10）：18-24.

[4]范文娟，郭亮.以提升業務價值為導向的企業數據治理實踐[J].數字技術與應用，2023，41（9）：31-33.

[5]葉露，潘立，丁昱尹.數據資產質量評價及價值評估技術研究進展[J].中國資產評估，2023（8）：50-59.

[6]劉雁南，趙傳仁.數據資產的價值構成、特殊性及多維動態評估框架構建[J].財會通訊，2023（14）：15-20.

[7]孟圓.激活國企數據資產：管好用好釋放要素價值[J].國資報告，2023（7）：99-102.

作者簡介：王汝林，碩士研究生，經濟師，高級工程師，研究方向：數據資產化與產業數字化。