《加强数据资产管理：构建数字时代的核心竞争力》
一、引言
在当今数字化飞速发展的时代，数据已成为企业、组织乃至国家的重要战略资产。《关于加强数据资产管理的指导意见》的出台，为有效管理数据资产提供了明确的方向和规范，这对于挖掘数据价值、推动数字经济发展以及保障数据安全等有着深远意义。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
二、数据资产管理的基础：明确数据资产概念与范畴
（一）定义数据资产
数据资产是指由企业或组织拥有或者控制的，能够为企业或组织带来未来经济利益的数据资源，这一概念明确了数据资产的所属权和价值属性，与传统资产不同，数据资产具有可复制性、非消耗性等独特特征，一家电商企业所积累的用户购买记录、浏览偏好等数据，这些数据经过合理的挖掘和分析，可以为企业的精准营销、产品优化等带来巨大的商业价值。
（二）数据资产的范畴
数据资产涵盖了多种类型的数据，从来源看，包括内部业务数据，如企业的生产数据、销售数据、财务数据等；也包括外部数据，如市场调研数据、合作伙伴共享数据等，从数据结构上，有结构化数据，如关系型数据库中的数据，还有非结构化数据，像图像、音频、视频等数据，以一家医疗机构为例，内部的患者病历数据（结构化数据）以及医疗影像（非结构化数据）都是重要的数据资产范畴。
三、数据资产管理的核心环节：数据资产的确权与评估
（一）数据资产的确权
1、明确数据的所有权、使用权和经营权等权益，在复杂的商业环境和数据流转过程中，确定数据资产的归属是基础，在数据共享与交易场景下，要清晰界定数据提供方、使用方等各方的权利，以数据交易平台为例，平台需要建立严格的产权登记和认证机制，确保数据的来源合法合规，并且明确数据在不同主体之间流转时的权益变更规则。
2、解决数据权属争议的途径，由于数据的多源性和复杂性，权属争议可能会经常发生，需要建立一套有效的争议解决机制，如通过协商、仲裁或者法律诉讼等方式，当企业之间因数据使用范围和权限发生争议时，可以依据事先约定的条款进行协商解决，若协商不成则可通过专业的仲裁机构或者司法途径来判定。
（二）数据资产的评估
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、建立评估指标体系，这包括数据的质量（准确性、完整性、一致性等）、数据的价值（潜在商业价值、社会价值等）以及数据的风险（安全风险、合规风险等）等多方面的指标，对于一家金融机构而言，客户信用数据的准确性直接影响到信贷决策的风险评估，而这些数据的潜在商业价值则体现在能够为金融机构开拓更多的信贷业务，同时也要考虑数据泄露等安全风险对评估的影响。
2、评估方法的多样性，可以采用成本法、收益法和市场法等评估方法，成本法侧重于计算数据资产的获取、存储和管理成本；收益法主要根据数据资产未来可能带来的收益进行折现评估；市场法则参考市场上类似数据资产的交易价格，对于一个新兴的大数据分析公司，在评估其数据资产价值时，可以综合运用这些方法，根据公司数据的特点和市场环境选择合适的权重进行评估。
四、数据资产管理的关键保障：数据安全与合规
（一）数据安全管理
1、技术防护手段，采用加密技术、访问控制技术等保障数据资产的安全性，加密技术可以防止数据在传输和存储过程中的泄露，例如企业对敏感的用户信息进行加密存储，访问控制技术则确保只有授权人员能够访问特定的数据资源，像企业内部根据员工的岗位职能设置不同的数据访问权限。
2、安全管理制度建设，建立数据安全管理制度，包括数据备份与恢复制度、安全审计制度等，数据备份与恢复制度能够在数据遭受破坏或丢失时及时恢复数据，减少损失，安全审计制度则对数据的访问和操作进行监控和记录，以便及时发现安全隐患。
（二）数据合规管理
1、遵循法律法规，企业和组织要严格遵守国家和地方的数据保护法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和我国的相关数据保护法规，企业在处理用户数据时，必须按照规定获取用户的同意，并且在数据的使用、存储和共享等方面符合法规要求。
2、行业规范的遵循，不同行业也有各自的数据管理规范，例如医疗行业对于患者数据的隐私保护有特殊要求，医疗机构在管理患者数据资产时，除了遵守一般的数据保护法律外，还需要遵循医疗行业的特殊规范，确保患者数据的安全和合法使用。
五、数据资产管理的有效运营：数据资产的整合与共享
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）数据资产的整合
1、数据清洗与标准化，在企业内部，往往存在大量分散、异构的数据，通过数据清洗去除错误和重复数据，并进行标准化处理，将不同格式的数据转化为统一的格式，以便于整合和分析，一家跨国企业在整合全球各地分支机构的数据时，需要对不同地区的销售数据进行清洗和标准化，使其能够在总部进行统一的数据分析和决策。
2、建立数据仓库或数据湖，将整合后的数据存储到数据仓库或数据湖中，为企业的数据分析和挖掘提供基础，数据仓库侧重于结构化数据的存储和分析，适合企业的传统报表和决策支持；数据湖则可以存储各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据，为企业的大数据分析和人工智能应用提供数据支持。
（二）数据资产的共享
1、企业内部数据共享，打破企业内部部门之间的数据壁垒，实现数据的共享，企业的市场营销部门和研发部门共享客户反馈数据，以便研发部门能够根据市场需求开发出更符合用户需求的产品，同时市场营销部门可以根据研发成果调整营销策略。
2、跨企业数据共享与合作，在合法合规的前提下，企业之间可以进行数据共享与合作，实现互利共赢，电商企业和物流企业共享订单数据和物流信息，可以提高物流配送效率，提升用户体验。
六、结论
《关于加强数据资产管理的指导意见》为数据资产管理的各个环节提供了全面的指导，从明确数据资产的概念与范畴，到数据资产的确权、评估，再到安全与合规管理以及有效运营，这些方面相互关联、相互影响，只有全面、系统地加强数据资产管理，才能在数字时代充分发挥数据资产的价值，提升企业和组织的竞争力，推动数字经济的健康、快速发展，同时保障数据相关主体的权益和数据安全，在未来的发展中，数据资产管理将不断发展和完善，成为数字社会发展的重要基石。
评论列表