企業數據資產管理白皮書2024

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月版權聲明本報告版權屬北京國際大數據交易所有限責任公司所有，并受法律保護。轉載、編撰或其他方式使用本報告文字或觀點，應注明“來源：《企業數據資產管理白皮書（簡版）》”。違反上述聲明者，將追究其相關法律責任。2編寫單位（排名不分先后）北京國際大數據交易所有限責任公司清華大學首都經濟貿易大學中央財經大學北京理工大學畢馬威企業咨詢（中國）有限公司中電數創（北京）科技有限公司北京市科學技術研究院中國信息通信研究院北京市金杜律師事務所北京大成律師事務所北京銀行股份有限公司城市副中心分行北京市建筑設計研究院股份有限公司國網北京海淀供電公司北京理工新源信息科技有限公司中國交通建設集團有限公司中國交通信息科技集團有限公司中國聯通智能城市研究院3引

言在當今數字化轉型的浪潮中，數據已不再僅僅是信息的載體，而是成為了推動經濟社會發展的關鍵生產要素和寶貴資產，作為一種新型資產類型和生產要素，確權、交易、收益等新管理領域需納入企業管理體系中，作為一個產業，產業組織、生產消費、價格形成等需要納入要素市場統一管理中。《企業數據資產管理白皮書》正是在這樣的時代背景下應運而生，旨在為各行各業的企業提供一套全面、系統的數據資產管理框架與實操指南，助力企業挖掘數據潛藏的價值，賦能業務創新，實現可持續發展。中國作為數字技術應用與創新的前沿陣地，率先將數據提升至生產要素的高度，國際上亦無先例，強調數據在資源配置和價值創造中的核心地位。數據要素政策文件的路線出臺，為企業數據資產管理提供了明確的方向和政策支持。在此基礎上，企業如何把握機遇，有效應對數據資產管理的挑戰，成為決定其在數字時代競爭力的關鍵。《企業數據資產管理白皮書》是一份深度剖析數據資產管理策略與實踐的權威指南，它結合了政策解讀、理論探索、實踐案例與未來展望，旨在幫助企業管理者理解數據資產的內在價值，掌握科學的管理方法，構建高效的數據治理體系，最終將數據資產轉化為推動企業增長和創新的核心動力。在數字化轉型的征途中，白皮書將成為企業手中的羅盤，引領它們在數據的海洋中穩健航行，抵達成功的彼岸。5第一章

數據資產發展概述中國引領全球數字經濟，強調數據作為關鍵生產要素，推動各界探索數據資產管理與運營，加速價值創造。數據資產現為轉型重要推手，其累積與應用不僅優化決策，還促進了從資源到資產的轉變，影響財務透明度、會計規范及融資創新。理論與實踐界聚力定義數據資產內涵，共識為：企業需控制數據，確保其經濟價值、可量度及獨特性。數據資產作為無形資產，驅動創新與盈利，而規范標準與政策則聚焦合法控制、價值量化、合規管理及權益保護，推動其在財務與公共服務領域的高效運用。數據資產領域呈現三大趨勢：一是多方協作的數據流通生態形成，強調隱私保護下的開放合作，統一治理促進跨界交流，AI等技術加深價值挖掘，激發創新。二是企業愈發重視數據資產的多元化價值，包括戰略與社會責任層面，加速其作為核心資產的地位確認。三是協同創新成為生態建設重點，法律、商業模式、數據共享與治理機制以及數據安全技術的進步，共筑一個開放、規范且充滿活力的數據資產生態。6第二章

企業數據資產價值轉化思路一、企業數據資產價值轉化現狀與問題我國企業在數據資產價值轉化上的努力集中在四個方面：確保數據“供得出”、促進數據“流得動”、提升數據“用得好”能力、實現數據“能入表”。政府、國企及互聯網巨頭積極參與數據供給，公共數據成為焦點。數據交易市場日益活躍，但面臨規則、安全及合規性挑戰。在數據應用方面，大多停留在初級階段，需向更深層次分析轉型。企業渴望將數據資產納入財務報表，但遭遇標準化、計量及合規難題。整體而言，數據資產化和價值化進程中，從數據獲取到流通、應用、合規及估值，均遇到復雜挑戰，如成本高、質量不一、權屬復雜、法規不健全等，這些問題制約了數據價值的充分釋放。二、企業數據資產價值轉化底層邏輯企業通過升級數據管理策略，將數據從資源逐步轉化為資產乃至資本，構建起數據要素增值的生態系統。這一進程不僅是數字化轉型深化的標志，也是激活數據潛能、驅動企業革新與競爭力提升的關鍵。起始階段，企業收集的原始數據經提煉轉化為數據資產，優化運營、激發創新，并具備量化價值。進一步發展，當這些數據資產在市場上活躍交易，便升級為數據資本，獲得金融屬性，開啟融資新路徑，助力數字經濟生態擴張。在此過程中，企業數據治理逐步進化，從基本的數據收集與管理，走向數據引導的業務精進和資本運作。這要7求企業不僅要加強數據基礎設施建設，還需提高數據治理的效率和應用的深度，確保數據的精準、安全與高效，形成數據驅動的戰略決策機制，促進產業躍升，開放合作中拓寬數字生態邊界，實現經濟與社會價值的雙重增長。三、企業數據資產價值轉化方向企業數據資產價值轉化的關鍵路徑包括數據共享開放、資產賦能應用、金融創新以及資本經營探索。數據共享開放旨在打破信息孤島，促進數據在企業內部流通整合，提升決策效率與業務能力。通過構建業務能力地圖與實施定制化數據策略，企業能更好地將數據應用于市場營銷、運營及風險管理等環節，實現服務優化和效率提升。此外，跨行業數據共享還促進了管理模式創新和用戶體驗升級，加速了數字化轉型。數據資產賦能應用在政策推動下，通過創建數據專區及推動應用落地，展現了數據在金融、能源、交通等多個領域的價值，如通過數據分析優化金融服務、促進能源數據流通及提升交通出行體驗等，促進了社會經濟的高質量發展。數據資產金融創新通過數據信貸、資產證券化等手段，將數據轉變為資本，拓寬融資渠道，助力經濟高質量發展。政策與法律框架的完善為數據金融產品創新提供了基礎，增強了數據密集型企業的融資能力，推動了數據資產的流動性與投資價值提升。8數據資本經營探索區別于數據資產信貸，更注重通過金融結構設計釋放數據內在價值，實現資源優化配置與價值創造。無論是在信貸領域還是在價值發現方面，數據交易都是核心，它促進了數據的量化、定價與交換，是數據資本累積和價值實現的基石，貫穿數據價值轉化的全過程，對推動數據有效利用和金融模式創新具有重要意義。9第三章

企業數據資產管理運營路徑一、企業數據資產管理運營藍圖設計企業要最大化數據要素價值，需設計一個綜合管理體系，覆蓋數據資產的全生命周期，結合管理與運營，既滿足基礎管理需求，又能促進價值創造與計量流通，最終實現數據資產價值的全面提升。該體系含括數據治理、資產運營和開發利用三大模塊。數據治理是價值實現的基礎，涉及需求、標準、質量、架構與安全等管理，確保數據與業務同步，提升數據質量，打破數據孤島，保障數據安全。數據資產運營關鍵在于將數據轉化為資產并實現其價值，包括資產盤點、合規管理、日常運營、價值評估和會計處理，增強數據透明度、可控性和經濟價值，推動數據的有效利用和資本化進程。數據資產利用聚焦價值實現路徑的多元化，通過開放共享、應用賦能、流通交易和金融創新四大策略，促進數據高效流通，加速數據到業務價值的轉化，拓寬融資渠道，推動數據作為資本的金融創新應用，全面激活數據的經濟潛力。10二、開展數據資產管理運營的準備工作開展數據資產管理運營的準備工作涉及三大核心方面：數據資產規劃、數據資源治理及數據合規管控。首先，數據資產規劃是數字化轉型時代的關鍵步驟，對指導企業有效管理數據資源、激發數據活力和加速價值實現至關重要。需解決數據管理分散、高質量數據短缺及價值開發路徑不明等問題，明確戰略任務，實施數據治理，并建立跨部門協同機制，以確保數據資產的高效利用和風險控制。其次，數據資源治理是確保數據質量、安全及有效性的基石。通過整合與規范數據流程，提升數據質量，強化數據安全，并支持基于數據的明智決策。構建治理框架，制定數據標準，實施質量監測，是實現高效數據治理的必要條件。最后，數據合規管控是保證數據使用合法性的關鍵。企業需關注數據采集與處理的合規性，確保遵循相關法律法規，如《數據安全法》和《個人信息保護法》。這包括合法采集數據、保護個人信息、規范第三方數據采購及處理流程，實施數據全生命周期的安全管理，并建立應急響應機制，以維護數據使用的合法性與安全性。11三、企業數據資產管理運營的價值轉化路徑企業數據資產管理運營是實現數據價值轉化的核心環節，它涵蓋了權屬確定、創新應用、估值定價、綜合評價及收益分配等多個相互關聯的方面。在當前數據資產權屬規則快速演化的階段，企業需緊跟政策導向，借鑒“三權分置”思路，即區分數據資源持有權、數據加工使用權及數據產品經營權，以此為基礎細化數據來源與加工路徑的確認，確保權屬劃分既體現各參與主體的實際貢獻，也符合法律規定。實踐中，這意味著企業要針對原始數據和衍生數據，依據貢獻的實質性和創新性確認權利歸屬，并在復雜的數據使用鏈條中，采取分層次的確權方式，維護各方權益清晰，同時加強行為責任與權利的對應，保持數據活動的權責統一。技術創新與數據生態的發展不斷拓寬數據資產的應用場景，從提升客戶體驗的個性化服務、智能客服到強化合規與風險管理的智能合約審核、財務欺詐監測，再到輔助科學決策的全渠道分析與人力資源優化，數據資產正深刻改變企業的運營邏輯，成為推動數字化轉型的關鍵力量。通過這些創新應用，企業不僅能夠增強市場競爭力，還能實現資源的高效配置和組織效能提升。數據資產的估值定價是一項復雜的綜合評估過程，它不僅要求深入分析數據的基本特征、法律狀態及其潛在價值，還強調構建包含數據質量多維度的評價體系。估值時，企業需靈活運用收益法、成本法、市場法等多種模型，依據數據特性定制評估方案，同時確保數據的合規性、明確12分類與權屬界定，采用多元定價策略以適應市場變化，實現數據資產的合理市場定位。為了全面衡量數據資產價值，企業還需建立一套綜合評價體系，該體系從數據源的權威性、合規性到數據質量的精確性、時效性，再到數據應用的實際業務成效，全方位評估并定期調整，為數據管理與運營提供堅實的決策基礎。這不僅有助于維護數據資產的質量與合法性，也是加速企業數字化轉型和業務模式創新的重要支撐。最后，合理的數據資產收益分配機制是激勵數據開發與利用的關鍵。企業需從戰略角度設計分配模式，遵循市場規律，在數據生命周期內進行初次分配、內部再分配及與外部合作伙伴的協作分配，同時優化內部架構，建立權屬制度和分配規則，推行數據資產賬戶系統，以動態管理確保收益分配的公平性和效率，既激發內部與合作伙伴的創新活力，也保障數據生態的可持續發展。13第四章

數據資產管理運營領先實踐一、行業案例研究（一）金融行業金融行業面臨的核心問題是數據權益復雜、利用率低下，數據治理實踐各異且缺乏統一領導，以及未能充分挖掘數據價值。特別是，法律嚴格限制了個人與企業客戶數據的使用，加之內部數據管理結構的多樣性，導致數據整合利用困難。同時，盡管數據資源充沛，應用卻相對單一，主要服務于產品優化和市場營銷，缺乏深度開發。為解決上述挑戰，策略包括實行數據分級分類管理，確保在強化數據保護的同時，明確數據的使用權限與職責，保證合規。建立專業的數據資產管理隊伍，從戰略到執行全面強化數據安全與質量，靈活適應業務需求，通過與第三方合作推進數據創新。此外，推動跨行業數據合作，融合多元數據資源，拓寬應用領域，加速金融數據資產化進程，是實現數據價值深層釋放的關鍵。案例一：北京銀行數據資產管理運營實踐案例二：某商業銀行數據資產分類分級管理實踐案例三：某建設銀行數據資產管理運營實踐14（二）交通運輸行業交通運輸行業在數據資產管理上遇到復雜難題，包括行業標準執行不一導致的數據質量問題，以及數據多樣性帶來的隱私保護與價值挖掘平衡挑戰。數據安全管理尤為關鍵，需確保數據在保持時效性與準確性的同時安全無虞。而對高時效性和精度的追求，要求數據質量管理體系的嚴格高效。為應對這些挑戰，行業正采取多方面措施：一是強化組織制度，明確權責，優化流程，確保數據合規安全并有效利用；二是深化元數據管理，細化數據分類保護，實施差異化安全策略；三是實施全生命周期數據安全管理，建立應急響應，加強全面防護；四是優化數據采集處理流程，強化質量管理體系，確保數據可靠，提升決策精確性。案例一：某航旅信息技術企業數據資產管理探索案例二：某航空集團數據資產化實踐案例三：某大型機場數據資產運營管理底座建設案例四：中交集團數據資產管理運營實踐案例五：商用車油品與運營風險數據資產管理實踐15（三）通信行業通信業步入數據資產化驅動的創新競爭階段，面臨挑戰：數據管理標準不一和分散管理導致整合困難、價值難以發掘；部門間數據孤島限制了分析視野和快速決策。此外，數據存儲分散、結構復雜降低了使用效率和質量。解決策略涉及構建以數據資產為中心的運營模式，建立統一的數據資產目錄以促進查看與訂閱，實現數據的快速流通與共享。通過場景化資產目錄和數據關系圖譜，以及高效的租戶間數據推送，將資產供給時間縮短至一天內，加速數據市場活力，有力支撐業務增長。案例：中國聯通DataOps一體化數據生產運營（四）工業制造業工業制造業數字化轉型雖借助工業互聯網積累了大量數據，但也面臨數據安全意識薄弱、管理流程缺陷和保密條款限制等問題，影響數據資產化。企業往往忽視保護數據資產的重要性和安全措施，使數據處于危險中。隨著法律要求提升，企業需加強重要數據識別和法規遵從，而商業保密協議限制了數據利用。解決策略聚焦于建立完善的數據安全管理體系，遵循法規進行合規審查，實施數據分類、全鏈條安全管理、員工培訓和應急響應機制，確保操作合法安全。企業應積極辨認核心數據，建立管理目錄，并在數據交易前評估對方安全能力，確保合規地推進數據資產化。案例：某智能發電設備制造企業數據資產管理體系16（六）城市治理城市治理在智慧城市建設中極為關鍵，關乎城市效率、安全及居民生活質素，囊括交通、安全、環保等多領域。隨著數據量激增，數據資產化變得重要卻也面臨挑戰：數據質量差異大、整合難，缺乏統一標準；數據確權復雜，合法使用不易；成本歸集困難，影響跨部門協作與資源共享。而當前的主要應對策略包括優化數據處理算法提升數據質量及價值；建立健全數據合規與確權體系，保障合法使用，維護安全；改進成本核算方法，清晰界定數據增值成本，促進有效管理和利用數據資產。案例一：某智慧城市建設運營公司完成城市生命線數據資產入表和質押融資案例二：國網智慧能源城市大腦解決方案（七）市民服務民生服務行業的數字化轉型提升了服務效率和用戶體驗，但數據資產化遇挑戰，如產權界定復雜、合規法律障礙及價值成本評估困難。數據量大、更新快，明確權利、保證合法安全處理和合理估值分攤成本是關鍵。中國電子和清華大學合作推出“數據元件”概念，為解決這些問題提供了新方向。數據元件通過精細加工數據，創建可控、可量化的數據集，明確了數據產權，加強數據安全與隱私保護，并精準評估其價值，利于成本合理分攤。這一方案促進了數據在保障權益前提下的安全高效流通與交易。17案例：德陽市民通數字科技數據資產質押融資二、企業數據資產管理運營實踐指引企業數據資產管理運營實踐指引圍繞組織架構、制度體系、平臺工具及長效機制四個核心方面展開，旨在實現數據資產的高效利用與價值最大化。首先，組織架構方面，構建一個高效協作體系，確保數據產品和服務的快速流通與管理。這需要從決策層到執行層的緊密配合，決策層負責戰略指導，管理層細化為數據治理、技術實施等小組，執行層則通過培訓和設置數據大使角色來加強實戰能力，設立數據倫理與合規小組以保障合規性。其次，制度體系的建設對于規范管理至關重要，涵蓋從戰略規劃到操作規范的多層次制度，確保數據管理的全面性和操作的具體性，同時制度需具備靈活性，隨環境變化動態更新。再者，平臺工具的選擇和搭建對于數據全生命周期管理極為關鍵，涉及數據集成、清洗、存儲、安全防護及流通交易等多方面，利用集成平臺、數據交換技術、數據分析模型等，確保數據的安全、高效利用。最后，長效機制的構建重在形成持續優化的文化，包括內部數據質量管理的持續改進、參與行業標準制定的合作交流、多元化的人才培養路徑以及激勵機制的創新，同時建立監控