数字经济时代，数据已成为企业核心生产要素，其价值释放能力直接决定市场竞争力。党的二十届三中全会明确数据产权制度建设要求，为企业数据管理提供政策指引。但多数企业面临数据权属模糊、价值难量化等痛点，大量数据沦为“沉睡资产”。本文结合《数据资产价值评估（征求意见稿）》及地方实践经验，从评估、体系搭建、实操落地三方面，提供企业数据资产管理的落地思路。
一、数据资产评估：从“模糊认知”到“量化落地”
数据资产评估是管理体系的核心前提，需遵循“先评价后估值”逻辑：通过质量、成本、应用三维度完成基础评价，再结合业务场景选择适配方法，实现价值量化。
（一）评估前置：三维度数据评价体系
数据评价是估值的核心输入，企业需组建跨业务与技术协同的评估小组，从以下三方面完成基础研判：
质量维度：核心指标含准确性、一致性、完整性等。若数据存在较高缺失率等问题，评估时可相应下调价值系数；
成本维度：核算采集、建模、存储等全流程成本，为估值提供基础依据；
应用维度：从使用频率、稀缺性等指标判断价值转化力，不同场景下的数据价值优先级存在差异。
（二）核心方法：三类场景适配模型
结合《数据资产价值评估（征求意见稿）》及云衡评估实践经验，企业需按数据类型选择估值方法，实现“一类数据一模型”：
收益法：适用于变现清晰的数据产品，通过未来收益折现计算，核心是明确收益的合理归因；
成本法：适用于内部管理数据，按重置成本×调整系数计算，适配资产入表等场景；
市场法：适用于交易活跃数据，通过可比案例调整得出价值，需确保案例的可比性与量化充分性。
二、管理体系搭建：“四位一体”全生命周期框架
参考地方实践经验，企业可搭建“组织-制度-技术-业务”四位一体体系，实现数据资产从采集到变现的全流程管控。
（一）组织保障：建立三级管理架构
数据资产管理需高层推动，避免“技术部门独角戏”。建议搭建“决策-执行-操作”三级架构：
数据治理委员会：由企业核心管理者牵头，负责战略制定、重大决策；数据管理部门：承担落地执行、资产评估等核心工作；业务数据专员：负责业务端的数据采集、质量反馈。
同时配套工具支撑：
核心平台：整合数据存储与元数据管理，实现全生命周期可视化；
专业工具：嵌入评估模型提升估值效率，通过技术手段保障数据安全，搭建运营工具简化管理流程。
通过 “业务数据化 + 数据业务化” 双向落地：生产环节可通过设备采集数据，数据则反哺业务优化（如研发、成本管控等场景）。
需明确岗位权责，将数据管理纳入绩效考核；嵌入合规评估模型，确保符合《个人信息保护法》等法规要求：
内部赋能：数据可支撑金融风控优化、零售精准营销等业务场景；
外部交易：依托合规交易平台开展数据交易，敏感数据采用隐私计算等技术保障安全；
风险防控：明确数据权属与授权规则，通过分类分级、加密等手段管控合规与安全风险。
（二）制度体系：构建 “1+4+N” 规范框架
以 “覆盖全流程、责任到岗位” 为原则，建立分层制度体系：
1 个总则：即《数据资产管理办法》，明确管理目标、职责分工等核心准则；
4 个核心细则：包括分类分级、质量管控、安全运营、收益分配等关键环节的规范；
N 个部门规范：由各业务部门结合自身场景制定具体操作指引，确保制度落地。
这类分层制度体系可有效激发各部门参与数据管理的积极性。
（三）技术支撑：搭建“一平台三工具”
技术平台是数据管理落地的核心载体，建议构建“数据资产管理平台+三大工具”的技术架构：
核心平台：整合数据存储、元数据管理、数据服务等功能，实现数据全生命周期可视化管控；
评估工具：嵌入收益法、成本法等估值模型，支持自动生成评估报告，提升数据资产估值效率；
安全工具：采用区块链存证、数据保险箱等技术，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”，保障数据安全合规；
运营工具：搭建数据交互接口，支撑数据产品的合规交易，助力数据价值转化。
（四）业务融合：场景驱动价值释放
数据资产管理的核心目标是服务业务，需推动“业务数据化”与“数据业务化”双向融合：
业务数据化：将业务流程转化为数据采集节点（例如生产场景中部署设备采集运行数据），为后续分析与价值挖掘奠定基础；
数据业务化：基于业务需求开发数据产品，通过数据应用反哺业务（如优化生产、降低成本等场景）。
建议建立 “场景清单制度”，定期梳理营销、风控、生产等领域的业务需求，优先开发高价值的数据应用场景。
三、实操落地：从试点到推广的五步法
企业数据资产管理不宜追求 “大而全”，建议采用 “试点先行、逐步推广” 的策略，通过五步实现平稳落地：
（一）第一步：资产盘点，摸清数据家底
组建跨部门小组，开展 “数据资源筛查 - 分类分级 - 编目登记” 工作：可借助标准化盘点工具，梳理企业数据并按核心度（如核心资产、重要资产）分类，最终形成《数据资产目录》，明确数据的来源、权属、质量等关键信息，为后续评估奠定基础。
（二）第二步：试点评估，验证方法模型
选择 1-2 个高价值业务场景作为试点（如零售企业的会员营销、制造企业的设备运维），按 “三维评价 - 方法选择 - 价值计算” 流程完成评估，验证评估模型的适用性。试点阶段需重点解决两个问题：
通过清洗、补全提升数据可用性；
根据数据特性适配评估方法（如收益法数据不足时，可切换为成本法）。
（三）第三步：体系搭建，完善制度技术
基于试点经验，完善组织架构与制度体系，搭建或升级数据资产管理平台：
明确各岗位数据管理职责，将数据质量、资产贡献纳入绩效考核；
在平台中嵌入试点验证后的评估模型，提升后续评估的效率与准确性；
建立数据安全合规审查机制，确保数据采集、使用符合《个人信息保护法》等法规要求。
（四）第四步：价值运营，推动资产变现
通过“内部赋能+外部交易”双路径释放数据资产价值：
内部赋能：将数据转化为决策工具（如金融企业用信用数据优化风控、零售企业用消费数据精准营销）；
外部交易：依托合规交易平台开展数据交易，敏感数据可采用 “可用不可见” 的隐私计算模式保障安全。
（五）第五步：持续优化，建立迭代机制
数据资产价值具有动态性，需建立 “季度评估、年度优化” 机制：每季度更新数据资产目录，调整质量等级与价值评估结果；每年修订管理制度与技术标准，适配政策变化与业务需求（如资产入表相关规则更新后，及时调整成本核算方法）。
四、风险防控：合规与安全双重保障
数据资产管理需坚守合规底线，防范法律与安全风险，云衡评估建议重点关注以下三方面：
权属风险防控：明确数据资产归属，用户产生的数据需获得授权，加工后的数据需约定收益分配比例，避免权属纠纷。
合规风险防控：建立数据分级分类制度，敏感数据需加密处理，严格符合《个人信息保护法》《数据安全法》等法规要求。
安全风险防控：采用区块链存证、访问控制、数据脱敏等技术，构建全流程安全防线，防止数据泄露、篡改。
五、结语
数据资产是企业数字化转型的核心引擎，其管理需专业方法与系统支撑。云衡评估凭借资质与技术优势，为企业提供精准估值与合规保障，成为数据资产管理的可靠伙伴。企业可依托本文方法，结合地区实践经验，激活“沉睡数据”价值。未来，随着数据要素市场完善，唯有以专业锚定价值、以合规筑牢底线，方能在数字经济竞争中稳步前行。
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