小盟科普丨數據資產管理實踐的通用步驟
黨的十九屆四中全會首次將“數據”增列為一種生產要素，要求建立健全由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制，標志著以數據為關鍵要素的數字經濟進入新時代。黨的二十大報告提出要“加快建設現代化經濟體系，著力提高全要素生產率”，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業、新業態、新模式，不斷做強、做優、做大我國數字經濟。
經過多年發展，以大數據為代表的新技術得到迅猛發展，并滲透到各行各業，企業信息化也快速回歸到數據的本身。企業家使用數據整合勞動力、土地、資本三種生產要素進行數字化轉型。
為了加快實體經濟數字化轉型，促進新一代信息技術與實體經濟深度融合，發揮數據對企業轉型升級的重要作用，數據資產管理應運而生。工業互聯網產業聯盟組織產業界系統梳理了相關內容，展開數據資產管理系列科普活動。
Q 數據資產管理實踐的 通用步驟是什么？
數據資產管理實踐的通用步驟：“統籌規劃→管理實施→稽核檢查→資產運營”。需要說明的是，各步驟之間并無嚴格的先后順序，組織可結合自身情況在各階段制定合理的實施方案。
圖 1 數據資產管理實踐步驟
1 統籌規劃
數據資產管理第一階段是統籌規劃，包括評估管理能力、發布數據戰略、建立組織責任體系三個步驟，為后續數據資產管理和運營錨定方向、奠定基礎。
第一步是盤點數據資產，評估數據資產管理能力。利用技術工具從業務系統或大數據平臺抽取數據、采集元數據、識別數據關系，可視化包含元數據、數據字典的數據模型，并從業務流程和數據應用的視角出發，完善包含業務屬性、管理屬性的數據資產信息，形成數據資產地圖。此外，從制度、組織、活動、價值、技術等維度對組織的數據資產管理開展全面評估（如表1所示），將評估結果作為評估基線，有助于組織了解管理現狀與問題，進一步指導數據戰略規劃的制定。
表 1 數據資產管理能力評估維度及要點
第一步的主要交付物包括：數據資產盤點清單、數據架構或數據模型、數據資產管理現狀評估報告、數據資產管理差距分析報告。
第二步是制定并發布數據戰略。主要是根據數據資產管理現狀評估結果與差距分析，召集數據資產管理相關利益者，明確數據戰略規劃及執行計劃。同時，為適應業務的快速變化，采用相對敏捷的方式開展數據資產管理工作，定期調整數據戰略短期規劃與執行計劃。詳細闡述見第四章第一節。
第二步的主要交付物包括：數據戰略規劃、數據戰略執行計劃。
第三步是建立組織責任體系，制定并發布數據資產管理制度規范。從數據戰略規劃出發，構建合理的、穩定的數據資產管理組織架構，以及具備一定靈活性的數據資產管理項目組，確定數據資產管理認責體系，并制定符合戰略目標與當前實際情況的數據資產管理制度規范。詳細闡述見第四章第二節、第三節。
第三步的主要交付物包括：數據資產管理組織架構圖、數據資產管理認責體系、數據資產管理相關管理辦法。
2 管理實施
數據資產管理實施第二階段的工作目標主要是通過建立數據資產管理的規則體系，依托數據資產管理平臺工具，以數據生命周期為主線，全面開展數據資產管理各項活動，以推動第一階段成果落地。詳細闡述見第二章第一節。第二階段管理實施的開展主要包括建立規范體系、搭建管理平臺、全流程管理、創新數據應用四個步驟。
第一步是制定組織級數據資產標準規范體系，建立各活動職能的實施細則與操作規范。組織級數據資產標準規范體系指各活動職能下對數據技術設計、業務含義的標準化。以結構化數據為例，標準化的對象包括字段、表以及表間關系，對于各對象的標準化內容如表 所示。此外，結合數據資產管理相關管理辦法，形成各活動職能的實施細則、操作規范，為數據資產管理的有效執行奠定良好基礎。
表 2 數據資產標準規范體系示例
第一步的交付物主要包括：數據資產管理活動職能相關標準規范、實施細則、操作規范。
第二步是搭建大數據平臺，匯聚數據資源。根據數據規模、數據源復雜性、數據時效性等，評估平臺預期成本，自建或采購大數據平臺，為數據資產管理提供底層技術支持；設計數據采集和存儲方案，根據第一步的數據資產標準規范體系，制定數據轉換規則，確定數據集成任務調度策略，支持從業務系統或管理系統抽取數據至大數據平臺，實現數據資源的匯聚；結合云原生、AI等技術提升資源利用率，降低數據資產管理的資源投入和運維成本。
第二步的交付物主要包括：大數據平臺、數據匯聚方案與記錄。
第三步是依托統一管理平臺，實現數據資產的全流程管理。構建統一的數據資產管理平臺，使各活動職能相關工具保持聯動，覆蓋數據的采集、流轉、加工、使用等環節；由數據資產管理團隊組織開展數據資源化活動，對于每一項活動，在數據需求中明確和記錄數據使用方的規范與期望，在數據設計中支持規則的落地與應用，在數據運維根據數據生產方業務和數據的變化，響應數據使用方規則與期望的調整，并及時發現和整改問題數據。
項目是執行組織級數據資產管理的最小單元，良好的數據資產項目管理是基礎，類比IT項目管理框架，主要從目標一致性、角色合理性、范圍明確性（包括業務范圍、數據范圍、技術范圍等）、風險可控性、成本可計量、質量可優化等方面考慮（如圖所示）。
圖 2 數據資產項目管理要點
第三步的交付物主要包括：數據資產管理平臺、數據資產生命周期操作手冊、數據資產項目管理操作手冊、數據資產管理業務案例。
第四步是創新數據應用，豐富數據服務。組織應加強數據應用和服務的創新，圍繞降低數據使用難度、擴大數據覆蓋范圍、增加數據供給能力等方面開展。通過數據可視化、搜索式分析、數據產品化、產品服務化等角度降低數據使用難度；通過數據“平民化”（如自助式數據分析、數據應用商店、數據超市等），使更多一線業務人員直接參與數據分析過程；通過數據消費者、數據生產者之間靈活的角色轉變，增加數據的供給能力（如形成數據眾籌眾享模式）。
第四步的交付物主要包括：數據應用產品清單、數據應用服務操作手冊、數據應用服務用戶指南。
3 稽核檢查
組織在第二階段基本完成由原始數據到數據資源的轉變，第三階段稽核檢查關注于如何評價數據資源化成果、改進管理方法，該階段的主要目標是根據既定標準規范，適應業務和數據的變化，通過對數據資源化過程與成果開展常態化檢查，優化數據資產管理模式與方法。
標準規范是常態化檢查的基礎與前提，主要包括數據模型與業務架構和IT架構一致性、數據標準落地、數據質量、數據安全合規、數據開發規范性等。平臺工具是常態化檢查的有效方式，相較于人工操作，節約人力物力，確保檢查結果準確性，提升檢查效率。定期總結、建立基線是常態化檢查的關鍵過程，對檢查結果進行統計分析，形成檢查指標與能力基線，評價數據資源化效果，與相關利益方、參與方確定整改方案，持續改進管理模式與方法。
第三階段主要交付物包括：數據資產管理檢查辦法、數據資產管理檢查總結、數據資產管理檢查基線。
4 資產運營
在前三個階段的基礎上，組織具備向數據資產轉變的基礎。數據資產管理的第四個階段是資產運營階段，該階段的主要目標是通過構建數據價值評估體系與運營策略，促進數據內外部流通，建立管理方與使用方的反饋與激勵機制，推動數據資產價值釋放。詳細闡述見第二章第二節。
構建數據運營中心，充分發揮數據團隊對業務部門的輔助作用。數據團隊提供包括自助式數據服務、AI模型等在內的支持，并通過定期宣導與培訓，提升業務部門的數字技術能力。此外，以場景化數據資產運營為出發點，鼓勵業務部門的數據資產使用各方使用相關平臺探索數據，共享探索成果，提出改進建議。
建立用戶視角下的SLA（Service-Level Agreement，服務等級協議），并進行持續評估和改善。區別于傳統分布式大數據平臺視角下的SLA，數據資產管理SLA的目標是為各數據使用方持續、及時提供高質量數據和服務，SLA的核心指標包括可靠性、實時性、質量要求等，貫穿數據資產管理全生命周期，覆蓋數據資產管理各項活動職能，由保障措施提供基本支持，并通過采集和分析相關平臺的運行日志，記錄SLA的“斷點”，改善數據資產服務的流程。
數據、業務和技術部門協同確認投入產出比（Return on Investment，ROI）指標，測算數據資產管理的成本和收益，提高數據資產管理的投入產出比。以南方電網為例，通過基于“責權利、量本利”的數據資產管理體系建設與應用實踐，取得了良好的經濟效益，通過對數據管理實踐中節約的問題發現成本、問題解決成本，數據供給與利用實踐中節省的人力成本、降低的服務成本，以及數據流通交易的經濟收入、交易額等進行測算與量化管理，不斷提高數據投入產出比率，累計為公司節約成本3.72億元，帶來經濟收入0.17億元，促成交易額132億元。
第四階段主要交付物包括：數據資產服務目錄、數據資產價值評估體系、數據資產流通策略與技術、數據資產運營指標體系。
內容來源：《數據資產管理實踐白皮書(6.0版)》
聯系方式：馬老師 17332378374（同微信）
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