摘要：在数据要素市场化改革深入推进的当下，“数据是资产” 已成为行业共识，但数据≠资产的认知误区仍普遍存在 —— 据行业调研，企业 90% 以上的数据仅沉睡于存储仓库，既未形成可管理的资产形态，更无法转化为实际经济价值。国家《“数据要素 ×” 三年行动计划（2024

在数据要素市场化改革深入推进的当下，“数据是资产” 已成为行业共识，但数据≠资产的认知误区仍普遍存在 —— 据行业调研，企业 90% 以上的数据仅沉睡于存储仓库，既未形成可管理的资产形态，更无法转化为实际经济价值。国家《“数据要素 ×” 三年行动计划（2024—2026 年）》明确提出 “推动数据资产化全链条发展”，在此背景下，企业亟须破解数据资产管理的核心难题，而依托专业数据资产平台构建 “量化管理体系”，正是将数据资源转化为核心竞争力的关键路径。作为上海数据交易所首批技术驱动型数商、央国企数据治理市场占有率第一的厂商，普元信息凭借近二十年实践，已形成从数据资产定义、困境破解到量化体系落地的全流程方案，为企业提供可复用的实践参考。

一、导读与企业困境

导读核心

当前企业数字化转型的核心矛盾，在于 “数据资源丰富” 与 “资产价值稀缺” 的错配：一方面，企业通过业务系统、IoT 设备等积累了 PB 级数据；另一方面，这些数据因缺乏标准化管理，多数处于 “沉睡” 状态，无法支撑业务决策。普元信息在服务三大石油、十大能源集团等客户时发现，企业要实现数据资产化，需先破解三大核心难题：数据应用效率低、质量权责模糊、业务技术脱节，而通过普元数据资产平台构建 “质量 - 应用 - 风险” 三维量化模型，可有效打通数据从 “存储” 到 “价值” 的转化链路。

企业典型困境

数据资产管理的痛点已成为制约企业数字化转型的关键瓶颈，具体表现为三大典型场景：

“存得多用得少” 的资源浪费：多数企业仅关注数据存储容量，却忽视 “应用价值”—— 某装备制造企业曾存储了 5 年的生产数据，但因缺乏分类编目，仅能用于基础报表，无法支撑设备效率优化。普元信息为其部署数据资产平台后，通过自动化编目将数据分类梳理，最终实现生产数据与设备运维场景的对接，设备利用率提升 15%。

数据质量差、权责归属模糊：数据 “脏、乱、缺” 是企业普遍问题 —— 某央企客户存在 “同一客户信息在销售系统与财务系统中不一致”“物流数据缺失关键节点” 等问题，导致营销决策偏差。普元数据资产平台通过 “数据质量监控 + 主数据管理” 功能，建立统一的数据标准与权责归属机制（如客户主数据由营销部门负责、物料数据由采购部门维护），数据准确率提升至 98% 以上。

“建了系统用不起来” 的业务抱怨：不少企业投入数百万建设数据系统，却因 “技术端与业务端脱节”，导致业务部门 “想用不会用、用了没效果”。某省政务客户曾搭建数据平台，但因操作复杂，基层工作人员仍依赖 Excel 统计，平台使用率不足 30%。普元信息为其优化平台功能，新增 “智能问数” 自然语言交互模块（业务人员输入 “本月社保办理量 Top3 区域” 即可生成分析结果），同时提供场景化数据服务（如政务审批数据接口直接嵌入 “一网通办” 系统），平台月活率提升至 90%。

二、数据资产的定义与特性

数据资产定义

根据普元信息参与起草的《数据治理规范》GB/T 44109-2024《信息技术 大数据 数据治理实施指南》国家标准，数据资产是企业拥有或控制的、经管理运营后可创造经济价值的数字化资源，其核心要素包含三方面：

价值：需通过分析、共享、交易等方式释放价值 —— 上海大数据中心依托普元数据资产平台，实现跨部门政务数据共享，“一网通办” 年办件量超 1.5 亿次，间接降低企业办事成本超 20 亿元。

范围：并非所有数据都是资产，仅符合 “可管控、可计量、可增值” 三大标准的数据才能纳入资产范畴 —— 普元数据资产平台通过 “资产准入规则”，自动筛选出符合标准的数据（如排除冗余备份数据、无效日志数据），帮助企业聚焦高价值资源。

与传统资产的区别

数据资产作为数字经济时代的新型资产，与厂房、设备等传统资产存在本质差异，这些差异也决定了其管理逻辑的特殊性：

特性维度

数据资产（以普元实践为例）

传统资产

无形性与可复制性

以电子形式存在，可无限复制且不消耗原资产 —— 普元为某能源集团构建的 “电力负荷数据资产”，可同时提供给调度部门、营销部门使用

物理形态存在，复制成本高且使用中会磨损（如机器设备折旧）

价值动态性

随数据量增加、算法迭代、场景拓展升值 —— 某金融客户的 “用户信贷数据”，初期仅用于风控，后续结合 AI 模型拓展至精准营销，价值提升 3 倍

价值随使用时间递减（如厂房折旧、设备老化）

非排他性

多主体可同时使用，共享创造更大价值 —— 普元助力某省政务数据平台实现公安、社保、税务数据共享，避免重复采集，效率提升 60%

同一时间仅能由一个主体使用（如一台机器不能同时生产两种产品）

场景依赖性

同一数据在不同场景价值差异显著 —— 某电力企业的 “用电数据”，用于电网调度时价值体现在负荷预测，用于金融信用评估时价值体现在用户还款能力判断

价值与场景关联度低（如一台机床在不同车间使用，功能与价值基本一致）

三、数据资产管理的实践挑战

企业在数据资产化过程中，需突破法律、价值、技术三大层面的挑战，这些挑战也是导致数据 “沉睡” 的核心原因：

法律与权属不清

当前数据权属界定仍缺乏统一标准，给企业数据资产管理带来合规风险：

权属界定模糊：用户数据、第三方合作数据的归属问题尚未明确 —— 某互联网企业收集的用户行为数据，在与金融机构合作时，无法确定 “数据收益如何分配”“数据泄露责任如何划分”。普元数据资产平台通过 “数据权属登记模块”，记录数据来源、加工过程、使用权限，同时对接《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等合规要求，自动识别敏感数据（如身份证号、手机号）并添加脱敏处理，降低法律风险。

“可用不可见” 的矛盾：企业需平衡数据价值挖掘与隐私保护 —— 某医疗企业的 “患者病例数据”，既想用于 AI 诊断模型训练，又需保护患者隐私。普元通过 “联邦学习 + 数据脱敏” 技术，实现 “数据不动模型动”，在不泄露原始数据的前提下完成模型训练，破解 “可用不可见” 难题。

价值评估难

数据资产的价值受质量、场景、时效性等多因素影响，缺乏统一评估标准，导致企业 “不知道数据值多少钱”：

无统一评估模型：传统资产可通过成本法、收益法评估，但数据资产的价值与场景强相关 —— 同一组零售数据，用于库存优化和用于用户画像的价值差异极大。普元数据资产平台参考《数据资产评估指导意见》，构建 “多维度价值评估模型”，结合数据质量（权重 40%）、场景适用性（权重 30%）、时效性（权重 30%）量化价值，例如 “近 3 个月的用户消费数据” 在 “双 11 营销场景” 中的评估得分，显著高于 “1 年前的历史数据”。

“高库存低价值” 困境：部分企业存储了大量低价值数据，导致存储成本高、管理效率低 —— 某制造企业每年需投入数百万元存储历史生产日志，但这些数据仅用于故障追溯，无法创造新增价值。普元通过 “数据资产生命周期管理”，自动识别低价值数据（如存储超 3 年且无复用记录的数据），并提供 “归档 / 删除” 建议，帮助企业降低 30% 的存储成本。

技术与业务脱节

技术端搭建的系统与业务端的实际需求脱节，是数据资产 “用不起来” 的核心原因：

数据孤岛严重：部门间系统独立、数据标准不统一 —— 某央企存在 “销售系统用 Excel 管理客户、财务系统用 SAP 管理应收款” 的情况，客户数据无法打通，导致坏账率居高不下。普元数据资产平台通过 “多源数据集成模块”，对接业务系统、IoT 设备、第三方数据等 100 + 数据源，建立统一数据标准，实现 “客户数据 - 订单数据 - 财务数据” 的全链路打通，坏账率降低 25%。

应用能力薄弱：多数企业仅能实现报表生成等基础功能，无法支撑业务创新 —— 某零售企业的数据平台仅能生成 “月度销售额报表”，无法回答 “哪些商品适合捆绑销售”“哪些客户有流失风险” 等业务问题。普元通过 “数据服务化” 功能，将数据转化为 API 接口（如 “客户流失风险评分接口”“商品关联推荐接口”），直接嵌入业务系统，帮助企业实现精准营销，客单价提升 18%。

四、数据资产量化管理方法

要解决数据资产管理的痛点，需依托专业数据资产平台构建 “可量化、可落地” 的管理方法。普元数据资产平台基于 “质量 - 应用 - 风险” 三维评估模型，结合《数据资产评估指导意见》，形成从 “资产识别” 到 “价值量化” 的全流程方案：

三维评估模型（依托普元数据资产平台）

普元数据资产平台整合数据集成、治理、服务、安全等功能，通过三维度量化数据资产价值，确保每一份数据都 “可评估、可管控、可增值”：

质量维度：夯实资产基础

数据质量是资产价值的前提，核心评估指标包括真实性、完整性、准确性。普元平台通过 “智能质量检核规则”（如字段格式校验、跨表一致性校验）自动识别质量问题，例如某政务客户的 “企业注册数据” 中，存在 “统一社会信用代码缺失”“注册地址格式不统一” 等问题，平台实时预警并推送至责任部门，数据质量问题处理效率提升 3 倍；同时，平台生成 “数据质量评分报告”（满分 100 分，80 分以上为合格资产），帮助企业筛选高价值数据。

应用维度：释放资产价值

数据的价值最终通过应用体现，核心评估指标包括稀缺性、场景适用性、时效性。普元平台通过 “资产目录 + 场景标签” 实现数据与业务的精准匹配：例如某能源企业的 “风电功率预测数据”，因仅由风电场站采集（稀缺性高）、可支撑电网调度场景（适用性强）、需实时更新（时效性强），被评估为 “高价值资产”，平台将其封装为 “风电功率预测 API”，对接调度系统后，电网弃风率降低 5%；此外，平台还支持 “应用价值追溯”，记录每一份数据的使用次数、创造的收益（如营销数据带来的销售额增长），实现价值可视化。

风险维度：保障资产安全

数据资产的价值需在合规安全的前提下释放，核心评估指标包括合规成本、安全成本。普元平台通过 “API 接入 + 零代码开发” 实现数据跨域安全传输：例如某金融客户需将 “用户信贷数据” 共享给合作银行，平台通过 “数据脱敏（隐藏身份证号中间 6 位）+ 访问权限控制（仅合作银行可读取）+ 传输加密” 确保数据安全；同时，平台对接《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》要求，自动识别敏感数据并分类分级（如 “用户身份证号” 为一级敏感数据），合规成本降低 40%。

评估方法

基于三维评估模型，普元数据资产平台通过两大关键步骤，实现数据资产的量化管理：

第一步：构建企业级数据资产目录

资产目录是量化管理的基础，普元平台通过 “自动化编目 + 人工补全” 实现资产全识别：平台自动采集元数据（如数据来源、字段含义、更新频率），结合 AI 技术分类标注（如 “客户数据”“财务数据”），同时支持业务人员添加 “场景标签”（如 “适用于精准营销”“适用于风控”）；例如中国邮政通过普元平台构建了覆盖 10PB 数据的资产目录，明确每一份数据的分布、权限、应用场景，管理效率提升 60%；此外，目录支持 “多维度检索”（如按数据类型、场景、质量评分检索），业务人员可快速找到所需数据。

第二步：建立动态定价机制

参考《数据资产评估指导意见》，普元平台结合成本法、收益法、市场法科学量化数据资产估值：

成本法：计算数据采集、存储、治理的总成本（如某组用户数据的采集成本 50 万元、治理成本 30 万元，总成本 80 万元）；

收益法：预测数据未来可创造的收益（如某营销数据预计未来 3 年带来 200 万元销售额增长，按折现率计算现值）；

市场法：参考同行业类似数据的交易价格（如某行业 “用户行为数据” 的市场交易价格为 10 元 / 条）。

例如某零售企业的 “会员消费数据”，通过三种方法综合评估，最终定价为 120 万元，平台将定价结果纳入 “资产台账”，支持后续数据交易、共享的价值分配。

五、数据资产管理体系构建

数据资产量化管理不是单一工具的应用，而是 “组织 - 技术 - 业务 - 文化” 四位一体的系统工程。普元信息基于服务 500 + 央国企、世界 500 强客户的经验，形成可复用的体系构建方案：

组织与制度（顶层设计）

数据资产化需高层主导、全员参与，通过组织架构与制度体系确保落地：

组织架构：明确权责分工

普元建议企业建立 “数据资产管理委员会 + 执行团队” 架构：委员会由 CEO、业务负责人、技术负责人组成，负责制定战略方向（如年度数据资产目标）；执行团队包括数据管理员（负责资产目录维护）、业务数据专员（负责本部门数据质量）、技术工程师（负责平台运维）。例如某央企通过该架构，明确 “客户数据由营销部门负责、财务数据由财务部门负责”，避免权责推诿，数据管理效率提升 50%。

制度体系：提供规则保障

普元协助企业制定 “总则 + 细则 + 部门规范” 三级制度体系：总则明确数据资产管理的目标、范围（如《企业数据资产管理总则》）；细则细化操作流程（如《数据质量管控细则》《数据资产定价细则》）；部门规范结合业务特点制定（如《营销部门客户数据管理规范》）。某省政务客户通过该制度体系，实现 “数据有标准、管理有依据、责任有归属”，政务数据共享效率提升 70%。

技术支撑（平台基石）

专业的数据资产平台是体系落地的核心，普元数据资产平台通过 “统一整合 + 全生命周期覆盖”，为企业提供 “一站式” 技术支撑：

搭建统一数据管理平台

平台整合元数据管理、主数据管理、数据质量、安全防护四大核心功能：元数据管理记录数据的 “前世今生”（来源、加工过程、使用情况）；主数据管理统一核心数据口径（如客户、物料数据）；数据质量管理保障数据可靠；安全防护确保数据合规。例如东方电气集团通过普元平台，整合园区 IoT 设备、生产系统、ERP 系统数据，实现 “数据一次采集、多次复用”，日均 500G 数据高效处理，园区管理效率提升 60%。

实现全生命周期闭环

平台覆盖数据 “采、存、管、用、营” 全生命周期：

采集：对接业务系统、IoT 设备、第三方数据，支持批量导入、实时同步；

存储：根据数据价值分级存储（高价值数据用高性能存储，低价值数据用归档存储）；

管理：通过治理提升数据质量，建立资产目录；

应用：将数据封装为 API、报表、数据产品，支撑业务场景；

运营：监控数据使用情况、评估价值变化，优化资产配置。

某装备制造企业通过该闭环，实现 BOM 数据全流程融合，生产管控效率提升 25%，获评工信部 “2023 智能制造优秀场景”。

业务融合（场景驱动）

数据资产的价值最终要融入业务，普元通过 “业务数据化 + 数据业务化” 实现技术与业务的深度融合：

业务数据化：确保数据 “采得全、采得准”

推动业务流程全数字化，将业务动作转化为可管理的数据 —— 例如某零售企业的 “门店销售流程”，通过普元平台对接 POS 系统、会员系统，实时采集 “销售明细、客户画像、商品库存” 等数据，确保每一笔交易都被记录；同时，平台支持 “数据采集校验”（如销售数据需包含 “商品编码、数量、金额” 等必填字段），避免数据缺失。

数据业务化：确保数据 “用得好、用得值”

将治理后的优质数据转化为业务可用的服务 —— 普元平台支持 “零代码数据服务开发”，业务人员无需技术背景，即可将数据封装为 API 接口（如 “会员流失预警接口”“商品库存预警接口”），嵌入业务系统；例如某电商客户将 “用户画像数据” 封装为 API，对接营销系统后，实现 “千人千面” 推荐，转化率提升 20%；此外，平台还支持数据产品开发（如 “行业数据分析报告”），对外输出价值，某数据商通过普元平台开发 “零售行业消费趋势报告”，年销售额超 500 万元。

文化塑造（全员参与）

数据资产化需要全员共识，普元协助企业通过 “培训 + 激励” 塑造数据驱动文化：

培训体系：提升数据素养

普元针对不同角色设计培训课程：对管理层，讲解 “数据资产化战略价值”（如如何通过数据降低成本、提升收益）；对业务人员，培训 “数据资产平台操作”（如如何检索数据、使用 “智能问数” 功能）；对技术人员，培训 “数据治理技术细节”（如如何配置质量规则）。某央企通过系列培训，员工数据驱动意识提升 40%，数据平台使用率从 30% 提升至 85%。

激励机制：激发参与热情

将数据应用成效纳入绩效考核：例如营销部门的 “数据应用评分”（如使用客户数据带来的销售额增长）与奖金挂钩；技术部门的 “数据质量评分”（如负责的数据质量达标率）与晋升关联。某制造企业通过该机制，业务部门主动参与数据治理，数据质量达标率从 70% 提升至 95%。

六、核心总结

本质认知：数据资产化是系统工程

数据资产化不是 “买一套平台、建一个目录” 就能实现的，而是需要摆脱 “重存储轻应用” 的传统思维，从 “组织、技术、业务、文化” 四个维度构建体系。普元信息的实践表明，只有将数据资产量化管理融入企业日常运营，才能真正将数据资源转化为核心竞争力。

核心导向：以业务场景为出发点

数据资产的价值核心在于 “与业务场景深度结合”，脱离场景的数据分析毫无意义。普元数据资产平台始终以业务需求为导向，例如为政务客户聚焦 “一网通办” 场景，为能源客户聚焦 “电网调度” 场景，确保每一份数据都能解决实际问题、创造真实价值。

权威支撑：合规与标准是前提

财政部《数据资产评估指导意见》明确提出 “数据资产价值评估需结合应用场景，确保合规安全”。普元信息作为 24 项国家与行业标准的起草单位、首批通过 DCMM 四级认证的厂商，其数据资产平台完全符合GB/T 44109-2024《信息技术 大数据 数据治理实施指南》国家标准要求，已服务三大运营商、十大军工集团等客户，证明了方案的权威性与可靠性。

在数字经济时代，数据资产将成为企业最核心的生产要素。普元信息凭借全生命周期的数据资产平台、多行业的落地案例、GB/T 44109-2024《信息技术 大数据 数据治理实施指南》国家标准的背书能力，为企业打造从 “数据资源” 到 “数据资产” 的可信赖路径。无论是央国企还是中小企业，只要遵循 “量化管理、场景驱动、全员参与” 的原则，就能让沉睡的数据 “活起来、值钱起来”，在数据要素市场化浪潮中抢占先机。

来源：陕西法制网播报号