数字经济背景下企业数据资产商业化运营模式探析

魏旺乾  黄伟丽
      【关键词】数字经济；企业数据资产；商业化；运营模式
引言
      2024 年 1 月财政部、国家数据局等部门联合印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，将数据资产作为推动数字中国建设和数字经济发展的重要战略资源。现阶段，数字经济已发展成为全球经济增长的核心引擎，信息技术对企业的生产经营模式的重塑产生巨大影响，数据不再是企业运营管理过程中可有可无的附属产物，而是能够为企业带来持续经济效益的核心资产。基于此，系统探析数字经济背景下企业数据资产的商业化运营模式具有较强的现实意义与实践价值，既能够推动数据要素市场的规范化发展，还能够助力数字经济高质量发展，为企业数据资产商业化运营管理提供理论支撑与实践指引。
一、企业数据资产传统运营模式的困境
      （一）管理机制权责割裂
      企业数据资产的传统运营模式存在管理机制权责割裂的困境，数据分散于各业务系统，各系统独立运维，数据口径互不兼容，致使企业内部存在部门壁垒与数据孤岛问题，跨部门协同效率低下。同时，企业缺少专门的数据资产管理人才，更没有配备专职运营主体，权责模糊，数据资产长期处于“无人管理”状态。此外，企业数据资产的传统运营模式缺乏对数据资产全生命周期的管理流程，大量冗余、失效数据占用资源，企业难以精准把握数据资产真实情况。
      （二）技术架构基础滞后
      传统的企业数据资产运营模式主要依托基础的信息化架构，技术架构基础滞后，难以支撑企业数据信息的资产化运营，阻碍数据资产的价值释放。同时，企业数据资产散落在各个系统架构中，无法进行集中加工、关联分析与批量调用。传统运营模式的数据存储过分依赖本地服务器，算力与存储资源低效配置，未能满足企业数据资产运营需求。此外，企业缺乏数据资产的服务化能力，数据多以原始形态呈现，未能进行标准化清洗处理，难以为企业运营决策提供数据支撑。
      （三）数据质量源头失真
      数据质量是企业数据资产的核心价值。传统的数据资产运营模式存在数据质量源头失真的困境，无法保证采集数据的可用性。业务端的数据录入采取人工形式，缺乏对源头数据质量的强制校验规则，导致核心数据错误率较高，严重影响后续数据分析成效。同时，数据时效性滞后现象严重，数据一致性与准确性较差，无法支撑企业数据资产运营管理的实时决策与动态调控。传统模式下企业数据治理多为临时性任务，无法形成常态化治理机制，难以发挥数据辅助决策的作用。
二、数字经济背景对企业数据资产商业化运营模式的影响
      （一）重构运营逻辑价值
      传统模式下企业数据应用价值大多局限于降本增效。数字经济背景下，数据资产商业化运营模式有助于实现对运营逻辑价值的重构。数据正式成为企业独立的生产要素，迫使数据从内部的隐性价值转变为内外的显性价值，多维拓展企业数据资产的商业化运营主体，构建“企业 + 用户+ 政府 + 第三方机构”的协同主体结构，形成良好的商业化运营生态。此外，通过“数据－资产－生态－价值”创新逻辑升级，将数据转化为资产，并将其融入产业生态，实现对数据商业化价值的迭代升级。      （二）创新多元生态模式
      数字经济时代的到来，使企业传统数据变现的局限被打破，催生出多元化的运营管理模式，确保在企业多元生态运营模式下数据价值得到全链条覆盖。企业可以将数据作为商品，通过数据交易进行销售以获取收入；企业还可以将数据包装为标准化产品，提供数据治理等技术服务，无需进行数据的直接交易，而是按照数据的订阅量、调用量收取费用。此外，提供数据驱动增值服务，将数据资产嵌入企业业务流程，通过对数据资产的收益分成完成变现。
      （三）实现收益持续增值
      数字经济背景下企业数据资产商业化运营模式，有助于实现对数据资产价值收益的持续增值，从单一的销售收入形式拓展为多元化的收益形态，构建集短期收益与长期增值于一体的收益体系。同时，企业数据资产具有显著的非竞争性特征，一次投入即可得到无限次复用，边际成本无限趋近于 0，有助于实现企业数据资产持续变现的规模效应。此外，企业数据资产可以在多场景流通融合，给企业带来更加理想的增值效应，充分彰显商业化模式构建的经济效益，体现企业数据资产核心价值。
      （四）促进风险管控转型
      数字经济背景下，企业数据合规性管控要求愈发严格，企业数据资产商业化运营模式的构建应当遵循诸多刚性约束要求，包括但不限于个人隐私信息保护、数据安全管理以及跨境数据合规流动等，致使企业数据资产运营违规成本增加。同时，数字经济背景下企业数据资产运营风险体系全面升级，数据资产商业化运营模式的构建有助于促进企业风险管控工作的转型升级，从传统的事后补救转向事前预防与事中管控，配合进行事后追溯，依托全流程风险管控实现数据安全与资产价值的同频共振。
三、数字经济背景下企业数据资产商业化运营模式优化路径
      （一）构建数据治理体系，夯实运营基础
      数字经济背景下，数据治理是企业数据资产商业化运营的前提条件。企业应通过构建健全的数据治理体系，破解企业存在的数据孤岛痛点，理清数据资产运营权责不清、价值转化欠佳等问题，推动企业数据从单纯的资源转化为具有价值的资产，为企业数据资产的商业化运营模式优化指引方向，用高质量的数据支撑企业在数字经济时代满足数据市场化配置的核心需求。为达到理想的数据治理成效，企业应当建立跨层级联动的分层协同组织架构，明确治理权责边界。如，企业可搭建“决策层－管理层－执行层”三级治理架构，决策层负责统筹数据治理战略规划；管理层应提供技术支撑并助推需求落地；执行层承担数据维护与需求传达职责。此外，企业应建设完善的全生命周期制度体系，规范数据治理流程，确保数据治理工作有章可循、有据可依，便于后续进行数据资产的流通和商业价值的挖掘。
      （二）创新多元运营模式，提高商业价值
      数字经济时代，数据已成为企业的核心生产要素，促使企业数据资产商业化运营模式的构建成为企业改革的必然举措。企业应通过创新数据资产商业化运营模式，最大化释放数据的多元价值。企业应紧密结合数据要素市场化配置改革导向，探索数据资产的价值跃升逻辑，将数据资产进行“资源化－资产化－产品化－资本化”重构，创新多元运营模式，提高数据资产的商业价值。
      一方面，企业应聚焦数据资产的价值属性，深耕价值变现维度的拓展，致力于推动数据资产商业化运营模式的创新。例如，优化数据资产服务模式，打造标准化产品矩阵，助力企业挖掘高附加值数据资产的变现空间；深化数据驱动增值服务模式，推动企业数据资产与核心业务的深度融合；探索数据资产资本化模式，积极对接资本市场，提升企业的核心竞争力，实现企业数据资产的资本增值。
      另一方面，企业数据资产商业化价值的释放，高度依赖协同生态的构建，企业应积极打破数据孤岛与行业壁垒，构建“政企协同 + 产业链联动”的数据资产商业化运营生态，助推数据资产的价值复用。
      （三）突破确权估值瓶颈，打通资本通道
      现阶段，企业数据资产商业化运营模式的实践进程中，存在确权模糊与估值失序的困境，严重阻碍着企业数据资产向数据资本的转化，难以释放数据资产的核心价值。基于此，数字经济背景下企业数据资产商业化运营模式，应突破确权估值瓶颈，打通资本通道，致力于构建全链条可落地的优化实践路径。数据资产商业化运营模式的基础前提就是数据确权，即明确数据资产的权利归属与边界。企业应严格遵循国家数据管理要求，依托“三权分置”原则，明确权利分层边界，同时，完善确权登记机制，建立企业数据资产确权登记标准化流程，制定差异化确权登记规范，推行全国统一数据产权登记平台与跨区域互认机制的构建，为企业数据资产商业化运营模式实践打破地域局限，实现企业数据资产权属信息的互联互通。此外，应当在数据确权全过程中贯彻落实合规底线，严格遵守相关法律法规的要求，建立数据确权合规审查机制，从源头上防范确权法律风险，为企业数据资产的商业化运营筑牢合规基础。在估值方面，企业应积极探索科学合理的数据资产估值方法，结合成本法、收益法、市场法等多元估值路径，建立动态估值调整机制，为数据资产的资本运作提供可靠依据。
      （四）强化技术人才支撑，提升运营能力
      数据是数字经济背景下企业发展的核心驱动力，企业数据资产商业化运营模式的本质，就是技术与人才的双向驱动过程。其中技术是数据价值转化的工具，人才则是挖掘数据资产价值的载体。基于此，企业应强化技术人才支撑，多维提升运营能力，以此实现对企业数据资产商业化运营模式的优化实践。企业数据资产的商业化运营涉及多个环节，企业应构建分层分类人才梯队，打破单一的人才招聘模式，补齐人才供给短板。重点引进技术型人才，与高校、科研院所建立产学研合作机制，打通人才输送通道；重点培育运营型人才，聚焦企业数据资产的商业化价值转化；重点培养复合型人才，打造复合型数据资产商业化运营管理队伍。同时，强化先进技术赋能优化，搭建完善的数据资产运营技术体系，推动人才能力与商业化运营需求的精准匹配。例如，企业可搭建一体化数据资产运营平台，整合企业数据资产商业化运营流程工具，降低技术应用门槛，提升运营效率。四、结语
      综上所述，数字经济背景下企业数据资产商业化运营模式面临着发展契机，有助于实现对数据资产商业化运营逻辑价值的重构，同时创新多元生态模式，实现数据资产商业化运营收益的持续增值，促进数据资产风险管控转型。基于此，本文致力于形成兼具理论价值与实践指导意义的企业数据资产商业化运营模式优化路径。未来，企业数据资产商业化运营模式将迎来更为广阔的发展空间，同时也将面临更为多样的风险挑战。企业必须积极探索将数据资源转化为企业资产与核心竞争力的策略，实现企业数据资产的可持续化商业变现，为数字经济高质量发展贡献力量。
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