党的十九届四中全会首次将“数据”增列为一种生产要素，要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，标志着以数据为关键要素的数字经济进入新时代。党的二十大报告提出要“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率”，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态、新模式，不断做强、做优、做大我国数字经济。

经过多年发展，以大数据为代表的新技术得到迅猛发展，并渗透到各行各业，企业信息化也快速回归到数据的本身。企业家使用数据整合劳动力、土地、资本三种生产要素进行数字化转型。

为了加快实体经济数字化转型，促进新一代信息技术与实体经济深度融合，发挥数据对企业转型升级的重要作用，数据资产管理应运而生。工业互联网产业联盟组织产业界系统梳理了相关内容，展开数据资产管理系列科普活动。

Q1 数据资产管理发展现状如何？

一是数据资产管理政策环境持续优化。2021年11月，工业和信息化部印发《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》，提出强化大数据在制造业各环节应用，制定制造业数字化转型行动计划，以制造业数字化转型为引领，培育专业化、场景化大数据解决方案。

二是数据资产管理能力整体处于发展初期，发展态势稳中有进。随着企业数字化转型相关政策不断出台，企业自身数据意识持续提升，越来越多的企业参与到DCMM贯标评估工作中，通过“以评促建”的方式加快数据资产管理能力建设。

三是行业间数据资产管理能力差异分布显著。软件和信息技术业、工业和制造业、医疗行业、教育行业等传统行业仍处于初级阶段，数据资产管理的意识和动力不足，数据资产管理处于大数据平台建设阶段，尚未组建相对专业化的数据资产管理团队，主要针对核心业务开展数据标准化、数据质量管控等工作。金融行业、互联网行业、通信行业、电力、零售行业等较早享受到了“数据红利”，持续推进业务线上化，数据资产管理重要性随之提升，逐步发展数据资产管理部门，加大技术创新与应用，开展数据分析和数据服务。

四是评估数据资产价值、创新数据资产商业模式逐步成为企业关注焦点，领先企业已开展探索性实践。数据价值评估是量化数据资产价值的有效方式，推动企业持续投入资源开展数据资产管理，为企业参与数据要素流通奠定基础。

五是数据安全管理作为数据资产管理的“红线”，日益受到国家行业的重视。国家层面，逐渐明晰数据安全的监管红线，为企业数据安全建设提供政策引领。工业和信息化部于2022年10月再次公开征求对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》的意见，明确了重要和核心数据在目录备案及出境等方面的工作要求，是对工业和信息化领域数据安全管理工作的进一步指导。

Q2 数据资产管理难点在哪里？

当前，数据资产管理仍然面临一系列的问题和挑战，涉及数据资产管理的理念、效率、技术、安全等方面，阻碍了组织数据资产能力的持续提升。

图2 数据资产管理难点

一是数据资产管理内驱动力不足。组织管理数据资产的动力主要来自外在动力和内在动力两个方面。随着鼓励组织开展数字化转型的国家和行业政策陆续发布，监管和行业主管部门对企业数据管理提出更高要求，数据分析和应用对于同业竞争的优势日趋显著，组织开展数据资产管理的外部动力逐渐增强。但是，对于多数组织而言，仍面临数据资产管理价值不明显、数据资产管理路径不清晰、数据文化不完善等问题，管理层尚未达成数据战略共识，业务部门等数据使用方缺少有效的数据应用方法，短时期内数据资产管理投入产出比较低，导致组织开展数据资产管理内驱动力不足。

二是数据资产管理与业务发展存在割裂。现阶段企业开展数据资产管理主要是为经营管理和业务决策提供数据支持，数据资产管理应与业务发展紧密耦合，数据资产也需要借助业务活动实现价值释放。然而，很多组织的数据资产管理工作与实际业务存在“脱节”情况。战略层面不一致，多数企业并未在企业发展规划中给予数据资产管理应有的组织地位和资源配置，未体现数据资产管理与业务结合的方式与路径。同时，组织层面不统一，数据资产管理团队与业务团队缺乏有效的协同机制，使数据资产管理团队不清楚业务的数据需求，业务团队不知道如何参与数据资产管理工作。

三是数据质量难以及时满足业务预期。数据资产管理的核心目标之一是提升数据质量，以提高数据决策的准确性。但是，目前多数企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题。究其原因，主要包括以下三个方面：一是未进行源头数据质量治理，“垃圾”数据流入大数据平台；二是数据资产管理人员未与数据使用者之间形成协同，数据质量规则并未得到数据生产者或数据使用者的确认；三是数据质量管理的技术支持不足，手工操作在数据质量管理中占比较高，导致数据质量问题发现与整改不及时。

四是数据资产无法持续运营。数据资产运营是推动数据资产管理长期、持续开展的关键。但是，由于多数组织仍处于数据资产管理的初级阶段，尚未建立数据资产运营的理念与方法，难以充分调动数据使用方参与数据资产管理的积极性，数据资产管理方与使用方之间缺少良性沟通和反馈机制，降低了数据产品的应用效果。

五是数据安全风险加剧，安全合规要求日益复杂。《中国政企机构数据安全风险分析报告》（2022）显示数据泄露已经超越数据破坏成为数据安全最大风险，2021年全球数据安全大事件中涉及数据泄露的占总量的41.2%。2022年，数据泄露事件占比攀升至51.7%。此外，对个人信息交易需求的增加扩大了数据安全风险来源，从交易信息类型来看，涉及个人信息数据买卖的交易占比达到55.6%（其余两大类交易信息包括商业机密数据、内网管理信息数据，占比分别为19.3%和11.7%）。如何有效应对数据安全风险事件、满足国家行业数据安全合规要求，是当前企业面临的难点之一。

内容来源：《数据资产管理实践白皮书(6.0版)》

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