小盟科普丨數據資產管理的發展現狀與難點
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。
Q1 數據資產管理發展現狀如何？
一是數據資產管理政策環境持續優化。2021年11月，工業和信息化部印發《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》，提出強化大數據在制造業各環節應用，制定制造業數字化轉型行動計劃，以制造業數字化轉型為引領，培育專業化、場景化大數據解決方案。
二是數據資產管理能力整體處于發展初期，發展態勢穩中有進。隨著企業數字化轉型相關政策不斷出臺，企業自身數據意識持續提升，越來越多的企業參與到DCMM貫標評估工作中，通過“以評促建”的方式加快數據資產管理能力建設。
三是行業間數據資產管理能力差異分布顯著。軟件和信息技術業、工業和制造業、醫療行業、教育行業等傳統行業仍處于初級階段，數據資產管理的意識和動力不足，數據資產管理處于大數據平臺建設階段，尚未組建相對專業化的數據資產管理團隊，主要針對核心業務開展數據標準化、數據質量管控等工作。金融行業、互聯網行業、通信行業、電力、零售行業等較早享受到了“數據紅利”，持續推進業務線上化，數據資產管理重要性隨之提升，逐步發展數據資產管理部門，加大技術創新與應用，開展數據分析和數據服務。
四是評估數據資產價值、創新數據資產商業模式逐步成為企業關注焦點，領先企業已開展探索性實踐。數據價值評估是量化數據資產價值的有效方式，推動企業持續投入資源開展數據資產管理，為企業參與數據要素流通奠定基礎。
五是數據安全管理作為數據資產管理的“紅線”，日益受到國家行業的重視。國家層面，逐漸明晰數據安全的監管紅線，為企業數據安全建設提供政策引領。工業和信息化部于2022年10月再次公開征求對《工業和信息化領域數據安全管理辦法（試行）》的意見，明確了重要和核心數據在目錄備案及出境等方面的工作要求，是對工業和信息化領域數據安全管理工作的進一步指導。
Q2 數據資產管理難點在哪里？
當前，數據資產管理仍然面臨一系列的問題和挑戰，涉及數據資產管理的理念、效率、技術、安全等方面，阻礙了組織數據資產能力的持續提升。
圖2 數據資產管理難點
一是數據資產管理內驅動力不足。組織管理數據資產的動力主要來自外在動力和內在動力兩個方面。隨著鼓勵組織開展數字化轉型的國家和行業政策陸續發布，監管和行業主管部門對企業數據管理提出更高要求，數據分析和應用對于同業競爭的優勢日趨顯著，組織開展數據資產管理的外部動力逐漸增強。但是，對于多數組織而言，仍面臨數據資產管理價值不明顯、數據資產管理路徑不清晰、數據文化不完善等問題，管理層尚未達成數據戰略共識，業務部門等數據使用方缺少有效的數據應用方法，短時期內數據資產管理投入產出比較低，導致組織開展數據資產管理內驅動力不足。
二是數據資產管理與業務發展存在割裂。現階段企業開展數據資產管理主要是為經營管理和業務決策提供數據支持，數據資產管理應與業務發展緊密耦合，數據資產也需要借助業務活動實現價值釋放。然而，很多組織的數據資產管理工作與實際業務存在“脫節”情況。戰略層面不一致，多數企業并未在企業發展規劃中給予數據資產管理應有的組織地位和資源配置，未體現數據資產管理與業務結合的方式與路徑。同時，組織層面不統一，數據資產管理團隊與業務團隊缺乏有效的協同機制，使數據資產管理團隊不清楚業務的數據需求，業務團隊不知道如何參與數據資產管理工作。
三是數據質量難以及時滿足業務預期。數據資產管理的核心目標之一是提升數據質量，以提高數據決策的準確性。但是，目前多數企業面臨數據質量不達預期、質量提升緩慢的問題。究其原因，主要包括以下三個方面：一是未進行源頭數據質量治理，“垃圾”數據流入大數據平臺；二是數據資產管理人員未與數據使用者之間形成協同，數據質量規則并未得到數據生產者或數據使用者的確認；三是數據質量管理的技術支持不足，手工操作在數據質量管理中占比較高，導致數據質量問題發現與整改不及時。
四是數據資產無法持續運營。數據資產運營是推動數據資產管理長期、持續開展的關鍵。但是，由于多數組織仍處于數據資產管理的初級階段，尚未建立數據資產運營的理念與方法，難以充分調動數據使用方參與數據資產管理的積極性，數據資產管理方與使用方之間缺少良性溝通和反饋機制，降低了數據產品的應用效果。
五是數據安全風險加劇，安全合規要求日益復雜。《中國政企機構數據安全風險分析報告》（2022）顯示數據泄露已經超越數據破壞成為數據安全最大風險，2021年全球數據安全大事件中涉及數據泄露的占總量的41.2%。2022年，數據泄露事件占比攀升至51.7%。此外，對個人信息交易需求的增加擴大了數據安全風險來源，從交易信息類型來看，涉及個人信息數據買賣的交易占比達到55.6%（其余兩大類交易信息包括商業機密數據、內網管理信息數據，占比分別為19.3%和11.7%）。如何有效應對數據安全風險事件、滿足國家行業數據安全合規要求，是當前企業面臨的難點之一。
內容來源：《數據資產管理實踐白皮書(6.0版)》
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