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释放数据价值 数据资产管理水平仍待提升
发布时间:2021-12-27

来源:金融时报-中国金融新闻网 作者:记者 胡萍 

  在今年7月的河南暴雨汛情期间,中国移动利用智慧中台的位置大数据能力,迅速高效地完成了全省10个地市、25个县区等目标区域驻留人群的分析,有效赋能了应急管理部门的防汛救灾指挥。

  在数据资产运营方面,邮储银行形成了包含客户分析、营销管理、风险监控等多方面的运营模式,使业务场景能够全面有效地构建并得以持续优化迭代。

  以上是通信与金融行业两位嘉宾在2021数据资产管理大会上分享的各自领域运用数据资产的实践案例。

  专家认为,在目前大数据发展迎来新阶段的背景下,为更好发挥数据要素价值、培育数据要素市场,数据资产管理是保障数据资源增效的核心。

  数字经济蓬勃发展

  “大数据与经济社会各领域融合不断加深,战略性新兴产业发展壮大。新型基础设施建设力度持续加强,‘十四五’时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键时期,大数据产业发展将步入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段。”中国通信标准化协会秘书长闻库表示,推动大数据技术创新,培育大数据产业体系、完善大数据标准体系、健全数据要素市场规则,以数字化转型驱动生产生活方式和治理模式变革成为未来的重要任务。

  中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)院长余晓晖认为,为推动数据要素的市场化,释放数据要素的市场价值,我们还需要进一步深化数据要素的基础理念研究,加快数据要素的新一代技术创新,加快建立我国数字化转型的数据资产管理方法论,平衡好数据应用与数据安全。

  今年11月,在国新办举行的例行吹风会上,国家知识产权局局长申长雨介绍,有关白皮书显示,2020年我国数字经济规模已达到39.2万亿元,占GDP比重达38.6%。特别是新冠肺炎疫情加快了数字经济发展的进程,网上购物、在线教育、远程办公、智慧医疗等全面融入人们的日常工作和生活,为经济高质量发展注入了新的动力和活力。

  中国电子信息行业联合会副会长兼秘书长高素梅认为,数据要素引发的新生产要素变革,正在重塑企业的生产方式和商业模式。目前,通过构建全面有效、切合实际的数据资源管理体系,规范数据资产采集、加工和使用的过程,提升数据质量,保障数据安全,丰富数据资产应用场景,扩展数据服务渠道,建立数据资产生态,持续运用数据资产的方式,数据资管行业正进一步推动数据要素业务价值、经济价值和社会价值的充分释放。

  数据资产管理能力仍待提升

  数字化转型已经成为企业提升竞争力的新赛道,打好扎实的数据管理基础,已成为各行业的共识。

  “数据是新时代重要的生产要素已经成为共识。技术数据等新要素的高效融通和快速扩散,极大地释放了传统生产要素的价值。各行业都在探索数据驱动的创新发展模式,逐步形成向数字化转型的新格局。”中国移动信息技术中心副总经理陶涛说,“企业应对数字经济时代出现的新技术、新模式、新业态,推动数据资产管理在各行各业的应用推广,需要更多的实践。”

  “实现数据要素市场化,要经历两个阶段:一是数据的要素化,二是要素的市场化。做好两个阶段过程的衔接,良好的数据资产管理是前提。”中国信通院云计算与大数据研究所高级业务主管王妙琼认为,随着数据基础设施的完善,数据资产管理的发展也在突飞猛进。现在,企业的关注点已经从如何搭建完整的数据资产管理框架,转移到了如何更高效地去做数据资产的价值运营。

  高素梅表示,提升数据管理能力已经成为推动企业数字化转型、促进数字经济发展的重中之重。但是,我国数据资产管理的能力仍处在初级阶段,且在数据资产管理的实践中,存在没有熟练掌握科学的数据管理方法的问题。缺乏专业的数据管理人才,数据资产高要求与数据标准化不足的矛盾依然突出;数据服务膨胀与数据加工效率不足之间的矛盾依然突出;数据交易需求化与数据安全合规不足之间的矛盾依然突出。

  如何评估数据资产管理能力?据介绍,工信部研究制定和发布了数据管理能力成熟度评估模型(DCMM), 这是我国首个数据管理领域的国家标准。高素梅认为,DCMM标准强调从组织层面统一开展数据管理,保障数据应用全生命周期的科学规范安全和可行,并通过查漏补缺,提高数据资产管理水平。根据工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》,相关部门需通过全面客观的标准来评价企业的资产管理水平,明确数据资产管理能力与建设的短板,增强企业数据资产管理意识。

  推动数据资产管理建设

  中国信通院云计算与大数据研究所发布的《数据资产管理实践白皮书(5.0版)》提到,随着数据资产管理理论和实践的不断引进,不同行业的数据资产管理能力差距也开始拉大。企业也演化成不同的管理模式,数据孤岛、数据质量等老问题尚未解决,开发效率低、持续运营难的新问题又层出不穷,涉及管理的理念、效率、技术、安全等方面的问题。

  陶涛认为,社会数字化转型进程加快,数据管理面临的环境更加复杂,为了更好地发挥数据要素的价值,需要加强五个方面的协同:一是优化服务模式,提高一站式的数据管理能力;二是升级企业标准;三是融合新兴技术;四是创新运营机制;五是升级安全能力。

  王妙琼表示,不同的阶段开展数据管理工作的重点也不一样,比如在数据资产化阶段,有三个职能,即数据价值评估、数据资产运营和数据流通管理。对于数据资产管理的保障措施,除了战略管理、组织架构、制度体系保障之外,还需要通过技术来提升管理的效率和强调企业要开展长期的体系化工作来形成良好的数据文化。

  上述白皮书预计,未来数据资产管理将朝着更统一、更专业、更敏捷的方向发展。新的技术架构和管理理念会随着商业化需求的变化而进行不断的更新和迭代,激发出新的管理手段和运营模式,使得数据能够发挥出更大的经济价值和社会价值。


责任编辑:杨喜亭