数字经济下企业数据资产构建、评估与管理体系研究

黄奇伟 

      【摘要】随着数字经济的不断深入，企业的数据资产已经成为企业的核心竞争力，其构建、评估与管理的成效，将直接影响到企业的数字化转型效果。企业需要以全生命周期管理为主线，夯实合规、设施和组织的前置条件，按照标准化的流程进行数据资产建设；建立包含价值、风险和质量三个维度的评估体系，并对各评估指标的权重进行合理配置；从组织结构、人才队伍和部门协作等多维度健全数据资产管理体系。本文以此为落脚点进行分析，期望为相关单位提供借鉴。
      【关键词】数字经济；企业数据资产；构建机制；评估体系；管理体系
引言

      随着数字经济的迅猛发展，除土地、劳动力、资金和技术外，数据已成为第五大生产要素，数据资产化成为企业数字化转型的重要趋势。目前，大部分企业已经认识到数据资产具有战略性意义，但在实际操作流程中却遇到许多困难：在构建数据资产的流程中，存在合规性不足和流程不规范的问题；在评价流程中缺少科学、统一的维度和指标；在管理流程中存在组织结构不健全、协同不畅等问题。上述问题已成为企业实现“数字经济”发展的瓶颈。在数字经济环境下，对企业的数据资产构建、评估与管理进行系统性的研究，明晰各阶段的关键要素和实现途径，对提高企业的数据资产管理水平，夯实数字经济发展的基础，有着十分重大的实际价值。
一、数字经济背景下企业数据资产构建机制
      （一）企业数据资产构建的前提条件
      企业数据资产构建需要遵守《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律，明确数据收集、存储和使用的边界，并在此基础上形成涵盖流程全流程的数据合规审核体系，防止数据的误用和泄露。此外，企业还需要有良好的数字基础设施支持，如建立稳固的云计算平台，配置高效的数据存储设备，建立可靠的网络传输信道，为实现数据资产的汇聚和处理奠定良好的硬件基础。
      另外，企业还需要制定和完善数据资产构建的组织保障机制，对高管、专项部门和业务部门明确职责分工，并在此基础上实现高层领导统筹决策、专项部门牵头推进、业务部门协同配合的工作模式，保证数据资产构建工作的顺利、有效推进。         
      （二）企业数据资产构建的核心流程
      企业需要根据业务需要确定自己的数据收集范围，然后通过业务系统抽取、合法外部购买和合作伙伴的数据共享等方式收集不同来源的异质数据，以保证数据收集的完整性和针对性。
      以此为基础支撑，未来企业要开展系统性数据治理工作，对无效和冗余的数据进行清洗，对数据进行规范化，统一数据格式与口径，通过数据校验保障数据准确性，充分提高数据质量。企业同时还需要充分衔接自身的业务场景和数据的种类，对治理后的数据进行集成分类，生成结构化的数据资源库，并对其进行标记，以明晰其特征和应用场景，提高其可识别性与可用性。
      （三）数据资产构建的关键技术支撑
      现阶段，大数据技术飞速发展，已被整合到越来越多的行业内，是企业构建数据资产的关键支持，企业可以依托大数据收集，有效地融合多个来源、不同类型的数据，并利用大数据的分析方法对其内部的关联价值进行挖掘，从而为数据资产化打下坚实的基础。此外，云计算为构建数据资产提供灵活的计算能力支持，企业可以利用云平台灵活地配置数据存储和处理资源，从而减少建设数据资产所需的硬件投资和运行费用。未来，企业可以基于区块链，利用区块链的非中心性质和不可篡改机理，对数据进行全程追踪，提高其信任度和交易价值。整体而言，随着人工智能的发展，数据的清理、标记和分类等重复性工作通过使用机器学习的方法来实现，从而极大地提高数据资源的建设效率和品质。
二、数字经济背景下企业数据资产评估体系
      （一）核心维度设计
      企业的数据资产评估核心需兼顾价值、风险和质量三个维度，构建完备的三位一体评估体系。其中的价值属性维度聚焦数据资产为企业带来的经济和战略收益，是评估数据资产核心价值的主要依据，直接关联企业的运营成效与发展潜力。此外，风险维度核心落脚点是数据资产全生命周期内的各类潜在风险，为企业防控数据风险、保障数据资产安全提供评估支撑。质量属性维度突出准确性、完整性、时效性、一致性等基础特征，是保障价值充分发挥的重要前提，质量优劣直接影响使用价值。企业需要结合实际的发展情况，构建起质量保障覆盖风险反哺质量优化的评估逻辑，全面保障评价体系的适用性和可操作性。
      （二）价值维度
      经济价值指数据资产为企业带来的直接或间接经济效益，包括通过数据变现、数据产品销售获得直接收入，借助数据优化业务流程降低生产成本、提升营收规模等。企业可通过营收增长额、成本节约额、投资回报率等量化指标评估经济价值。战略价值体现为数据资产助力企业抢占新兴市场先机、构建差异化竞争优势、推动商业模式创新、提升行业话语权，需结合企业战略目标，采用定性与定量相结合的方法评估。运营价值体现为数据资产对企业经营管理效率的提升作用，包括优化核心业务流程、缩短决策周期、提升决策科学性、改善客户服务质量、增强客户黏性等。
      （三）风险维度
      数据资产评估的风险维度囊括三方面，分别是合规风险、安全风险和质量风险。其中的合规风险是指在数据资产的运营过程中，没有按照法律法规、行业规范和企业的内部制度来进行操作，包括未经授权的数据采集、个人信息的泄露、数据跨境传输的不合规、数据的使用超过授权的范围等。企业需要根据有关的法律法规和行业规范，对合规风险进行评价，安全风险主要是由于数据资产受到黑客攻击、病毒入侵、内部人员违规作业等原因造成的，因此，企业需要根据数据安全保护设施的部署情况、安全管理制度的完善程度和应急响应能力等来对其进行评价。质量风险则主要是因为数据的准确性不足、完整性缺失、时效性滞后、一致性差，企业可以利用数据错误率、数据缺失率、数据更新频率、数据口径一致性合格率等来评价数据的质量风险。
      （四）指标权重
      企业数据资产评估指标权重的确定需采用定性与定量相结合的方法，确保权重分配的科学性、合理性与客观性。企业可以采用德尔菲法，邀请行业专家、内部管理人员和技术骨干等，分别对每一项评价指标的重要程度进行单独评分，并通过多次征求和修改，对各项评价指标的权重进行初步设定。同步利用熵权法对专家评分进行定量化，并根据企业的真实经营情况，对各个指标的信息熵和加权进行估算，从而对初始赋权的结果进行修改，以达到降低人为因素影响的目的。在加权时，企业需要注重关键指标所占的比重，如与数据资产的核心实用性有直接联系的指标，以及与法律法规相关、与其法律效力相关的指标，这些方面的关键指标的比重应该相应地增加。
三、数字经济背景下企业数据资产管理体系
      （一）设立数据资产管理委员会
      为切实有效地推进对数据资产的管理，提升管理效率，企业有必要构建由数据资产管理委员会负责的全面管理体系，以保证该策略的实施。该小组可以由企业高管（CEO、COO、CTO 等）、业务部门主管、技术主管、法律专家、数据管理专家组成，以保证决策的全面性、专业性和权威性。
      小组主要负责以下几方面的工作：编制企业数据资产的中长期发展策略和年度工作方案，确定数据资产的管理目的和实现途径；研究制定《数据资产管理条例》《业务程序规范》和《技术规范》；协助处理各单位之间的纠纷和重要问题，突破各部门之间的屏障；对“数字财产”的执行进行监控，对其工作效果进行评价，并给出相应的整改意见。
      此外，企业还需要成立专门的实施机构，如在执行数据资产管理的过程中设立专门的实施机构，即“数据资产管理部”。实施部门需要配置专门的数据管理人员，对各职位的工作进行划分，并将工作的日常情况进行日常的汇报，并将工作的进展、存在的问题和改善的办法都反馈给委员会，为委员会的政策制定提供准确的数据支持和实际的借鉴，以此为基础支撑，构建“决策－实施－监控－优化”的闭环管理模型，形成上下贯通、协同高效的数据资产治理结构，提高企业的系统性和标准性，更好地推进企业的后续发展，提高各项工作的质量和效率。
      （二）数据管理及业务部门协同机制
      企业需要在自身数据管理和商业领域之间构建协作机制，以突破行业壁垒，促进数据有效流通，使其最大限度地发挥价值，从而形成由数据驱动的商业发展的良性循环。
      在组织结构层次上，企业可以为各个业务单位建立专门的数据专员，专门与数据管理部门进行对接，准确地了解各个企业的真实数据需要，并将数据在使用中遇到的问题进行反馈，帮助数据管理部门进行数据采集、治理和应用等工作，从而实现“数据管理部门的统筹协调 + 业务部门的积极互动”。在此基础上还需要通过对各个商业单元的关键要求进行分析，为市场销售部提供准确的顾客建模资料，为制造部提供能力最优的资料，帮助企业提高运作的效率和决策的品质。
      在流程协作方面，企业需要对数据整个寿命周期内的商业流程进行完整的整理，对数据采集、治理、整合、使用、共享、销毁等各个方面的数据明确职责分工，建立一套标准化的协作工作流程和操作准则，防止职能重叠和空缺，从多方面推进各项工作的展开，保障数据资产管理体系足够健全完善，此举意义非凡。
      与此同时，企业可以建立跨部门的交流合作平台，让数据和信息能够实时地分享和有效地传输，并且能够对数据管理工作的进度和业务需求的变化进行即时的同步，并且能够对合作中出现的问题进行迅速地处理。另外还需要构建协同评价机制，把数据协作工作的效果融入部门和人员的业绩评估体系中，并对数据需求响应速度、数据协作工作完成质量、数据价值贡献度等进行量化评价，推动各部门积极地与数据资产管理工作进行协作，从而在数据资产管理方面形成强有力的合力。
四、结语
      综上所述，如何构建、评估和管理企业的数据资产已经成为提高企业核心能力和决定企业成功与否的重要手段。未来，企业需要从数据资产构建机制、评价体系和管理体系三个角度共同切入，对各阶段的关键问题和实现途径进行分析，打好合规、设施和组织的基础，按照标准化的流程开展工作，同时还需要借助多种技术的协作。在评价流程中，要考虑到价值、风险和质量三个方面的因素，运用科学的方法确定指标的权重并对其进行动态调整；在制度上，要加强组织保证，加强人才培养，加强各方面的配合，建立闭环的管理模式，这样才可以更好地驱动企业的进步，契合数字经济时代的发展现状。
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