企業數據資產化的探索與實踐

摘要：隨著大數據、云計算、人工智能等先進技術的不斷成熟與廣泛應用，數據已成為企業運營的重要基礎資源，其價值堪比石油，被譽為“新時期的黃金”。在此背景下，企業數據資產化的探索與實踐顯得尤為重要。本文探討了數據在現代企業中的重要性，并基于企業數據資產化的探索與實踐，詳細闡述了數據資產化的戰略定位與規劃、數據治理與標準化體系的構建、數據資產化平臺的搭建與運營以及數據資產化的價值挖掘與利用。在現代企業中，數據已成為核心競爭力的關鍵要素，驅動著業務決策和運營的優化，為企業創造了新的增長點和競爭優勢。數據資產化作為一種有效的數據管理方式，將數據視為企業的核心資產進行管理和利用，以提升企業的數據價值，促進企業數字化轉型和可持續發展。

關鍵詞：現代企業；數據資產化；數據治理；標準化體系

引言

在當今這個信息化和數字化迅猛發展的時代，數據已經成為現代企業運營的核心資源，重要性愈發顯著。數據不僅承載著企業的運營信息、客戶行為、市場趨勢等關鍵信息，更是企業決策、創新、競爭的重要支撐。隨著大數據、云計算、人工智能等技術的飛速發展，企業對于數據的收集、處理、分析和利用能力得到了極大的提升，數據資產化的概念也應運而生。數據資產化，即將企業的數據視為一種可量化、可交易、可增值的資產，通過科學的管理和運營，實現數據的價值最大化。這一理念的出現，標志著企業對于數據的認識已經從單純的工具或資源上升到了資產的高度，體現了數據在現代企業中的重要地位。

一、數據在現代企業中的重要性

在過去，企業決策的制定往往高度依賴于管理者的個人經驗和直覺。然而，時至今日，隨著數據收集與分析技術的迅猛進步，數據驅動型決策已成為企業決策的主流趨勢。通過對海量數據的深入挖掘與細致分析，企業能夠更為準確地把握市場的發展趨勢、客戶的實際需求以及競爭環境的動態變化，進而制定出更加科學、合理且有效的戰略規劃和執行策略。在創新驅動發展的時代背景下，企業要想在激烈的市場競爭中脫穎而出，就必須不斷創新。而數據，正是企業創新的重要源泉，企業可以發現新的市場需求、潛在的用戶痛點以及創新的業務模式，從而推動產品和服務的持續升級，數據還可以為企業研發提供有力的支持，幫助企業快速迭代產品、優化用戶體驗，從而在激烈的市場競爭中保持領先地位。

在現代企業中，數據如同一條無形的紐帶，將各個部門和業務流程緊密地連接在一起，企業對數據的整合與分析實現業務流程的優化和重構，提高運營效率，降低成本。數據還可以幫助企業實現精準營銷和個性化服務，提高客戶滿意度和忠誠度，從而為企業帶來更加穩定的收益來源。在數字化時代，數據已成為企業的一種無形資產，其價值遠遠超過傳統的有形資產，企業打造出獨特的競爭優勢，如數據驅動的商業模式、智能化的產品與服務等，幫助企業在市場中立于不敗之地，還能夠推動企業不斷向前發展，實現可持續增長。

二、推動企業數據資產化的探索與實踐

（一）數據資產化的戰略定位與規劃

企業需深刻認知數據的內在價值，并將數據資產化融入其整體戰略規劃之中，以確保數據資產與企業長期發展目標的高度匹配。企業應全面審視自身的數據資源，涵蓋數據的規模、品質、類型及其潛在價值，進而確定數據資產化的起始點與目標。在此基礎上，企業應將數據資產化視為一項長期戰略任務，而非短期項目，需將其納入企業的頂層規劃體系，以保證數據資產化與企業戰略方向的協同一致。這包括確立清晰的數據資產化愿景，明確數據資產化的短期、中期及長期目標，并制定詳細的實施路徑與里程碑，為后續的數據治理、平臺構建與價值挖掘提供明確的指引。

企業需構建一套科學的數據資產化框架，以指導數據資產化的具體實施。這一框架應涵蓋數據資產化的全生命周期，包括數據的收集、存儲、處理、分析、應用和共享等環節[1]。在數據收集階段，企業應建立多元化的數據采集渠道，確保數據的全面性和及時性。在數據存儲階段，則需構建高效、安全的數據倉庫，為數據的后續處理和分析提供堅實基礎。在數據處理和分析階段，企業應引入先進的數據處理技術和分析工具，提升數據處理的效率和準確性，深入挖掘數據背后的洞察，為決策提供有力支持。在數據應用和共享階段，企業應建立數據服務機制，推動數據在內部各部門間的流通和共享，同時探索數據資產的外部價值，如數據交易、數據服務等，實現數據資產的增值。

（二）數據治理與標準化體系的構建

數據治理作為數據資產化的基石，其核心在于建立一套涵蓋數據全生命周期的管理機制，確保數據的準確性、完整性、一致性、安全性以及合規性。這一機制要求企業從數據產生源頭開始，對數據的采集、存儲、處理、分析、應用及共享等各個環節進行細致規劃與嚴格監控。企業需明確數據權屬與責任劃分，確立數據治理的組織架構，包括數據管理部門、數據質量監控小組等，以確保數據治理工作的有序開展，制定詳盡的數據管理制度與流程，如數據分類標準、數據命名規范、數據質量監控指標等，為數據治理提供明確的操作指南和評估依據[2]。標準化體系不僅包括數據格式、數據模型、數據編碼等技術層面的標準化，更涉及數據元定義、數據質量標準、數據安全標準等管理層面的標準化。

技術層面的標準化要求企業采用統一的數據格式、數據模型和數據編碼，確保數據在存儲、傳輸、處理過程中的一致性和高效性，這包括建立企業級數據字典，對數據元進行統一定義和描述，以及制定數據交換標準，促進數據在不同系統間的無縫對接。管理層面的標準化則強調數據質量的持續監控與改進，建立數據質量評估體系，定期對數據進行質量檢查與審計，及時發現并糾正數據錯誤，確保數據的準確性、完整性和時效性。制定數據安全標準，明確數據分類、數據保護級別、數據訪問權限等，確保數據在存儲、處理、傳輸及應用過程中的安全性與合規性。數據治理與標準化體系的構建還需注重數據分析、數據挖掘等技術手段，企業可以深入挖掘數據背后的洞察，為業務決策、產品創新、客戶服務等提供有力支持。而標準化體系的構建，則為這些數據分析活動提供了堅實的基礎，使得分析結果更加準確、可靠，有助于企業更好地把握市場趨勢、優化運營策略、提升客戶體驗。

（三）數據資產化平臺的搭建與運營

數據資產化平臺的搭建與運營可實現數據價值最大化、推動數據驅動決策與業務創新，這一過程不僅要求企業構建起高效、安全、可擴展的數據平臺，還需確保平臺能夠高效整合企業內部數據資源，促進數據流轉與共享，同時提供強大的數據分析與洞察能力，為企業決策層與業務部門提供及時、準確的數據支持。數據資產化平臺的搭建，首先需進行需求分析與架構設計。企業需根據自身業務需求，明確數據資產化平臺需具備的功能模塊，如數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據服務等，以及平臺的性能要求、安全要求等。在此基礎上，進行平臺的架構設計，包括技術選型、系統架構、數據庫設計等，確保平臺能夠滿足企業當前及未來一段時間內的數據管理與應用需求。

企業應選用成熟、穩定的技術框架與組件，如分布式數據庫、大數據處理平臺、數據分析工具等，以確保平臺的高性能、高可用性與可擴展性，注重數據的安全性與隱私保護，采用數據加密、訪問控制、審計日志等技術手段，確保數據在存儲、處理、傳輸及應用過程中的安全性。在平臺實現過程中，還需關注數據質量，建立數據質量監控體系，確保數據的準確性、完整性、一致性與時效性。企業應建立完善的平臺運維體系，包括系統監控、故障排查、性能調優等，確保平臺的穩定運行，持續優化平臺性能，提升數據處理與分析的速度與效率，滿足企業日益增長的數據應用需求。在數據服務方面，企業應建立數據服務機制，為業務部門提供數據查詢、數據報表、數據挖掘等多樣化的數據服務，推動數據在企業內部的高效流轉與共享。企業還應探索數據資產的外部價值，如數據交易、數據開放等，通過數據資產化平臺的運營，實現數據資產的增值。

在數據資產化平臺的搭建與運營過程中，企業還需注重平臺與業務的深度融合。平臺應緊密圍繞企業業務需求，提供定制化的數據解決方案，支持企業業務的快速發展與創新。建立數據驅動的文化，鼓勵企業員工積極利用數據平臺進行數據分析與洞察，將數據作為決策的重要依據，推動企業決策的科學化與智能化[3]。企業應積極與產業鏈上下游企業、科研機構、數據服務商等建立合作關系，共同構建數據生態，實現數據的共享與協同，推動數據的跨界應用與價值挖掘，企業能夠拓展數據資產的邊界，提升數據資產的價值，為企業創造更加廣闊的發展空間。

（四）數據資產化的價值挖掘與利用

數據資產化的價值挖掘與利用是最終實現數據價值轉化的關鍵環節，它直接關系到企業能否將數據資產轉化為實際的業務優勢、競爭優勢乃至經濟效益，在此過程不僅僅是技術層面的數據處理與分析，更是企業戰略思維、業務洞察與創新能力的綜合體現。企業需通過構建完善的數據采集、存儲、處理與分析體系，確保數據的全面性、準確性、及時性與可用性。在此基礎上，運用先進的數據分析技術，如數據挖掘、機器學習、人工智能等，深入挖掘數據背后的隱藏規律、趨勢與關聯，提煉出有價值的信息與洞察。這些洞察不僅能夠為企業決策提供科學依據，還能夠指導業務優化與創新，推動企業的精細化管理與智能化轉型。在價值挖掘的過程中，企業需注重數據的整合與共享[4]。數據資產化的核心在于數據的流動與共享，只有打破數據孤島，實現數據的跨部門、跨系統、跨領域整合，才能充分釋放數據的價值。

數據資產化的價值利用，則體現在各個方面，即支持業務決策。通過對數據的深度分析與洞察，企業能夠更加準確地把握市場動態、客戶需求與行業趨勢，為業務決策提供科學依據，降低決策風險，提升決策效率與準確性。推動業務創新。數據洞察能夠揭示新的業務機會、客戶需求與市場空白，為企業創新提供靈感與方向，推動企業產品或服務的持續優化與升級，提升市場競爭力。是優化運營效率。企業能夠及時對數據的實時監控與分析，發現運營過程中的問題與瓶頸，優化流程、降低成本、提升效率，實現資源的優化配置與利用。企業更深入地了解客戶需求與偏好，提供個性化的產品與服務，增強客戶滿意度與忠誠度，為企業贏得良好的市場口碑與品牌形象[5]。在價值利用的過程中，企業還需注重數據的安全與隱私保護。企業需建立完善的數據安全管理體系，加強數據的訪問控制、加密傳輸與存儲，確保數據在采集、處理、分析與共享過程中的安全性與合規性，注重數據隱私保護，尊重用戶的數據權益，確保數據的合法、正當使用，避免數據泄露與濫用風險。

三、結語

在企業數據資產化的探索與實踐的征途中，數據從簡單的信息記錄轉變為驅動企業決策、優化運營、創新服務的關鍵資產。通過數據資產化的探索，企業逐步構建起完善的數據治理體系，實現了數據的標準化、規范化管理，確保了數據的準確性、完整性、一致性與安全性。在此基礎上，企業利用大數據、云計算、人工智能等先進技術，深入挖掘數據的潛在價值，為業務決策提供了科學依據，為運營優化提供了有力支持，為產品與服務的創新提供了無限可能。跨部門、跨領域的數據共享與協作機制打破了數據孤島，推動了數據的高效流轉與利用，數據驅動的企業文化激發了員工的創新活力，提升了企業的整體效能。將數據視為企業的核心戰略資源，充分發揮數據的價值，推動企業的數字化轉型與可持續發展。

參考文獻：

[1]楊彩虹.數字經濟下企業數據資產的管理研究[J].對外經貿，2024（10）：57-60.

[2]高書東.數智化背景下企業數據資產盤點工作現狀及對策[J].齊魯珠壇，2024（05）：8-10.

[3]鄭阿泰.新質生產力導向下企業數據資產會計確認與計量[J].現代審計與會計，2024（10）：16-18.

[4]馮科，黃雨菡.企業數據資產的區塊鏈交易定價機制研究[J].技術經濟與管理研究，2024（09）：30-36.

[5]孫志偉.提升企業數據資產價值的思路與路徑[J].內蒙古財經大學學報，2024，22（05）：70-74.

（作者簡介：陳祖旺，中國海油財務共享中心珠三角分中心副總經理。）