企业数据资产价值化路径探析

企业数据资产价值化路径探析

朱冰

  中车大连机车车辆有限公司    辽宁省大连市   116046

摘要:在数字化转型深入推进的大背景下，加强数据管理，释放数据要素价值，实现企业数据价值的内部循环，形成企业数据资产，是各 顺应时代发展趋势、积极探索业绩新亮点的必由之路。未来，企业经营者应更加关注企业运营过程中产生的有效信息，将这些信息通过筛选、管理、模拟后化为己用，并用于服务大众，从而给企业带来收益。相关部门应加快推进关于数据资产的立法，明确数据资产的法律权属，以此推进企业数据资产良好发展。

关键词：企业；数据资产；价值化；路径

引言

数据资产是数字时代的产物。随着科学技术的不断更新，数据资产可能会加速贬值，这会导致其价值降低。此外，当市场需求出现变化时，数据资产的价值也会随之变化。因此，本文通过对企业数据资产价值化路径进行探析具有非常重要的意义。

1企业数据资产管理的意义

企业生产经营管理各个环节均会产生各种各样的数据，这些数据可以有效反映当前企业的财务状况和生产经营情况，蕴藏着巨大的价值，合理利用这些数据信息可以有效促进企业的发展。数据资产泛指与企业发展相关的各种数据资源，数据资产管理便是对这些数据资源进行合理配置和充分应用，通过科学规划和控制，提升数据资产价值。数据资产管理主要内容包括数据管理、数据治理和数据资产化，通过这些可以充分发掘数据信息资源背后所蕴藏的价值，提升企业管理决策的科学性，提升企业风险防控能力，降低企业成本支出，还可以促进大数据在企业经营管理中的深入应用，推动企业顺利实现数字化转型。

2企业数据资产的分类

按照内外部使用分类，数据资产分为供内部使用的数据资产和供外部使用的数据资产。供内部使用的数据资产主要包括企业的商业机密、客户关系等，这类数据不向外部的组织或个人公开，只限于企业内部使用；供外部使用的数据资产主要是指通过加工处理后，数据可以满足客户的需求，为客户提供个性化的解决方案，这类数据经企业加工、清洗、筛选后，提供给外部使用者使用。按照直接或者间接创造价值分类，数据资产分为直接创造价值的数据资产和间接创造价值的数据资产。直接创造价值的数据资产是指企业经过一系列的数据处理后，以向客户提供某种产品或服务为导向，并以此获得直接经济收益的数据资产；间接创造价值的数据资产是指对企业日常生产经营中产生的数据资产进行汇集整理，并将其运用到企业的运营中，以此提高企业的运营效率，从而提高企业的盈利能力，间接地为企业创造价值。

3企业数据资产的价值挖掘

3.1数据分析与处理

在分析数据前，企业需要进行数据清洗和整合。数据清洗包括去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量和准确性。数据整合涉及将不同来源和格式的数据合并，构建一个统一的、便于分析的数据集，该过程是确保数据分析有效性的关键。数据分析的方法和技术多种多样，包括描述性分析、预测性分析和规范性分析。描述性分析帮助企业理解历史数据展现的趋势和模式；预测性分析通过建立模型预测未来的趋势；规范性分析则提供决策建议。在技术方面，机器学习和人工智能技术正逐渐成为数据分析的重要工具，它们能够处理大量复杂数据，并从中提取有价值的信息。

3.2数据资产的应用领域

数据资产在市场分析和顾客洞察方面的应用尤为重要。通过分析顾客数据，企业可以了解顾客行为、偏好和需求，从而进行更有效的市场定位、产品设计和营销策略。数据驱动的市场分析可以帮助企业在复杂多变的市场环境中做出快速而准确的决策。在运营优化方面，数据资产可用于提高效率和降低成本。在风险管理方面，数据分析有助于识别和评估潜在的业务风险，如市场风险、信用风险和运营风险，从而使企业采取预防措施，避免或降低损失。数据资产应用于金融领域，可以快速实现数据资产化向资本化迈进，有效发挥数据资产的杠杆作用。通过数据资产质押、数据信贷、数据资产证券化等创新业务场景，赋予数据资产金融属性，实现数据价值的倍增效应。

4企业数据资产价值化路径

4.1建立完善数据资产管理体系

在将数据资产化确立为企业战略的前提下，企业还需要加强数据资产全生命周期管理，构建涵盖数据资源挖掘、识别、获取和数据资产开发、认定、确权、登记、评估、运营、交易流通、会计处理、风险管控等环节的数据资产管理体系和完善的规章制度，使得数据资产管理有章可循。同时，企业可以融合应用大数据、云计算、人工智能等技术，搭建数据资产管理平台，作为支撑数据资产管理体系运行的载体和技术工具，助力企业高效管理和运营数据资产。数据资产管理平台不仅要具备数据资产注册、分类、监控和报告功能，并且要具备数据资产智能化分析和管理等功能，从而提高数据资产的可见性和可用性。

4.2明确数据战略与业务目标，加强数据治理与质量管理

企业需要明确自身的数据战略和业务目标，确定哪些数据对业务具有关键价值，以及如何利用这些数据推动业务发展，通过明确战略和目标，企业可以更有针对性地制定数据资产管理计划，确保数据资源的有效利用。提升数据治理，确保数据质量、安全性和合规性，企业应建立完善的数据治理体系，包括数据质量标准、数据安全规范以及数据使用权限管理等，加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性和一致性，为数据分析提供可靠的基础，充分释放数据资产的价值，为企业创造更大的竞争优势和经济效益。

4.3加强数据资产入表管理，提升数据分析能力

建立严格的数据录入规范和流程，确保数据录入的准确性和完整性。设立数据审核机制，对录入的数据进行审核和验证，避免错误数据的入库。实施数据质量管理，包括数据清洗、去重、标准化等措施，确保数据的质量和一致性。制定数据备份和恢复策略，确保数据的可靠性和可恢复性。数据分析能力是企业实现数据价值最大化的关键，企业应培养一支具备数据分析能力的专业团队，利用先进的数据分析工具和技术，深入挖掘数据中的价值。加强与外部合作伙伴的合作，共同开展数据分析项目，提升数据应用水平。

4.4加强数据资产风险管控

一是要持续跟踪监测与数据资产相关的政策变化，深入分析政策变化对企业数据资产管理的具体影响，精准识别、有效应对政策变化带来的机遇与挑战。二是要重视数据安全和个人隐私保护，遵守相关法律法规，建立完善数据资产风险管控体系及风险审查、审计机制，加强数据资产的质量、数据算法的科学伦理等风险管控，确保数据资产管理业务操作符合标准规范，在合法合规前提下开展数据资产运营管理工作。

结束语

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习技术的进步，数据资产管理将变得更加自动化和智能化。随着数据隐私法规的不断完善，合规性将成为企业数据资产管理不可或缺的一部分。企业应继续加强数据资产管理，特别是在数据安全、隐私保护和数据质量等方面。此外，企业应积极拥抱新技术，利用先进的数据分析工具，优化决策过程和提升运营效率。

参考文献

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