数据资产管理建设思考（一）

这一块感觉包括的内容很多，我会分三个部分来分享，一是关于背景及概念方面的内容，二是关于体系建设中的明细内容，三是一些实践样例。

一、关于数据资产管理的建设背景及一些概述性内容

首先我们从政策支持这一点来看，从近两年的时间线上来看，我们可以了解到国家政策的支持时间线是这样的：

1.      2019年11月5日，党的十九届四中全会发布《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》：首次将“数据”列为生产要素，提出了“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”

2.      2020年4月9日，中共中央、国务院公布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》：将数据作为与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列的第五大生产要素，并明确提出“引导培育大数据交易市场，依法合规开展数据交易”

3.      2020年5月11日，《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》：进一步加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。推进数字政府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息

4.      2021年1月31日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《建设高标准市场体系行动方案》，“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范”、“积极参与数字领域国际规则和标准制定”。随后又发布《国家标准化发展纲要》指出，要“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等标准规范”

5.      2021年3月13日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，要对完善数据要素产权性质、建立数据资源产权相关基础制度和标准规范、培育数据交易平台和市场主体等作出战略部署。

6.      2021年11月15日，《“十四五”大数据产业发展规划》，要建立数据价值体系，提升要素配置作用，加快数据要素化，培育数据驱动的产融合作、协同创新等新模式，推动要素数据化，促进数据驱动的传统生产要素合理配置

7.      2022年1月6日，国务院办公厅印发的《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，要求探索建立数据要素流通规则。完善公共数据开放共享机制。建立健全高效的公共数据共享协调机制，支持打造公共数据基础支撑平台，推进公共数据归集整合、有序流通和共享。

8.      2021年3月13日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，要对完善数据要素产权性质、建立数据资源产权相关基础制度和标准规范、培育数据交易平台和市场主体等作出战略部署。

9.      2022年4月10日，国务院印发的《关于加快建设全国统一大市场的意见》,加快培育统一的技术和数据市场。建立健全全国性技术交易市场，完善知识产权评估与交易机制，推动各地技术交易市场互联互通。加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。

10.   6月22日电 中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央全面深化改革委员会主任习近平6月22日下午主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。

11.   《意见》于2022年12月19日发布，（数据二十条）

下面的借用了官方的宣传内容，说明了近期发布的“数据二十条”。

关于银行业，大多数人都会认为银行业在数据治理这个领域可以说是领先于国内其它行业，那我们来看看近几年银行业发布的与数据相关标准会有哪些：

个人认为2021年发布的关于《金融业能力建设指引》在对银行业的数据治理工作上有明确的指导作用。2022年的政策应还有一些，短时间没去做收集，请大家指正。

下面从数字化转型的角度来说明数据资产管理的重要性，包括工信部发布《“十四五”大数据产业规划》中也强调了这一点。

从上图我们可以了解到，数据资产的质量直接影响数字化转型的有效性及效率，是数字化转型的底座，是企业数字化转型的数据支撑。

首先，我们来说明一下现在大家可能容易混淆的两个概念，数字资产与数据资产。从两者的定义及相关属性上我们可以从四个方面来区别它们：定义不同、价值转移权不同、价值增长方式不同、价值体现方式不同。

每个个体（人）都会有数据资产。但不一定有数字资产。通俗可以这么理解，一个个体可能没有钱（数字资产），但只要这个个体在这个社会上存在过，那么他本身的活动就会形成他的个体数据信息（数据资产）。

从普华永道关于“数据资产”的报告中，我们可以了解到数据资产有五个基本特征（非实体性、依托性、多样性、价值易变性、可加工性），而且我们可以了解驱动数据资产管理的因素会有下面的四个因素：风险因素、数据质量、数据发展阶段、数据的应用场景。

高质量+成熟的发展阶段+多维的应用场景，将驱动数据资产体现它的更高数据资产价值。

好的，我们聚焦一下，我们如何形成数据资产管理框架并建设成熟的数据资产管理体系，来支撑我们的数据资产化过程，最终实现高价值的数据资产。下面分享关于框架及个人认知并设计的体系内容，希望能够给大家一些启发。

我们聚焦价值、面向价值来建设数据资产管理体系，从管理视角、管理职能和组织体系来支撑数据资产管理。

上面的体系框架规范了相关的内容框架，我们需要将它落地到具体的管理事务，那么可以从组织保障、资产管控、价值输出、持续运营、工具支撑这些方面来设计数据资产管理体系架构。

我在这里将体系分为八个方面来描述，后面关于体系各方面的详述中也是按照这个分类来描述的。这八个方面分别是：有组织、有制度、有规范、有管控、有服务、有运营、有工具、有数据。

下篇会分享第二部分，关于数据资产管理体系详述。

来源：转型数据治理

作者：lishan