数据资产管理不是“一阵风”，而是需要战略定力、平台支撑与文化浸润的长期工程。在AI技术重塑数据价值链的今天，企业亟需构建敏捷组织、智能平台与长效制度，方能应对持续升级的管理挑战。《数据资产管理实践指南7.0》提炼出“战略引领、业数财一体、AI赋能”的未来图景。本文解读数据管理六大发展趋势，探讨如何通过DataOps平台、数据运营中台与生态共建机制，在合规与创新的平衡中实现数据价值“滚雪球式”增长，为企业奔赴“数据驱动”时代提供行动指南。
一、数据资产管理保障措施
数据资产管理是一项长期性的、体系化的工作，为保证各项数据资产管理活动有效开展，统筹推动数据资产管理工作顺利进行，战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制等保障措施变得极为重要。
1战略管理
战略是组织长期发展规划及资源配置的一系列行动，对于组织持续稳定发展具有重要的指导意义。在数字时代下，数据战略已成为组织开展精益数据资产管理的基础，是数据资产管理工作长期高效开展的“指南针”。战略管理是指通过对数据战略进行规划、执行、评估，确立数据资产管理的中长期目标和管理活动优先级，明确需要的资源投入总量和资源分配机制，并使数据战略始终契合组织的业务战略。
图1 数据战略管理流程与要点
从企业总体战略出发，制定独立数据战略。随着越来越多的企业成立数据资产管理归口部门，也相应发布独立的数据战略，为跨部门、跨层级的数据资产管理工作奠定制度纲领，也为长期开展数据资产管理提供政策支持。数据资产管理服务于企业整体发展，数据资产管理的价值归属于企业核心价值，因此，数据战略需与企业总体业务目标保持一致，以确保各项数据资产管理活动能够有效支持企业主要任务，这意味着数据战略不仅仅是技术层面的规划，更是从业务层面、管理层面的规划。
中国一汽2022年发布了“1164”企业数智化转型总体战略，即：通过推进六条业务主线数智化转型，用两到三年时间，打造“产品/服务、经营/管理的数字孪生体”，建设“数字一汽”，实现“双100”——100%业务数字化孪生，运营效能最低提升100%。该战略的实现有两个必要条件：一是基于“业务单元”，将业务流程解耦至业务单元，构建业务单元之间的连通关系，并在工作台实现角色任务驱动的业务串联和可视化，实现业务全量全要素映射到数字空间，确保数据能够完整地还原业务；二是“以数据驱动”，将业务单元的执行标准、工时、业务规则等要素化，工作台任务执行同时沉淀数据，基于数据和模型形成对现实世界的深入洞察、指导业务的优化和创新，最终推动业务效能的翻倍。
2组织架构
建立全方位、跨部门、跨层级的数据资产管理组织架构，是实施组织级统一化、专业化数据资产管理的基础，是数据资产管理责任落实的保障。
一般来说，数据资产管理组织架构包括决策层、组织协调层、数据资产管理层、工作执行层四个层级。决策层作为数据决策方，由组织CIO或CDO担任，负责制定数据资产管理决策、战略和考核机制。组织协调层由虚拟的数据资产管理委员会承担，负责统筹管理和协调资源，细化数据资产管理的考核指标。数据资产管理层由数据资产管理办公室承担，作为数据资产管理的主要实体管理部门，负责构建和维护组织级架构（包括业务架构、数据架构、IT架构），制定数据资产管理制度体系和长效机制，定期开展数据资产管理检查与总结，并向组织协调成和决策层汇报。工作执行层由业务部门和IT部门共同承担，负责在数据项目中落实数据资产管理工作，与数据资产管理层协同参与各项活动。
由于数据产生于业务，数据流转依赖于业务，因此，数据认责机制对于统筹协调数据资产管理、加强各方对于数据资产管理的认可具有较强的积极作用。例如，平安银行建立了以数据类别（基础数据、指标数据、外部数据等）为基础的数据认责原则，明确了数据采集者、数据加工者、数据使用者等不同角色在数据生命周期各环节的责任，建立数据认责矩阵，并将数据认责机制与考评激励措施相结合，进一步确保数据资产管理相关方的“责权利”对等；在数据应用层面，依据认责原则搭建五级认责体系，分别为“归口管理部门”、“报表主管部门”、“业务场景主管部门”、“字段主管部门”、“字段协管部门”，解决了数据在应用层面职责划分不清晰的痛点，有效支撑了数据口径、数据规范等数据治理层面管理措施的落地执行。
一汽集团数字化部《部门工作法》指出“能力建设是推进数字化转型的基础”，因此，公司数据管理专业组织以数据治理体系为依托，重点围绕数据管家角色，有针对性地培养专业化架构设计及数据管理能力。数据管家是由领域数据负责人指派，经公司数据管理专业组织认证，支撑领域数据负责人开展各项数据管理工作，是各单位数据工作的策划者、实施者和协调者公司数据管理专业组织基于数据管家角色定位与职责构建了数据专业能力模型，识别2个能力类，7个能力组，解构17项数据专业能力。数据管家为快速推进数智化转型进程奠定了坚实的基础能力保障。
加强数据需求端和业务应用端的协同，有利于加速数据“端到端”的流转效率。数据需求团队作为业务人员和数据人员的沟通协作渠道，负责统一管理内外部各类需求，明确需求类型、主要流程、所需资源和潜在风险，提高数据需求理解和对接的效率。数据应用团队负责统筹构建企业级的数据应用场景目录，提高数据用户找数和用数效率，提升策略的准确性和有效性。以中国移动为例，中国移动集团构建了全网协同的数据管理组织架构，在集省专各单位组建覆盖管理、技术和运营的复合型数据团队，为加强业务IT融合，试点建设两级团队，协同支撑内外部大数据产品建设及赋能工作，目前全集团共有千余人的数据管理人员。
数据运营让传统数据管理部门的价值日益凸显，推动其从成本中心向运营中心的转变。传统数据管理部门主要被动响应业务的需求，定位是支撑部门或成本中心。通过将数据价值评估作为抓手，以提升业务经济效益作为目标开展数据应用，显性化数据价值，主动以服务的方式向不同数据用户推送各类数据产品，让数据提供方也成为数据受益方，推动各数据责任部门更有动力参与数据运营的工作中，持续提供高质量的数据源，扩大共享的数据范围，让数据在组织内高效流转。
3制度体系
数据资产管理制度体系通常分层次设计，依据管理的颗粒度，制度体系可划分为组织级数据资产管理总体规定、管理办法、实施细则和操作规范四个层次。基本内容如下：
总体规定从数据资产管理决策层和组织协调层视角出发，包含数据战略、角色职责、认责体系等，阐述数据资产管理的目标、组织、责任等；
管理办法是从数据资产管理层视角出发，规定数据资产管理各活动职能的管理目标、管理原则、管理流程、监督考核、评估优化等；
实施细则是从数据资产管理层和数据资产管理执行层的视角出发，围绕管理办法相关要求，明确各项活动职能执行落实的标准、规范、流程等；
操作规范是从数据资产管理执行层的视角出发，依据实施细则，进一步明确各项工作需遵循的工作规程、操作手册或模板类文件等。
图2 数据资产管理制度体系架构
业务案例为数据资产管理提供了实践视角，是对制度体系架构的有效补充。交通银行为响应理论本地化、实践策略化需求，在总体规定、管理办法的基础上，建立了“工作手册”机制，作为数据资产管理工作落地的重要抓手和关键突破口。工作手册覆盖数据资产管理多项活动职能，主要从各项活动实施的需求背景、方案策略、执行过程等方面着手，对自身实践项目进行客观陈述、深入分析，总结问题与经验。工作手册不仅沉淀为内部培训的实战材料，形成团队的共有知识和经验，更重要的是作为典型业务案例，对于长期指导和优化数据资产管理工作具有指导意义。
形成数据应用案例集，推广数据应用标杆案例，提升全员数据文化。通过数据应用案例集，有助于数据使用者懂数据、用数据，推动数据应用的深化与普及。北京电力发布了《大数据应用最佳实践案例集》，总结各单位深化大数据应用工作中的典型做法和工作成效，覆盖电力看双碳、电力看经济、电力看治理、电力看应急、电力看提质增效（含数说电网运行、数说企业经营、数说客户服务）、筑牢数据基础底座、推动数据要素流通、人才培养等8个方面。每项案例清晰描述了所用数据和算法、解决的业务难题、带来的业务效果，打开了电力工作者的用数思路，也为相关领域数据应用提供借鉴方案。
4平台工具
DataOps平台工具提高数据资源化阶段的管理效率和开发水平。DataOps平台工具通过整合企业数据治理工具（如数据质量管理工具、数据安全管控工具、元数据管理工具等）和数据开发工具（如ETL工具、数据仓库、数据科学平台等），形成一条完整、流畅的数据流水线，支持通过统一数据门户集中展现和管理，并为不同角色的用户提供便捷访问、使用、共享数据资源的能力，从而实现数据服务的自助化和标准化。
功能架构方面，DataOps平台工具主要包括需求管理、研发管理、测试运维等。需求管理根据需求生命周期管理环节，具备配置能力、需求评估、需求分类分级能力、需求跟踪、需求变更等核心功能；研发管理聚焦数据质量检测、数据血缘追踪、元数据管理、代码版本管理等方面，支持CI/CD、快速迭代、安全交付，实现数据研发任务的灵活编排；测试运维包括代码测试、数据测试、自动化部署、全链路可观测性运维等。
数据运营平台帮助企业在数据资产化阶段实现以价值为导向的管理。数据运营平台位于数据管理平台、DataOps平台上层，平台作为数据运营的载体，以实现数据的可管、可找、可知、可用、可评为目标，具备数据目录管理、数据全景概览、数据服务、价值评估、成本管控和监测分析等功能。通过对数据进行统一接入、集中管控和应用管理，帮助运营管理方理清数据从资源到资产的价值流向，可视化数据应用场景分布，及时根据用户需求和反馈优化数据服务内容，自动化开展数据价值评估和成本核算，识别并展示高价值数据。
图4 数据运营平台功能框架图
越秀集团整合构建了“悦数通”一站式数据资产运营管理平台。在数据研发管理层面，以数据中台为基础，通过Dataphin实现模型设计、数据开发、成本计算、自动化协作以及监控优化等功能，提高数据开发与协同效率。在数据应用运营层面，平台搭建数据资产目录促进数据的共享和共用，并通过数据服务层对外提供服务，支持包括分析报表、自助分析、数据挖掘、API服务等多种形式，最大化地发挥数据的价值。
5长效机制
在数据战略规划、组织架构和制度体系的基础上，培训宣贯、绩效考核、激励机制、审计机制、数据文化培养等长效机制，是数据资产管理活动持续高效运行的重要保障。
图5 数据资产管理长效机制
培训宣贯是数据资产管理理论落地实践、流程执行运作的基础。通过安排员工参与数据资产管理培训、课程，加深行业内、外部单位优秀经验沟通与交流，组织开展案例分享，促进员工提升技术水平。绩效考核是确保数据资产管理各项工作落实到位的关键举措。建立数据资产管理考核机制，开展常态化、全面性问题巡检，将问题处理结果与员工薪酬关联，确保数据认责体系的有效执行。激励机制是提升组织数据资产管理部门工作积极性，推动数据资产管理良性发展的重要手段。建立员工职业发展通道，设立数据资产管理相关奖项，将数据资产管理纳入现有晋升、薪酬、职位资格等体系范畴。审计机制是保障数据资产管按既定规划和规范执行的有效方式。组建审计团队（由审计部门、监管部门牵头，数据资产管理部门、技术部门、业务部门参与），引入第三方审计机构，依托相关审计平台，对岗位职责、制度体系、管理活动开展审计。数据文化是组织开展数据资产管理的核心价值观和最终驱动力。优化数据服务方式，降低数据资产管理参与门槛，开展多类型数据技能培训和比赛，加深员工的数据认识，提升员工的数据兴趣。
二、数据资产管理发展趋势
从信息时代到数字时代，数据由记录业务逐渐转变为智能决策，成为了组织持续发展的核心引擎。未来，数据资产管理将朝着统一化、专业化、敏捷化的方向发展，提高数据资产管理效率，主动赋能业务，推动数据资产安全有序流通，持续运营数据资产，充分发挥数据资产的经济价值和社会价值。
1以价值为导向，按需进行管理
在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，“以数据价值为导向，按需进行数据资产管理”已成为企业转型升级、提升核心竞争力的关键策略。企业应将数据视为一种宝贵的资产，而非单纯的信息载体，通过深入挖掘数据的内在价值，为企业的战略决策、业务优化与创新发展提供有力支撑。以数据价值为导向，意味着企业在数据资产的管理过程中，始终聚焦于数据的价值创造与增值，从企业战略出发制定数据战略，从用户视角出发提供数据服务。与此同时，企业在数据资产管理实践中根据实际需求，动态调整数据资产的优先级管理和资源投入，确保数据资产高效利用，以阶段性显著效果拉动长期资源投入，带动数据资产管理进入良性循环，为企业在数字经济中保持领先地位、实现可持续发展奠定了坚实基础。
2深化数据应用，形成闭环管理
深化数据应用意味着企业需要将数据融入各领域的业务环节，覆盖研发设计、生产制造、产品管理、供应链管理、市场营销、客户服务等，拆解业务流和数据流，充分运用数据分析挖掘、AI、大模型等技术，为每一个业务流程提供数据支持和策略。在此基础上，构建数据应用闭环管理体系，建立一套完善的数据反馈与优化机制，包括定期评估数据应用效果、识别问题与不足，并根据评估结果及时调整数据策略与管理流程，确保数据策略的有效性与准确性，提升运营效率与决策质量。
3量化数据价值，常态进行评估
“量化数据价值，常态进行评估”是企业衡量数据资产投资回报、指导数据战略调整的关键举措。企业需要将数据视为一种可度量的资产，通过建立科学的数据价值评估体系，衡量数据在提升运营效率、优化决策质量、增强市场竞争力等应用场景的具体贡献，准确评估数据资产在不同应用场景下的价值潜力。逐步构建常态化评估机制，形成一套定期、系统的评估体系，包括制定评估计划、确定评估周期与频率、建立跨部门的评估团队、发布数据资产价值评估报告，确保评估工作的全面性与客观性。常态化的数据价值评估与管理让企业可以更加清晰地了解数据资产的投入及经济收益情况，为数据资产的有效配置提供决策支持。
4业数财一体化，形成协作机制
从数据赋能业务、数据资源入表、数据价值评估等多重目标出发，未来数据资产将贯通业务、财务和技术领域。“数据”与“财务”间也建立了更加明确的联动关系，不同管理活动背后所影响的数据最终都将在企业的资产、费用等科目中独立体现，也对企业资产负债率、资产收益率等财务指标带来影响。通过构建业数财一体化，企业将业务运营、数据管理与财务管理紧密结合，形成一个有机整体，打通数据中台、业务中台和财务中台，实现数据项目跟业务需求走、项目管理跟财会管理走的协同模式，打破业务、数据与财务之间的传统壁垒，减少重复工作。同时，将数据转化为推动业务增长与财务优化的有效工具，从整体资产规模、盈利指标水平等财务视角进一步指导数据管理体系建设工作，提升数据管理工作与财务数据的流程管控能力。
5加大技术应用，提高管理效率
随着数据复杂性持续增加，依靠“手工人力”的数据资产管理手段将逐步被“自动智能”的“专业工具”取代，极大地降低了数据资产管理成本。企业通过引入DataOps平台、数据资产运营平台、AI等技术工具，可以实现对数据资产的智能化管理，提高数据处理的准确性和效率。例如，利用AI算法对数据进行清洗和预处理，可以显著减少数据中的错误和冗余，提高数据质量，节约人力成本；通过深度学习、机器学习等算法，AI可以对数据进行深度分析和预测，准确揭示数据之间的关联性和趋势；通过实时监测和分析数据访问行为，AI可以及时发现并预警潜在的安全风险，从而保障数据资产的安全性和完整性。企业应该积极拥抱AI技术，将其融入数据资产管理的各个环节中，从而实现对数据资产的智能化、高效化和安全化管理。
6构建多元生态，参与数据市场
企业构建多元数据生态，参与数据要素市场建设，是其在数字经济时代转型升级的必然选择。通过引入多维度数据、多类参与方、多种产品形态，进一步拓展数据应用场景和数据合作方式，把握数据要素市场发展新机遇。企业需要深化与数据要素生态参与者的多方协同，联合金融机构、数据交易中心或数据交易平台、第三方专业机构共同探索数据信贷、数据保险等数据资产创新应用，推进数据资产化进程，充分释放数据资产价值。加快扩展数据产品品类和服务范围，充分利用企业自身在数据规模、数据类型、数据应用、技术服务等方面的优势，不断丰富数据产品和服务形式。以需求为导向强化数据产品开发和服务，面向产业链上下游各类企业、金融衍生品市场机构、政府等主体需求，开发系列数据产品，按需多渠道采集融汇产业链数据，融合外部企业相关数据，通过加工整合提升数据产品竞争性。
三、数据资产管理总结与展望
当前，数据资产管理呈现蓬勃发展的态势，为数据要素市场的发展提供强劲动力，为数字经济发展奠定良好基础。在国家规划的大力推动下，在行业政策的有效指导下，我们期待数据资产管理将稳步前进，促进数据资产价值将进一步释放。
数据资产管理相关制度将逐渐细化，政策激励将更加显著。随着数据要素市场不断发展，企业数据资产管理实践深入，关于数据登记、估值、权属、入表、交易、定价、合规相关政策有望更加精准有力，积极引导资金、技术和人才向数据领域集聚，引导，社会各界对数据价值的认识和挖掘将进一步深化，推动数据驱动的商业模式和产业升级，明确数据资产管理全链路各方权利义务，为企业深化数据资产管理保驾护航，推动数据要素市场健康有序发展。
数据资产市场空间具备广阔发展前景，其规模和水平预计将持续增长。随着各行各业对数据的依赖程度日益加深，使得数据资产的市场需求不断增长，数据资产服务形态逐渐丰富，在传统采集、存储、加工、管理、运维之外，新发展了数据应用、估值、流通、定价、合规、入表、金融创新等领域。同时，云计算、数据管理、人工智能、隐私计算等技术逐渐普及，加之政府的政策支持，数据资产管理行业的市场规模预计将继续保持快速增长，成为数字经济的重要支柱产业。
技术创新是引领数据资产管理的助推器，推动数据资产管理智能化、自动化和高效化。当前，人工智能和大模型正在引发新一轮产业变革，应用效果更迭快、应用成本逐步降低，充分利用该技术将大幅提升数据管理、分析挖掘、数据应用的成效，打通数据、业务、财务等平台，将业务流程沉淀为平台规则，优化数据资产管理全流程，提高数据资产管理人员协作效率。
跨界融合推动数据资产流通，生态共建加速释放数据资产价值。随着各行业数字化程度的不断加深，数据资产管理所涉及的范畴日益广泛且复杂，单一主体凭借自身力量已难以满足多样化的发展需求。通过跨界融合，共同制定规则、搭建平台，实现资源的高效共享，形成优势互补、互利共赢的良好局面，推动数据要素市场进入发展的良性循环。
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