數據資產的管理和保護問題研究

陶怡

摘要：隨著數字化時代的到來，數據逐漸成為企業一項重要的資產。做好數據資產的管理和保護有助于企業保障數據的安全和隱私、提升市場競爭優勢，提高運營效率并降低成本。然而，目前，企業在數據資產的管理和保護過程中還存在一系列的問題，這些問題嚴重制約企業對數據資產的管理和保護水平，并對經營造成一定的威脅。基于此，本文概述數據資產的內涵；接著闡述做好數據資產的管理和保護的意義；而后總結目前數據資產的管理和保護中遇到的問題；最后提出數據資產的管理和保護的優化策略，以供參考。

關鍵詞：數據資產；資產管理；資產保護

DOI：10.12433/zgkjtz.20240933

在數字經濟時代，數據資產管理和保護已經不再僅僅是一項技術任務，更是一項涉及組織文化、戰略規劃和人才培養的全面工程。因此，企業要建立健全數據管理策略，制定明確的數據保護政策，投資先進的數據安全技術，加強員工培訓，以及構建和完善數據安全保障機制，以更好地應對數字化時代帶來的挑戰，實現可持續發展和創新。

一、數據資產的內涵

數據資產是指企業擁有或控制的、可用于經營管理業務的、在一定期限內未達到財務終止確認標準，但具有未來經濟利益潛力的數據資源，包括客戶數據、供應商數據、渠道數據、競爭對手數據、政策環境數據等。《企業會計準則第24號—無形資產》中對無形資產的定義：“是指企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產。該資產滿足下列條件：一是，與該無形資產有關的經濟利益很可能流入企業；二是，該無形資產的成本能夠可靠地計量。”

從這一定義可以看出，企業擁有或控制的并沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產，但是具有未來經濟利益，且能夠滿足以上兩個條件就可以被認為是無形資產，而且具有一定價值。

二、做好數據資產的管理和保護的意義

（一）有助于企業保障數據的安全和客戶隱私

在數字化時代下，企業面臨著黑客攻擊、數據泄露和惡意軟件等諸多的網絡安全威脅。有效的數據管理不僅包括強化技術防護措施，還包括制定和執行嚴格的數據處理政策和流程。這樣做可以保護企業和客戶的敏感信息，防止產生數據盜取而對企業的財務管理和聲譽構成損害。

（二）有助于企業提升市場競爭優勢

有效管理數據資產可以顯著提升企業的市場競爭優勢。在信息快速流動的商業環境中，擁有準確和及時的數據資產使企業能夠更好地理解客戶需求和競爭對手的行為。同時，通過數據分析，企業可以識別新的市場機會，以及提升產品和服務的質量。

此外，數據分析還可以支持企業在產品開發和服務創新方面作出更明智的決策，從而在競爭激烈的市場中保持穩固經營。

（三）有助于企業提高運營效率、降低成本

做好數據管理工作，確保數據的準確性和可靠性，減少數據錯誤或不一致導致的重復工作和錯誤決策。例如，通過集成和清洗數據，企業可以消除“信息孤島”，提高數據的可用性和一致性，從而加快決策過程和提高決策質量。此外，數據分析可以揭示業務流程中的瓶頸和效率低下的環節，有助于優化資源配置和改進流程，這不僅提高了員工的工作效率，還有助于降低日常運營成本。

三、目前數據資產的管理和保護中遇到的問題

（一）數據資產的管理和保護缺乏足夠的重視

盡管數據被廣泛認為是現代企業的重要資產，但在實際操作中，很多企業對于數據管理和保護的投入遠遠不夠，這不僅體現在財務資源的分配上，也體現在人力資源和管理上。例如，一些企業將資金和人力主要投入直接產生收入的業務活動中，而忽視數據資產的長期價值和保護的重要性。同時，缺乏足夠重視也體現在組織文化和員工培訓。一些企業沒有形成強烈的數據保護文化，員工對數據的重要性和保護數據的必要性缺乏足夠的認知，導致在日常工作中出現對安全的疏忽，造成嚴重的數據泄露風險。

另外，在當前日益嚴格的數據保護法規環境下，企業需要處理好一些員工和客戶等個人隱私和敏感信息，由于對數據資產的管理和保護缺乏足夠的重視，很容易導致企業面臨法律訴訟和聲譽損失的風險。

（二）數據分類分級和采集管理不規范

很多企業在數據分類分級和采集管理方面缺乏統一的標準和流程，導致數據的組織和處理方式各異，從而影響了數據的質量和可用性。例如，不規范的數據分類分級會造成信息的混亂和誤解。不同部門或團隊可能對同一數據集有不同的理解和分類方法，這不僅增加數據整合和分析的復雜性，還增加產生錯誤的風險。例如，對于客戶數據的分類，銷售團隊可能側重于客戶的購買歷史，而市場團隊則更關注客戶的行為和偏好。這種分類上的差異會導致數據解讀不一致，進而影響決策的準確性。另外，在沒有明確規范的情況下，數據的收集和輸入過程容易出現人為失誤，導致數據產生重復、遺漏等情況。

（三）缺乏有效的數據資產評估體系

數據資產的價值在很大程度上取決于其可用性、質量、相關性以及如何被利用，但是，由于數據資產的特性不同于傳統的物理資產，其價值難以用傳統的財務衡量標準來評估。缺乏有效的數據資產評估體系，企業很難確定哪些數據是真正有價值的，以及如何最大化數據的價值。例如，一些數據可能在當前業務環境下看似無關緊要，但在未來可能成為關鍵的競爭資源。而且，在不了解數據資產的具體價值的情況下，企業無法合理分配資源進行數據保護和管理，導致重要數據被忽視，而對不重要的數據過度投入。例如，一些關鍵的客戶數據可能因為評估不足而缺乏足夠的保護措施，而一些低價值的歷史數據可能占用大量的存儲和管理資源。

（四）數據安全保障機制不完善

在當前的數據資產管理和保護過程中，企業普遍面臨的一個問題是數據安全保障機制的不夠完善。其原因主要有兩個方面：一是，技術上存在不足，很多企業在其數據安全基礎設施上的投資不足，導致了防火墻、加密技術和入侵檢測系統的落后。這使得企業容易受到網絡攻擊和數據泄露的威脅，特別是在面對日益復雜的網絡攻擊手段時，更容易遭受損失。二是，隨著技術的發展，包括云計算和大數據平臺等新的數據存儲和處理方式，帶來了新的安全挑戰。很多企業在遷移到云平臺時未能充分評估和適應這些新環境的安全需求。例如，云服務的共享資源模型和遠程訪問特性可能增加數據被未授權訪問的風險。同時，大數據平臺的高度復雜性和動態性使得傳統的安全策略難以適應，需要更先進和靈活的安全解決方案。

這些新的挑戰要求企業必須持續更新和升級數據安全策略，以應對不斷變化的技術環境。然而，由于資源限制或對新興技術不熟悉，很多企業無法有效地實施必要的安全升級和改進。這不僅增加數據被盜用、篡改或丟失的風險，還可能對企業的正常運營構成不利的影響。

（五）缺乏專業的數據管理人員

隨著數據的重要性日益增加，對有效管理、分析和保護數據的專業人員的需求也隨之增長。然而，一些企業尋找具備必要技能和經驗的數據管理專家非常困難。數據管理是一個較新的領域，一些教育機構的課程設置和培訓項目還未能完全適應數據管理領域的特殊需求，這導致從教育體系中出來的畢業生缺乏實際工作所需的特定技能或知識。技術的快速變化要求數據管理人員不僅要掌握當前的技術和工具，還要持續學習新的方法和實踐。然而，企業在提供持續教育和專業培訓方面存在不足，導致現有員工的技能無法滿足日益復雜的數據環境需求。

除此以外，想要進一步數據管理和保護的成效，不僅需要數據管理人員具備必要的技術能力，還需要掌握一定的業務知識和溝通技巧。例如，數據管理人員必須能夠理解業務目標，并將數據分析轉化為對業務有價值的行動。很多數據管理人員可能在技術方面非常熟練，而在業務理解和溝通技能方面不足，這限制了其發揮較大的潛能。

四、數據資產的管理和保護的優化策略

（一）提高對數據資產管理和保護的重視

數據資產不僅包含企業重要的業務信息，還涉及客戶隱私和合規性等重要因素。有效的數據管理和保護可以幫助企業降低數據泄露和損失的風險，因此，將數據資產視為戰略性資產，并采取必要的措施來保護和管理，這對企業的穩定運營至關重要。

首先，領導層應確立數據資產管理和保護的戰略重要性，將其納入核心業務戰略，并對此分配足夠的資金或其他資源。同時，建立明確的數據治理結構和責任體系，確定數據管理和保護的相關責任人。

其次，要注重員工培訓和文化建設，通過教育和培訓提高員工對數據重要性的認知，建立數據保護意識，并將此形成企業文化；同時，建立績效評估機制，對數據管理和保護的成果進行監測和評估。

最后，企業應遵守相關法規和合規性要求，特別是在處理個人隱私和敏感數據時，通過提高對數據資產管理和保護的重視并確保合法處理數據，企業可以避免產生法律訴訟、罰款和聲譽損失等風險。

（二）制定和實施標準化的數據分類與采集管理流程

企業制定和實施標準化的數據分類與采集管理流程可以采取以下的步驟：

第一，制定明確的數據分類政策。企業應該明確定義不同類型的數據，包括將數據分為個人數據、敏感數據、業務數據等不同類別，并為每個類別明確分類標準和保護級別。

第二，制定標準化的數據采集流程，明確數據的來源、采集方法和驗證步驟。確保數據采集過程符合制度和標準。在此過程中，企業可以重點考慮使用自動化工具和系統來收集和驗證數據，這些工具可以幫助提高數據采集的效率和準確性，同時減少人為失誤。

第三，建立數據質量監控機制，定期檢查和評估數據的準確性、完整性和一致性，進一步確保數據在采集和處理過程中不會產生錯誤。通過實施以上的步驟，企業可以建立起統一的數據管理和保護框架，提高數據的質量和可用性，減少發生數據錯誤或數據不一致的情況，從而更全面、更客觀、更精確支持企業的策略制定和業務運營。

（三）建立全面的數據資產評估和價值量化體系

建立全面的數據資產評估和價值量化體系可以幫助企業了解其擁有的數據資源，發現自身的潛在價值，并能夠更好地優化資源分配，實現成本控制和資源最大化利用。

在具體實施的過程中，企業可以采取下列的措施：

第一，建立全面的數據資產清單，包括數據的來源、類型、用途和價值等信息。通過清晰地了解數據的特性，企業可以更好地識別哪些數據是有價值的，以及如何分類和分級。

第二，在評估之前，處理缺失數據、重復數據和錯誤數據，以確保數據的準確性和一致性。

第三，采用先進的數據分析工具和技術，包括數據挖掘、機器學習和人工智能等方法，發現數據之間的關聯性和潛在的商業機會，更客觀地評估數據的潛在價值和影響。

第四，基于評估結果，制定數據管理策略，確定哪些數據需要更嚴格的管理和保護，以及如何優化數據的使用和存儲。

除此以外，值得注意的是，數據資產評估和價值量化體系是一個持續改進的過程，企業需要根據經驗和反饋不斷改進體系，以確保數據資產可以發揮出最大化價值。

（四）構建和完善數據安全保障機制

為構建和完善數據安全保障機制，企業應當采取下面一系列關鍵措施：首先，應投入更多資源用于數據安全，包括對防火墻、加密技術和入侵檢測系統的升級和更新，這將提高數據的防御能力，降低發生潛在風險的概率。

其次，建立實時監測和警報系統，以及時發現并響應可能的安全威脅。同時，要提前制定全面的安全策略和應急響應計劃，規范應對網絡攻擊和數據泄露事件的流程，這有助于進一步減小潛在風險造成的損失。

最后，企業要密切關注相關技術的發展，特別是在遷移到云平臺和大數據環境時，需要進行全面的安全評估和采取適應性措施。例如，對數據進行加密，包括數據在傳輸和存儲過程中的加密；加強訪問控制，確保只有經過授權的人員能夠訪問敏感數據；使用強密碼策略、多因素身份驗證和單一登錄等措施來加強訪問控制等；定期進行漏洞掃描和安全測試，及時發現并修復潛在的安全漏洞等。這些措施可以提高提升數據安全保障水平。

（五）加大對數據管理專業人才引進和培養

鑒于數據管理領域的國際化特點，企業可以考慮通過國際招聘、合作項目或顧問委員會等方式，引進國際經驗豐富的數據管理專業人才，他們可以為企業帶來全球先進的技術和經驗。另外，企業應積極與教育機構合作，制定與數據管理相關的課程和培訓項目，以更好地培養本土的數據管理專業人才。對此，企業可以提供獎學金和實習機會，以吸引優秀的學生投身數據管理領域。

在內部人才培養方面，企業應通過定期的培訓課程、在線學習平臺和參與行業會議等方式，使現有員工能夠跟上最新的數據管理技術和趨勢。同時，鼓勵員工積極參與相關的行業認證或專業協會，以不斷提高自身的專業水平。此外，企業還要注重人才綜合素質的培養，注重對業務理解和溝通技巧的提升，培養更全面的數據管理專業人才。在日常經營中，企業應建立良好的團隊合作和知識分享文化，讓數據管理人員能夠互相學習和成長，共同解決復雜的數據管理和保護問題。

五、結語

綜上所述，數據資產的管理和保護是企業管理的重要組成部分，因此，企業需要提高對數據資產的重視，將其視為戰略資產來管理和保護。同時，企業采取制定和實施標準化的數據分類與采集管理流程、建立全面的數據資產評估和價值量化體系、構建和完善數據安全保障機制、加大對數據管理專業人才引進和培養等一系列措施，以此更好地管理和保護其數據資產，提升核心競爭力，以促進企業可持續發展。

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