随着企业数据量的爆炸式增长和数据类型的日益丰富，如何有效治理数据资产，确保数据的质量、安全与合规性，同时充分挖掘数据价值，实现数据资产的高效利用与价值变现，成为企业数智化转型过程中亟待解决的关键问题。

数据资产治理策略

组织与机制建设先行

数据资产治理能否成功最关键的就是要有权责明确、运转高效的组织和相关配套制度。这就需要企业把数据治理上升到企业战略的高度，做强有力的顶层制度设计。实践中，大多数大企业都成立跨部门的“数据治理委员会”等决策机构，由首席数据官或者与之同等级别的管理者担任委员会主任，组成人员包括业委会、IT、法务、风控等重要部门负责人，并具体负责制定数据战略、审批数据标准、判断数据争端、考评治理成效等日常工作。委员会下可单独设置常设机构“数据治理办公室”，主要职责是负责统筹执行和落实相关数据管理政策，推动各个业务单元开展数据管理工作，并对该单位数据管理工作进行引导与纠偏。

此外，对业务线、IT线要指定数据的所有者、数据管理员，把数据质量及安全责任具体到某一个人，并建立起“决策层—管理层—执行层”三级联动的治理体系。例如，中国联通通过搭建线上的数据治理平台，把数据的标准、元数据以及质量的管理流程固化下来，使得治理工作实现线上化、规范化地开展，是值得肯定的企业组织和工作机制。

统一技术平台筑基

分散、异构系统形成“数据孤岛”，造成企业内海量信息难以共享。要实现数据“汇、存、管、用”一体，就要把原来不成体系的信息资源整合起来，必须建设统一的数据技术平台。近年来，“数据中台”作为一套相对完整的架构方案被广泛运用于国内企业当中。数据中台并不是一种单一的软件，而是一种数据汇集、数据开发、数据治理、数据服务的综合性解决方案，其主要的目标就是要将企业的全域数据变成能够被重复使用，可以被别人分享，具有可评估性的数据资产。

典型的统一数据平台的架构设计主要包括三层：底层是统一的数据湖，或者是数据湖与湖仓一体化的混合式存储，采纳各类来源的ERP、CRM、MES等，以及IoT的各种异构信息源；中间层是数据治理和开发的平台，平台为各种元数据的管理、数据质量的监控、数据血缘的追踪，还有数据的安全管控等提供工具；最顶层是数据的服务层，如通过API、数据产品等方式，向前台的业务应用、数据分析、AI模型的训练提供统一标准、统一支撑。

以云原生、微服务化为代表的平台技术选型已经成为主流趋势，大幅度提升平台的弹性和扩展性。从底层建设统一平台，从根本上解决问题，才能为企业提供数据的可用性、一致性、标准化等方面打下坚实的基础，才能向上一层级传递，帮助企业解决数据的价值挖掘等问题。

全生命周期质量管理

数据质量是数据资产价值的重要保证。如果数据质量差，则会产生虚假信息，导致企业在进行生产和运营时作出错误的决策，使得企业的运营面临极大的风险。需要构建数据产生－采集－传输－存储－处理－应用－归档－销毁整个数据全生命周期质量管控体系，以业务系统生成的数据为基础，在系统设计之初将数据标准和校验规则嵌入其中，保证输入数据的正确性和完备性。

与此同时，部署数据流上运行的自动化质量监控探针，依据已经确定好的规则，对于涉及企业业务重点内容的数据开展随时或者周期性核查评价，一旦发生问题可以及时触发处理流程，如告警、清洗、修复或者追查源头，将问题的处理纳入闭环管理当中。

另外，依托企业级数据治理进行数据质量“记分卡”或“健康度”指标建设，把数据质量表现在一定维度内的实际结果，与对应业务部门或个人KPI挂钩，有效地推动质量文化建设，达到由原先被动的救火变为现在的主动预防。如果做到从源头把控业务的准确性，那么对于整个数据全生命周期所有时间节点的数据都是“可用、可信、可控”的状态。该层面的质量管控主要是为了保障后期数据能够发挥出它应有的价值，做好前期的质量把控。

融合AI创新治理

随着人工智能技术的成熟，将其与数据治理相结合，成为提升治理效率和智能化的前沿趋势。传统的、依赖人工和大量规则的数据治理方法，在面对海量、高维、动态的数据时显得力不从心。AI技术能够自动化和智能化地进行数据治理。

例如，利用机器学习算法，可以自动扫描和识别数据中的敏感信息，进行智能分类分级，辅助数据安全策略的制定；通过自然语言处理（NLP）技术，可以自动生成业务元数据和数据字典，解析复杂的数据血缘关系，构建企业级的知识图谱；基于异常检测算法，能智能发现数据质量问题，甚至预测潜在的数据漂移和质量衰减趋势，实现从“事后监控”到“事前预警”的转变。AI驱动的根因分析还能帮助治理人员快速定位数据问题的源头。

数据资产价值实现路径

完善的数治让数据资产的价值得以更好地释放，具体来说，企业可以根据自身的数据成熟度以及企业的业务需求，层层递进探索出适合自己的价值实现路径，一般而言可以分为资源化、产品化、资产化、市场化和资本化五个递进的阶段。

资源化：盘点确权，摸清家底

“资源化”就是要把企业内“看不见、摸不着”的数据变成能“看得清、管得住”的资源，因此本阶段工作的重点是要做全盘的数据资产摸查，搞清楚企业有多少数据、数据在哪、质量怎么样、是谁负责的问题，需要用数据探查、数据编目这样的技术手段来制作出企业的“数据地图”，或者是数据资产目录。其功能不只是要做到数据物理存放地和数据技术元数据一清二楚，还要把各种业务元数据关联起来，把数据业务化的定义、发生途径、使用责任人画得一清二楚。

与盘点同步进行的，是初步的数据确权工作。虽然数据产权的最终界定在法律层面仍有其复杂性，但在企业内部，必须明确数据的使用权、管理权和收益权归属，这是后续数据共享、流通和交易的基础。通过资源化，企业将混乱无序的数据梳理成条目清晰、权责明确的数据资源，为后续的开发利用奠定了坚实的基础，是数据从成本负债转向潜在资产的起点。

产品化：场景驱动，封装服务

“产品化”指把厘清后的数据源，按照某一项具体的业务场景要求，对其进行加工、封装，形成可直接供业务方使用的产品。不同于原始数据，这样的数据具有标准的服务接口、明确定位的服务对象、可观测的数据指标、持续迭代的产品生命周期。其形态多为面向业务人员提供分析报表、可视化仪表盘，或面向开发人员提供数据API服务，或者是脱敏、聚集之后供外部合作伙伴使用的行业洞察报告等。产品化的关键是“场景驱动”，解决的就是精准营销、供应链优化、风险控制等具体的业务问题。

要实现这一目标，数据团队要聚集企业各个层面的业务人员开展工作，把握好业务逻辑关系，把业务提出的问题转换为数据问题，利用数据建模和算法分析的方法，从数据中提炼有价值的结论并固化成产品，贯彻“数据要素×”的理念——国家提出的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，鼓励企业围绕工业制造、现代农业、商贸流通等12个重点领域，针对若干个典型的应用场景，开发更多数据产品和服务。产品的关键是将数据从资源转化为服务，产品化的过程也是将数据产品赋能给业务，将静态的数据转化为动态的服务，从而让数据的价值第一次得到了彰显。

资产化：评估入表，显化价值

“资产化”是数据价值实现的一个里程碑式的跨越，我国2024年1月1日起开始实施的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》提到，符合条件的数据资源可被确认为企业拥有的无形资产或者存货，在企业财务报表中予以列示和计量，即“数据资产入表”，这标志着数据第一次得到政府部门的认可。成为企业的一项资产，进入到企业自身的资产负债表里，体现出数据为企业自身所创造的价值。

要做到“入表”，需要突破两个难点：第一是确认企业所享有的数据资产是否合法，以及企业对于数据的拥有权；第二是对数据资产的价值做出准确的判定。由于数据资产本身有场景依存性、可复制性、价值不固定等特点，相对于其他种类的资产，数据资产本身的价值鉴定并没有那么好做。当前，业界也逐步摸索出多种不同的估值模型，其中成本法、收益法、市场法都是重要的估值模型。尽管过程存在困难，但“数据资产入表”有着重要价值，其有助于企业更加公平公正地衡量自身数智化的发展水平、数智化的真正价值以及竞争优势所在，有利于企业更精细核算自身的数据投入产出情况，助力企业进一步加强数据治理及数据的应用。

市场化：流通交易，兑现价值

“市场化”指数据产品、数据服务以数据交易所、数据服务商等市场化渠道，开展流通和交易，直接变现形成经济价值的过程。当前国家大力推进数据要素市场建设，各地先后成立数据交易机构，为数据供需双方搭建合法合规的交易平台。数据市场化主要是对数据使用权进行一定的限制，在一定条件下流通使用，典型的如提供标准产品数据、定制化数据方案、按次或按期购买的数据服务等。

市场化过程中存在的问题主要有数据确权难、定价难、安全难、隐私保护难等。“数据可用不可见”“数据不出域”等隐私计算技术广泛应用于解决上述问题。市场化给企业带来新的收入来源，基于外部市场获得的数据产品的使用反馈，有助于对内部数据产品不断改进优化，提高数据资产质量、应用水平。随着数据交易规则和数据交易基础设施不断完善，数据市场化能够成为数字经济时代企业价值增长的新引擎。

资本化：金融赋能，放大价值

“资本化”是数据价值实现的最高阶形式，指将已确认的数据资产与金融工具相结合，进行融资或投资，从而实现价值的放大。这是继“数据资产入表”后，金融领域对数据要素价值的深度探索。目前，数据资产资本化的主要探索方向包括：一是数据资产质押融资，即企业将其合法拥有且价值可评估的数据资产作为质押物，向银行等金融机构申请贷款。这为拥有大量高价值数据但缺乏传统抵押物的科技型、创新型企业开辟了全新的融资渠道。二是以数据资产为基础资产的证券化（Data ABS），即把能够产生稳定可预测现金流的数据资产（如数据服务合同收费权）打包，通过结构化设计发行资产支持证券进行融资。三是数据资产驱动的股权融资，企业凭借其优质的数据资产和强大的数据能力，在进行股权融资时能够获得更高的估值。优质的数据资产能提升企业的融资能力和降低权益资本成本。

数据资本化路径的打通，标志着数据真正成为与土地、资本同等重要的、可参与社会资本循环的核心资产，其价值在金融杠杆的加持下得到最大限度地释放。

数据，作为时代变革的核心要素，其战略价值已毋庸置疑。然而，从拥有数据到释放价值，并非一蹴而就。以“组织与机制、统一平台、全周期质量、AI创新”为四大支柱的数据治理体系，是保障数据资产安全、合规、可用的“内功”；而循着“资源化、产品化、资产化、市场化、资本化”五步阶梯攀登的价值实现路径，则是将数据潜力转化为企业竞争优势和经济效益的“外法”。

/*本文部分内容（图片）来源于网络，若牵涉版权请联系删除。

——欢迎登陆www.zhuzaotoutiao.com发表您的作品