關于數據資產管理和使用的思考

【摘" 要】論文深入探討了數據資產的管理與技術挑戰，分析了數據資產的概念、作用、管理技術和技術解決方案，闡述了數據資產作為新型戰略資源的定義和分類，以及其對企業資產結構的影響。論文討論了數據資產管理的核心技術，包括數據收集、存儲、使用等環節的技術要求，并分析了當前面臨的挑戰，如資產規模的擴展和數據估值的困難，提出了一系列解決方案，包括數據采集技術升級、數據資產評估技術和數據安全治理方案，幫助企業在確保數據安全與合規的前提下，提升數據資產的價值和管理能力。

【關鍵詞】數據資產；數據管理；數據存儲；數據安全

【中圖分類號】F272" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）09-0175-03

1 引言

在數字經濟快速發展的背景下，數據資產這一重要戰略資源已成為企業創新發展的核心驅動力。在這種情況下，企業如何對數據資產進行管理與使用以提高數據資產的戰略價值，成了各行業重點研究的問題。數據資產在管理和評估過程中面臨著一系列技術挑戰，主要表現在如何擴大數據資產規模、如何精確評估數據資產價值以及如何保障數據安全合規等方面。文章對數據資產的定義、管理技術、技術挑戰及解決方案進行綜合分析，希望能夠對企業起到一定的理論與實踐支撐作用。

2 數據資產的概念

2.1 數據資產的定義與具體分類

數據資產是在數字經濟中通過信息技術轉化為具有經濟價值的資源，并能夠被企業或組織控制和利用。數據資產的生成過程高度依賴于數據的積累與處理，具備動態性、可重復使用性等特征。與傳統資產不同，數據資產難以直接計量和管理。在現代數字化轉型和技術進步的背景下，數據資產對推動創新、優化決策和提升效率具有重要意義。

數據資產可以根據其來源和性質劃分為多種類型，主要有業務數據、用戶數據、設備與傳感器數據、開放數據與外部數據以及衍生數據等。各項數據的特性和應用場景如表1所示。

2.2 符合會計資產定義的數據資產特征

數據資產符合會計學中資產的定義，具備通過以往交易或事項形成、為企業所占有或控制并預期能夠產生經濟利益的特征。數據資產源自企業的運營數據、用戶行為數據等，通過軟硬件平臺（如云計算和數據中心）進行管理和控制，同時借助權限管理和數據加密等方式確保其獨占性和安全性。數據資產能夠顯著提高企業的運營效率，優化資源配置，并通過數據交易和共享產生直接或間接的經濟收益。數據資產的價值在企業估值中占有重要地位，能夠增強企業的市場競爭力并為其財務報表提供反映。

3 數據資產的作用和價值

3.1 戰略意義

數據資產是驅動數字經濟發展的關鍵因素，受到政府與企業的廣泛關注。各國政府在多個政策文件中對數據資產的戰略地位進行界定。這些政策對企業數據資產的合規化和標準化管理具有引導作用，激勵企業通過數據資產入表和數據資源交易來增強市場競爭力[2]。各地政府也積極響應國家政策并推出扶持措施以推動當地數字經濟的發展。例如，廣州市發布《數據資產管理及入表工作指引》、北京市朝陽區出臺相關工作方案和專項支持政策，激勵企業加速數據資產化，促進數據資產創新應用。企業借助政策引導，可以更快實現數據資源向數據資產轉變，促進行業數字化升級并增強全球數字競爭優勢。

3.2 影響企業資產結構

數據資產作為新興的優質資產，對企業的財務結構和資產負債表產生了顯著的影響。通過數據資產的確認和入表，企業不僅能夠有效擴大資產規模，還能優化其資產負債率，提升財務健康水平。數據資產具有金融屬性，能夠通過質押和交易等方式為企業提供新的融資渠道，降低資本成本。數據資產對企業財務結構的影響，如表2所示。

3.3 推動管理規范化

數據資產的形成與管理不僅影響企業對數據的使用效率，還能促進企業實現管理規范化。為了有效管理數據資產，企業需建立標準化的數據治理框架，以確保數據在采集、存儲、加工及應用過程中符合相關法規要求；需要制定完善的數據管理制度，包括數據分類分級、質量評估和安全體系建設。通過這些標準化管理措施，企業能夠提升數據管理能力，確保數據資產的合法性與安全性，從而增強內部管理的透明度與合規性。這種規范化管理對于應對數據資產在利用與交易過程中可能面臨的法律風險至關重要，有助于保障數據流通和增值的順利進行。

3.4 具有持續經濟效益

數據資產的積累和應用不僅可以為企業帶來短期的經濟效益，還能帶來長期、持續的經濟效益。企業在長期發展過程中，不斷積累并優化的優質數據資源，可以對企業運營決策、市場分析以及客戶服務提供準確支撐，進而增強企業整體競爭力[3]。數據資產具有增值特性，表現為可重復利用、多場景應用等，其價值隨著數據的積累日益增多及新技術的運用而呈指數級上升。企業通過對數據管理與應用的不斷優化，可以不斷地發掘其商業潛力并獲得長久而穩定的經濟回報。

4 數據資產的管理技術

4.1 數據的收集與生成

企業需要從內部業務及外部市場中不斷獲取高質量數據資源，如用戶行為、交易數據及市場趨勢等，利用自動化工具、傳感器網絡、API接口等技術進行實時收集以及多源數據的整合，對原始數據進行清洗、去重、標準化，以保證數據的一致性。借助數據治理框架及標準化工具提高數據質量，以保證所產生數據能夠正確反映企業運營狀況且具有持續價值。

數據收集與生成流程圖展示了企業如何通過系統化的步驟獲取和生成數據資產（見圖1）。這一流程涵蓋了從數據的初始采集到后續處理與應用的各個環節，強調了數據在企業運營中所扮演的重要角色。通過規范的收集和生成流程，企業能夠確保數據的質量和合規性，為后續的數據分析和決策提供堅實基礎。這一流程不僅有助于提升數據資產的價值，也為企業的管理規范化和創新發展提供了強有力的支持。

4.2 數據存儲的技術要求

數據存儲是數據資產管理的重要技術環節，選擇合適的存儲介質和技術能夠確保數據資產的安全性、穩定性和高效性。企業在選擇數據存儲方案時，不僅需要考慮安全性和擴展性，還需要確保數據的可用性和生命周期管理。數據存儲關鍵技術要求與解決方案，如表3所示。

4.3 數據管理與使用

有效地管理和利用數據資產，是企業確保數據安全性、合規性以及實現數據增值的重點。企業通過完善的數據使用機制與生命周期管理策略可以從數據產生、存儲、使用、歸檔與銷毀各環節保障數據資源，得到安全高效的利用和管理。

數據資產的管理與使用圖（見圖2）展示了企業如何有效管理和利用其數據資產。圖2凸顯了數據資產管理的關鍵環節，包括數據的存儲、安全保護、分析與應用等方面。通過建立完善的數據管理體系和安全措施，企業能夠最大化地發揮數據資產的價值，支持決策制定、業務優化和創新發展。圖中所示的各項管理步驟和技術手段，確保了數據在流通與利用過程中的安全性和高效性，促進了企業內部管理的規范化和透明化。

5 數據資產管理的挑戰與應對方案

5.1 資產規模與數據積累

當前入賬的數據資產普遍規模偏小，很難充分發揮數據資產增強企業競爭力、優化資產結構等功能。積累數據資產需要一個較長的時間投資和規劃，很多企業對數據收集和管理還沒有形成系統化機制，造成了優質、海量數據資源相對匱乏。企業雖然在日常經營過程中積累了海量數據，但是這些數據通常散落在不同部門或者平臺，沒有進行有效整合與管理，很難形成真正的資產[4]。為了拓展數據資產，企業有必要在數據積累方面進一步提高戰略定位。企業要強化對已有資料的管理，促進資料標準化清洗與整合，提高其利用率。企業要積極擴大數據來源，借助物聯網、傳感器網絡以及外部數據合作來獲得更加優質的數據資源。企業通過系統化數據收集、存儲與管理，可以逐漸積累大規模數據資產，并充分挖掘數據潛在價值，實現業務創新與金融化。

5.2 數據資產的估值困難

數據資產價值評估的復雜性源于其無形性、多樣性以及高度依賴具體業務場景的特性。不同數據在不同行業和應用中的價值差異巨大，傳統的資產評估方法難以全面捕捉其潛在收益。數據資產的價值不僅與數據的數量和質量相關，還與其在業務場景中的應用能力及未來收益的預估緊密聯系。科學合理地對數據資產進行估值成為企業面

臨的難題。為解決這一問題，企業應綜合運用多種評估方法，并依據特定行業和業務場景進行評估。政府和行業監管機構應推動數據資產評估標準的制定，確保結果的可比性與規范性。此外，數據的安全性和合規性也對其市場價值至關重要。隱私保護、數據處理合規等因素需納入評估考量，確保數據資產不僅具備經濟價值，還符合法規要求。政府應支持建立統一的評估框架，推動數據資產在金融市場中的應用。

5.3 數據使用的安全性與治理要求

數據資產的使用安全是企業面臨的重要挑戰，尤其在涉及國家安全、商業機密和個人隱私等領域。隨著數據廣泛應用，數據泄露和不當使用的風險增加，企業需遵循《數據安全法》等法規，確保數據在采集、存儲和共享過程中的合規性。此外，跨境數據流動使企業面臨不同國家法律標準的復雜性，尤其在敏感數據處理時，必須避免合規風險。數據治理的缺失使得數據資產難以高效利用，數據分散和質量問題可能導致安全隱患。針對這些挑戰，企業需建立系統化的治理框架，涵蓋數據分類、訪問控制和合規審查。采取技術措施，如加密、數據脫敏和水印等，以確保數據安全；加強合規管理，尤其在跨境業務中，企業可以設立合規團隊，確保遵循國際法律。在治理方面，企業需引入統一的治理框架，確保數據分類管理和質量審查，提升數據的利用效率；明確數據交易權屬，確保交易合法合規，規范流程以提高市場流通效率。

6 結語

本文探討了數據資產管理的核心問題，分析了數據資產作為企業新型戰略資源的意義與價值。在數字經濟背景下，數據資產對提升企業競爭力、優化決策和推動創新至關重要。數據資產具有動態性、可重復利用等特征，廣泛應用于業務優化、用戶畫像、智慧城市等場景。本文闡述了數據收集、存儲、使用等管理技術，并指出當前面臨的主要挑戰，包括數據資產規模擴展、估值困難以及安全合規問題。針對這些挑戰，提出了諸如數據收集技術升級、多維度估值方法、加強數據治理等應對方案，強調技術創新和標準化管理對于數據資產增值的重要性。通過有效的管理和合規保障，企業不僅能夠充分挖掘數據資產的潛在經濟效益，還能推動其在財務結構中發揮積極作用，為數字化轉型和業務創新提供重要支撐。

【參考文獻】

【1】饒文平.數字經濟時代教育數據資產管理的思考[J].教育財會研究，2022，33（5）：70-74.

【2】贠明軍.關于加強國有企業資產管理的思考[J].質量與市場，2023（7）：178-180.

【3】王浩.關于加強建筑施工企業資產管理的思考[J].投資與創業，2022，33（07）：174-176+210.

【4】林成.關于國有資產管理體制改革的深層思考[J].中文科技期刊數據庫（全文版）經濟管理，2023（4）：4.