01 什么是數據資產管理？

1、數據資產

數據資產（Data?Asset）是指由組織（政府機構、企事業單位等）合法擁有或控制的數據資源，以電子或其他方式記錄，例如文本、圖像、語音、視頻、網頁、數據庫、傳感信號等結構化或非結構化數據，可進行計量或交易，能直接或間接帶來經濟效益和社會效益。在組織中，并非所有的數據都構成數據資產，數據資產是能夠為組織產生價值的數據資源，數據資產的形成需要對數據資源進行主動管理并形成有效控制。數據權屬討論數據屬于誰的問題，數據權益討論數據收益的分配問題。確定數據資產權屬和權益分配有利于提高市場主體參與資產交易的積極性，降低資產流通的合規風險，推動數據要素市場化進程。現階段，數據資產的權屬確認問題對于全球而言仍是巨大挑戰，各國現行全國性法律尚未對數據確權進行立法規制，普遍采取法院個案處理的方式，借助包括隱私保護法、知識產權法及合同法等不同的法律機制進行判斷。定義數據主體的權益一定程度上可以緩解由于數據資產難確權帶來的困境。我國通過明確了自然人、法人和非法人組織的數據權益，保障了包括自然人在內各參與方的財產收益，起到了鼓勵企業在合法合規的前提下參與數據資產流通的作用。深圳市于2021年7月發布了《深圳經濟特區數據條例》，同月，廣東省發布了《廣東省數字經濟促進條例》，上海市于11月發布了《上海市數據條例》，規定了自然人、法人和非法人組織對其以合法方式獲取的數據,以及合法處理數據形成的數據產品和服務依法享有相關權益。如下表所示。

我國涉及自然人、法人和非法人數據權益的法規及其定義

在《數據資產管理實踐白皮書（5.0版）》中，從數據價值性視角出發定義數據資產，涉及主體包括政府機構與企業事業單位（集中討論企業），并不嚴格區分數據資產的經濟效益和社會效益。此外，由于數據資產具有傳統資產所不具備的其它特征，因此，組織在數據資產化過程中并不完全遵從既有的會計、經濟相關準則與標準，考慮從實踐經驗出發進行探索實踐。

2、數據資產管理

數據資產管理（Data Asset Management）是指對數據資產進行規劃、控制和提供的一組活動職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據資產的價值。數據資產管理須充分融合政策、管理、業務、技術和服務，確保數據資產保值增值。數據資產管理包含數據資源化、數據資產化兩個環節，將原始數據轉變為數據資源、數據資產，逐步提高數據的價值密度，為數據要素化奠定基礎。數據資產管理架構如下圖所示。

數據資產管理架構數據資源化通過將原始數據轉變數據資源，使數據具備一定的潛在價值，是數據資產化的必要前提。數據資源化以提升數據質量、保障數據安全為工作目標，確保數據的準確性、一致性、時效性和完整性，推動數據內外部流通。數據資源化包括數據模型管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據安全管理、元數據管理、數據開發管理等活動職能。數據資產化通過將數據資源轉變為數據資產，使數據資源的潛在價值得以充分釋放。數據資產化以擴大數據資產的應用范圍、顯性化數據資產的成本與效益為工作重點，并使數據供給端與數據消費端之間形成良性反饋閉環。數據資產化主要包括數據資產流通、數據資產運營、數據價值評估等活動職能。需要說明的是，圍繞“資產”管控開展資產認定、權益分配、價值評估等活動受組織外部影響因素較多（包括數據要素市場相關交易模式、市場機制、法律法規或政策等），白皮書中所定義的數據資產化強調其對于推動組織數據資產管理的作用。02 什么是數據資產運營？隨著各行業數字化程度的日益深化，絕大多數企業已逐漸意識到了數據的重要性，并積極獲取數據，開展應用，積累了大量的數據資源，而數據資源需要依賴業務對充分使用產生價值。如何組織好數據、使用好數據，成為企業數據管理和應用的主要挑戰。傳統數據管理活動是從管理者視角出發，強調數據標準和規范管理，是“努力做到最好”，而數據資產運營是從運營視角出發，強調優化效率，提升價值，是“努力做到更好”。通過構建數據資產運營體系，實現：

提升資產服務效率，規范資產定義，加強共享與流通

優化資產使用體驗，監測資產使用，便捷資產查找

激發資產用戶積極性，提供多樣化的服務場景，引導用戶主動參與資產運營

數據管理vs 數據資產運營數據資產運營體系需要解決數據價值過程中面臨的諸多問題，需要以體系化的方式實現數據的可得、可用、好用，用較小的數據成本獲得較大的數據收益，讓數據價值持續釋放。數據資產運營總體上會分為數據資產識別、數據資產維護、數據資產服務、數據資產監測和數據資產評價，覆蓋了數據資產運營的主體工作和持續優化工作。03 如何開展數據資產運營？為了更好地促進數據價值的釋放，以體系化的方式實現數據的可得、可用、好用，亟須構建一套完整的資產運營體系。通常將企業數據資產運營過程分為三大環節： 數據資產識別：面向全公司數據的資產化登記，通過厘清資產范圍，規范屬性，對存量數據資產集中式盤點，對增量數據資產自動化注冊，實現數據資產的準確、有效識別。

數據資產維護：建立對數據資產屬性框架、數據資產目錄、數據資產內容以及數據資產訪問權限的規范化維護流程，實現數據資產的動態更新。

數據資產服務：針對資產檢索，資產分析，資產大屏展示等應用場景，構建智能化、可視化、個性化的資產服務體系，提升資產使用效率。

1、數據資產識別

針對企業海量數據，首先需要厘清數據資產范圍。數據資產是企業所擁有或控制的，可為帶來經濟收益的，在數據采集、加工、應用和管理過程中產生的一切數據資源。企業通常將基礎數據、指標數據、標簽數據、挖掘模型等納入數據資產的范圍。明確資產范圍之后，需要對數據資產制定屬性描述框架。根據資產類型的不同，其描述框架的內容也有所差異，但原則上需要明確每項資產的業務定義，技術規范和管理對象。以基礎數據資產的屬性描述框架為例：

基礎數據資產屬性框架示例在描述框架中，分別對資產項的業務屬性、技術屬性和管理屬性分別進行了定義。通過描述框架，為每項數據資產統一了中英文命名規則，制定了存儲字段類型的和格式要求，定義了數據資產業務描述，明確了管理責任部門和使用權限，為后續的有效使用奠定了基礎。在明確數據資產范圍和屬性框架之后，需要對企業全量數據進行梳理，以實現企業內數據資源的資產化記錄。按照梳理方式的不同，可以分為存量數據資產盤點和增量數據資產注冊。存量數據資產盤點：特點是工程量大，技能要求高，因此，一方面建議采用分階段集中性的盤點形式，按照“急用先行，先易后難”的原則，對存量數據進行盤點。另一方面，建議借鑒業內成熟的資產目錄框架，并以此為基線與盤點結果進行掛接，確保盤點內容的完整性和前瞻性。 詳見：企業數據資產盤點與數據標準梳理的方法增量數據資產注冊：特點是涉及面廣，流程相對固定。因此，需要在數據采集、數據入湖，數據加工等產生數據資產的各個環節設置注冊節點，并通過系統接口完成自動注冊動作。以某銀行為例，在數據入湖流程中部署相應資產注冊節點，通過在入湖接口的開發部署時自動捕捉元數據信息，完成數據資產的自動注冊。

2、數據資產維護

針對已經形成的數據資產，需要構建一套完整的資產維護機制，對數據資產的定義，數據資產的內容以及數據資產權屬進行持續更新，以保證資產信息的完整可信。數據資產的對數據資產及時地更新和自動維護，提升查找及使用數據的效率，為開展高效數據資產運營提供基礎支撐。根據資產屬性，主要分為對資產內容的維護，對資產結構的維護和對資產權限的維護。借助數據資產管理平臺，實現自動化，實時化的資產屬性更新：數據內容維護：通過定期同步元數據信息實現資產內容技術屬性的自動更新，數據資產的業務屬性和管理屬性信息定期收集，經過業務屬主確認后，同步至數據資產管理平臺。由數據資產管理人員對已下線的數據資產在平臺內進行失效處理。數據資產目錄與屬性框架維護：由數據資產管理人員新增和更改目錄結構，維護資產屬性框架和公共標簽。數據訪問權限維護：由數據資產管理人員和數據屬主共同負責進行數據資產底層數據預覽權限管理，權限類型包括全公司公開、條線公開、私密。

3、數據資產服務

數據資產服務是數據資產價值實現的主要載體，通過梳理常用的資產應用場景，完善資產服務體系，借助數據中臺提供服務，幫助業務提升數字生產效率。常見的數據資產服務包括： 數據資產檢索類服務: 通過建設多視角的數據資產標簽以及資產內容預覽等功能，引導用戶全面檢索、理解、獲取想要的高價值數據。 數據資產分析類服務：從業務視角自動生成取數腳本，靈活篩選提取的數據資產，跳轉BI平臺進行聯動分析。 數據資產展示類服務：通過數據大屏、血緣分析等可視化工具，展示全量數據資產規模，分布以及關聯關系等信息。 數據資產估值類服務 ：構建數據資產量化評價體系，從成本，收益，市場價值等維度對不同類型數據資產價值的量化評估。 數據資產互動類服務：對數據進行點贊、點踩、評論、星級打分和自定義分組收藏，建立數據資產共享共用生態。 以某銀行數據資產管理平臺為例，用戶在瀏覽查詢的數據資產時，可以對其進行點評，包括提出問題、建議、使用經驗、心得和評價等，同時還可查閱歷史所有的數據資產點評內容。通過此類數據資產互動服務，既增加資產用戶的參與積極性，又通過用戶點評結果不斷改進優化資產內容。