数据资产到底怎么管？
2025-09-05
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来源：[互联网]
[中国石油新闻中心 2025-09-04]编者按：随着数据要素市场化加速推进，数据资产已成为企业数字化转型的核心竞争力。国家数据局等17部门联合印发《“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。
2025年上半年，数据要素价值化趋势进一步凸显，越来越多的数据被转化为高价值资产。当前，集团公司已实现数据资产入表，并取得北京国际大数据交易所数据资产登记证书，将数据产品挂牌。数据资源作为公司资产，在核算管理和流通交易中具有重要价值与贡献，标志着企业数据资产管理迈上新台阶。
中国石油报聚焦能源企业数据管理，邀请专家分析现状、困境及解决办法，并选取具有代表性的企业分享数据运用及管理经验。敬请关注。
1什么是数据资产，如何对其进行管理？
数据资产是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量、应用与交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。数据资产管理包括数据资源化、数据资产化两个环节。
2数据资源化阶段有哪些管理职能？
▲数据模型管理
在企业架构管理和信息系统设计时，参考逻辑模型，使用标准化用语、单词等数据要素设计数据模型，并在企业架构管理、信息系统建设和运行维护过程中，严格按照数据模型管理制度，审核和管理新建和存量的数据模型。
▲数据标准管理
通过制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，结合制度约束、过程管控、技术工具等手段，推动数据的标准化，进一步提升数据质量。
▲数据质量管理
运用相关技术来衡量、提高和确保数据质量的规划、实施与控制等一系列活动。
▲主数据管理
形成一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业核心业务实体相关的系统记录数据。
▲元数据管理
根据数据管理和使用需求定义元数据类型,并对元数据进行收集、整理、存储、维护以及利用，以提升数据质量、促进数据共享和增强数据理解。
▲数据开发管理
面向数据、程序、任务等处理对象，建立开发管理规范与管理机制，对开发过程和质量进行监控与管控，提升开发的效率。
▲数据安全管理
在组织数据安全战略的指导下，为确保数据处于有效保护和合法利用的状态，多个部门协作实施的一系列活动集合。
3在数据资产化阶段如何算清数据的经济账？
以数据应用场景为抓手，识别数据赋能收益价值。
经济价值是数据为企业带来收益的直接体现，是通过收益法进行数据资源价值评估的主要结果，数据经济价值的科学评估需要构建“业务、场景、数据”赋能链路，识别数据带动的业务收益变化。（来源：CCSA?TC601大数据技术标准推进委员会）
专家观点
推动数据由“项目配套”向“可运营资产”转变
经济技术研究院能源大数据中心工程师?窦春柳
经济技术研究院能源大数据中心首席研究员?郭晔
·完善能源企业的数据资产管理体系，是应对数字化转型挑战、提升运营效率、优化资源配置、保障能源?安全的必然选择
·能源行业数据资产管理和交易尚处于探索阶段，行业标准体系建设滞后
·建立企业级数据资产运营平台，实现数据的独立计量、成本核算和效益评估，推动数据由“项目配套”?向“可运营资产”转变
随着全球数字经济浪潮的蓬勃兴起，数据已超越传统资源，被确立为继土地、劳动、资本、技术之后的新型关键生产要素。能源行业作为国民经济的命脉，其业务链条长、数据体量庞大、数据类型复杂，蕴藏着巨大的数据价值。完善能源企业的数据资产管理体系，是应对数字化转型挑战、提升运营效率、优化资源配置、保障能源安全的必然选择。通过系统化管理和深度挖掘数据资产，能源企业能够打破传统业务壁垒，实现精准预测、智能调度、精益管理，有效提升企业决策能力和市场竞争力。因此，构建科学、高效的数据资产管理体系，对于能源企业实现高质量发展具有里程碑式的战略意义和现实紧迫性。
当前，随着政策驱动与意识提升，数据资产化进程已初步启动。在国家层面大力推动数据要素市场化和数据资产化的大背景下，能源企业对数据作为核心资产的认可度显著提升。越来越多的能源企业将数据视为重要的战略资源，着手探索数据资产的识别、确权与评估。然而，能源企业数据资产管理面临诸多挑战。
一是数据资源庞大且分散，基础能力建设有待加强。能源行业在生产、运输、消费等各环节产生了海量的生产和业务数据。这些数据不仅体量巨大，类型也极为丰富，涵盖了设备运行状态、生产过程参数、市场交易信息、客户服务数据等。由于历史原因和业务发展模式，这些数据往往分散存储于不同的业务系统、管理平台及部门内部，形成诸多“数据孤岛”。
二是数据治理实践已展开，但价值化应用仍处于探索阶段。为应对数据分散、质量参差不齐等问题，企业努力通过规范数据管理流程、建立数据字典等方式，提升数据的可用性和可靠性。然而，将数据真正转化为可衡量的资产并实现商业价值，目前仍处于探索阶段。多数企业的数据应用主要集中在内部运营优化、基本报表分析等层面，数据产品的开发、数据服务的对外提供以及数据资产的财务核算和市场化流通等深层次的价值挖掘与变现模式，尚未形成普遍且成熟的实践样本。
三是行业数据标准和合规机制尚未统一。行业数据标准不统一，缺乏通用的数据结构、接口和元数据标准，不同企业基于自身业务需求制定的数据规范差异明显，制约跨企业、跨系统共享流通；安全分级分类和合规流通标准不足，能源数据关联国家能源安全和用户隐私，但行业尚未建立完善的脱敏处理和合规流通标准，企业在对外交易共享时面临不敢流通的困境。尽管隐私计算、可信执行环境等技术逐步应用，但行业级可信机制尚未形成，企业对数据开放的信心不足。
能源企业想要推动数据资产管理升级，可以从以下三个方面着手。
首先，强化顶层设计，建立数据资产全生命周期管理体系。一是各企业成立由企业高层牵头的数据资产治理委员会，统筹数据战略、标准规范和资产化实施路径，明确权责划分和协同机制，为数据资产化管理奠定组织基础。二是构建覆盖数据全生命周期的管理体系。结合业务流程和数据生成路径，明确各环节参与方的权利和责任，通过协议约定、技术标记等方式解决权属争议；制定内部数据价值评估指南，综合成本、质量、应用场景与业务贡献等因素，探索引入第三方评估，增强数据定价的公信力。打破传统项目化数据管理模式，建立企业级数据资产运营平台，实现数据的独立计量、成本核算和效益评估，推动数据由“项目配套”向“可运营资产”转变。
其次，以用促建，通过试点应用推动价值释放。一是选取数据基础好、业务需求清晰的单位或业务板块，重点围绕数据资产入表、数据产品交易、碳足迹管理等典型场景开展实践。通过试点验证数据资产的经济与技术可行性，探索价值评估、收益分配等关键机制，总结形成可复制推广的资产化路径和标准化管理工具。二是培育数据运营与服务能力。设立数据产品经理、数据运营专员等新型职能岗位，负责数据产品的设计、开发、定价与推广；依托内部数据资源，构建覆盖数据采集、治理、加工和交易的全链条服务能力，面向产业链上下游开发定制化数据产品与服务，积极探索数据资产对外运营模式。
最后，加强协同合作，营造安全可信的数据生态。一是各企业主动参与能源行业数据标准建设。联合行业协会、领先企业及监管机构，共同制定行业数据格式、接口、元数据及安全脱敏标准，为跨主体数据流通提供制度基础。二是打造行业级可信数据空间。加大对隐私计算、区块链等可信技术的应用力度，构建安全可控、权责清晰的数据共享环境，在保障数据安全与合规的前提下提升数据的利用效率。三是依托企业现有数据基础设施及能源全链条数据优势，与北京、上海等数据交易所合作建设能源数据专区，输出全生命周期标准、数据产品和服务，助力行业数据要素市场形成。