关于数据资产管理和使用的思考

【摘" 要】论文深入探讨了数据资产的管理与技术挑战，分析了数据资产的概念、作用、管理技术和技术解决方案，阐述了数据资产作为新型战略资源的定义和分类，以及其对企业资产结构的影响。论文讨论了数据资产管理的核心技术，包括数据收集、存储、使用等环节的技术要求，并分析了当前面临的挑战，如资产规模的扩展和数据估值的困难，提出了一系列解决方案，包括数据采集技术升级、数据资产评估技术和数据安全治理方案，帮助企业在确保数据安全与合规的前提下，提升数据资产的价值和管理能力。

【关键词】数据资产；数据管理；数据存储；数据安全

【中图分类号】F272" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文献标志码】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章编号】1673-1069（2024）09-0175-03

1 引言

在数字经济快速发展的背景下，数据资产这一重要战略资源已成为企业创新发展的核心驱动力。在这种情况下，企业如何对数据资产进行管理与使用以提高数据资产的战略价值，成了各行业重点研究的问题。数据资产在管理和评估过程中面临着一系列技术挑战，主要表现在如何扩大数据资产规模、如何精确评估数据资产价值以及如何保障数据安全合规等方面。文章对数据资产的定义、管理技术、技术挑战及解决方案进行综合分析，希望能够对企业起到一定的理论与实践支撑作用。

2 数据资产的概念

2.1 数据资产的定义与具体分类

数据资产是在数字经济中通过信息技术转化为具有经济价值的资源，并能够被企业或组织控制和利用。数据资产的生成过程高度依赖于数据的积累与处理，具备动态性、可重复使用性等特征。与传统资产不同，数据资产难以直接计量和管理。在现代数字化转型和技术进步的背景下，数据资产对推动创新、优化决策和提升效率具有重要意义。

数据资产可以根据其来源和性质划分为多种类型，主要有业务数据、用户数据、设备与传感器数据、开放数据与外部数据以及衍生数据等。各项数据的特性和应用场景如表1所示。

2.2 符合会计资产定义的数据资产特征

数据资产符合会计学中资产的定义，具备通过以往交易或事项形成、为企业所占有或控制并预期能够产生经济利益的特征。数据资产源自企业的运营数据、用户行为数据等，通过软硬件平台（如云计算和数据中心）进行管理和控制，同时借助权限管理和数据加密等方式确保其独占性和安全性。数据资产能够显著提高企业的运营效率，优化资源配置，并通过数据交易和共享产生直接或间接的经济收益。数据资产的价值在企业估值中占有重要地位，能够增强企业的市场竞争力并为其财务报表提供反映。

3 数据资产的作用和价值

3.1 战略意义

数据资产是驱动数字经济发展的关键因素，受到政府与企业的广泛关注。各国政府在多个政策文件中对数据资产的战略地位进行界定。这些政策对企业数据资产的合规化和标准化管理具有引导作用，激励企业通过数据资产入表和数据资源交易来增强市场竞争力[2]。各地政府也积极响应国家政策并推出扶持措施以推动当地数字经济的发展。例如，广州市发布《数据资产管理及入表工作指引》、北京市朝阳区出台相关工作方案和专项支持政策，激励企业加速数据资产化，促进数据资产创新应用。企业借助政策引导，可以更快实现数据资源向数据资产转变，促进行业数字化升级并增强全球数字竞争优势。

3.2 影响企业资产结构

数据资产作为新兴的优质资产，对企业的财务结构和资产负债表产生了显著的影响。通过数据资产的确认和入表，企业不仅能够有效扩大资产规模，还能优化其资产负债率，提升财务健康水平。数据资产具有金融属性，能够通过质押和交易等方式为企业提供新的融资渠道，降低资本成本。数据资产对企业财务结构的影响，如表2所示。

3.3 推动管理规范化

数据资产的形成与管理不仅影响企业对数据的使用效率，还能促进企业实现管理规范化。为了有效管理数据资产，企业需建立标准化的数据治理框架，以确保数据在采集、存储、加工及应用过程中符合相关法规要求；需要制定完善的数据管理制度，包括数据分类分级、质量评估和安全体系建设。通过这些标准化管理措施，企业能够提升数据管理能力，确保数据资产的合法性与安全性，从而增强内部管理的透明度与合规性。这种规范化管理对于应对数据资产在利用与交易过程中可能面临的法律风险至关重要，有助于保障数据流通和增值的顺利进行。

3.4 具有持续经济效益

数据资产的积累和应用不仅可以为企业带来短期的经济效益，还能带来长期、持续的经济效益。企业在长期发展过程中，不断积累并优化的优质数据资源，可以对企业运营决策、市场分析以及客户服务提供准确支撑，进而增强企业整体竞争力[3]。数据资产具有增值特性，表现为可重复利用、多场景应用等，其价值随着数据的积累日益增多及新技术的运用而呈指数级上升。企业通过对数据管理与应用的不断优化，可以不断地发掘其商业潜力并获得长久而稳定的经济回报。

4 数据资产的管理技术

4.1 数据的收集与生成

企业需要从内部业务及外部市场中不断获取高质量数据资源，如用户行为、交易数据及市场趋势等，利用自动化工具、传感器网络、API接口等技术进行实时收集以及多源数据的整合，对原始数据进行清洗、去重、标准化，以保证数据的一致性。借助数据治理框架及标准化工具提高数据质量，以保证所产生数据能够正确反映企业运营状况且具有持续价值。

数据收集与生成流程图展示了企业如何通过系统化的步骤获取和生成数据资产（见图1）。这一流程涵盖了从数据的初始采集到后续处理与应用的各个环节，强调了数据在企业运营中所扮演的重要角色。通过规范的收集和生成流程，企业能够确保数据的质量和合规性，为后续的数据分析和决策提供坚实基础。这一流程不仅有助于提升数据资产的价值，也为企业的管理规范化和创新发展提供了强有力的支持。

4.2 数据存储的技术要求

数据存储是数据资产管理的重要技术环节，选择合适的存储介质和技术能够确保数据资产的安全性、稳定性和高效性。企业在选择数据存储方案时，不仅需要考虑安全性和扩展性，还需要确保数据的可用性和生命周期管理。数据存储关键技术要求与解决方案，如表3所示。

4.3 数据管理与使用

有效地管理和利用数据资产，是企业确保数据安全性、合规性以及实现数据增值的重点。企业通过完善的数据使用机制与生命周期管理策略可以从数据产生、存储、使用、归档与销毁各环节保障数据资源，得到安全高效的利用和管理。

数据资产的管理与使用图（见图2）展示了企业如何有效管理和利用其数据资产。图2凸显了数据资产管理的关键环节，包括数据的存储、安全保护、分析与应用等方面。通过建立完善的数据管理体系和安全措施，企业能够最大化地发挥数据资产的价值，支持决策制定、业务优化和创新发展。图中所示的各项管理步骤和技术手段，确保了数据在流通与利用过程中的安全性和高效性，促进了企业内部管理的规范化和透明化。

5 数据资产管理的挑战与应对方案

5.1 资产规模与数据积累

当前入账的数据资产普遍规模偏小，很难充分发挥数据资产增强企业竞争力、优化资产结构等功能。积累数据资产需要一个较长的时间投资和规划，很多企业对数据收集和管理还没有形成系统化机制，造成了优质、海量数据资源相对匮乏。企业虽然在日常经营过程中积累了海量数据，但是这些数据通常散落在不同部门或者平台，没有进行有效整合与管理，很难形成真正的资产[4]。为了拓展数据资产，企业有必要在数据积累方面进一步提高战略定位。企业要强化对已有资料的管理，促进资料标准化清洗与整合，提高其利用率。企业要积极扩大数据来源，借助物联网、传感器网络以及外部数据合作来获得更加优质的数据资源。企业通过系统化数据收集、存储与管理，可以逐渐积累大规模数据资产，并充分挖掘数据潜在价值，实现业务创新与金融化。

5.2 数据资产的估值困难

数据资产价值评估的复杂性源于其无形性、多样性以及高度依赖具体业务场景的特性。不同数据在不同行业和应用中的价值差异巨大，传统的资产评估方法难以全面捕捉其潜在收益。数据资产的价值不仅与数据的数量和质量相关，还与其在业务场景中的应用能力及未来收益的预估紧密联系。科学合理地对数据资产进行估值成为企业面

临的难题。为解决这一问题，企业应综合运用多种评估方法，并依据特定行业和业务场景进行评估。政府和行业监管机构应推动数据资产评估标准的制定，确保结果的可比性与规范性。此外，数据的安全性和合规性也对其市场价值至关重要。隐私保护、数据处理合规等因素需纳入评估考量，确保数据资产不仅具备经济价值，还符合法规要求。政府应支持建立统一的评估框架，推动数据资产在金融市场中的应用。

5.3 数据使用的安全性与治理要求

数据资产的使用安全是企业面临的重要挑战，尤其在涉及国家安全、商业机密和个人隐私等领域。随着数据广泛应用，数据泄露和不当使用的风险增加，企业需遵循《数据安全法》等法规，确保数据在采集、存储和共享过程中的合规性。此外，跨境数据流动使企业面临不同国家法律标准的复杂性，尤其在敏感数据处理时，必须避免合规风险。数据治理的缺失使得数据资产难以高效利用，数据分散和质量问题可能导致安全隐患。针对这些挑战，企业需建立系统化的治理框架，涵盖数据分类、访问控制和合规审查。采取技术措施，如加密、数据脱敏和水印等，以确保数据安全；加强合规管理，尤其在跨境业务中，企业可以设立合规团队，确保遵循国际法律。在治理方面，企业需引入统一的治理框架，确保数据分类管理和质量审查，提升数据的利用效率；明确数据交易权属，确保交易合法合规，规范流程以提高市场流通效率。

6 结语

本文探讨了数据资产管理的核心问题，分析了数据资产作为企业新型战略资源的意义与价值。在数字经济背景下，数据资产对提升企业竞争力、优化决策和推动创新至关重要。数据资产具有动态性、可重复利用等特征，广泛应用于业务优化、用户画像、智慧城市等场景。本文阐述了数据收集、存储、使用等管理技术，并指出当前面临的主要挑战，包括数据资产规模扩展、估值困难以及安全合规问题。针对这些挑战，提出了诸如数据收集技术升级、多维度估值方法、加强数据治理等应对方案，强调技术创新和标准化管理对于数据资产增值的重要性。通过有效的管理和合规保障，企业不仅能够充分挖掘数据资产的潜在经济效益，还能推动其在财务结构中发挥积极作用，为数字化转型和业务创新提供重要支撑。

【参考文献】

【1】饶文平.数字经济时代教育数据资产管理的思考[J].教育财会研究，2022，33（5）：70-74.

【2】贠明军.关于加强国有企业资产管理的思考[J].质量与市场，2023（7）：178-180.

【3】王浩.关于加强建筑施工企业资产管理的思考[J].投资与创业，2022，33（07）：174-176+210.

【4】林成.关于国有资产管理体制改革的深层思考[J].中文科技期刊数据库（全文版）经济管理，2023（4）：4.