【全球数据资产理事会】数据资产全过程管理——解锁DeepSeek智能引擎

全球数据资产理事会近日发布了一份名为《数据资产全过程管理——解锁DeepSeek智能引擎》的行业研究报告。这份报告主要探讨了数据资产的全过程管理，包括数据资产的高效训练框架、技术用户增长、技术穿透力、场景适配力、合规护航力等多个维度，以及数据资产化在国家战略、企业战略和个人规划中的重要性。报告中还详细介绍了DeepSeek智能引擎的技术特点和应用场景，展示了其在全球140个市场中的领先地位和开源策略带来的技术竞争优势。这份报告内容丰富，不仅涵盖了数据资产的管理理论与实践，还提供了数据资产价值评估和运营的深入分析，对于理解数据资产的未来发展和应用具有重要价值。

数据资产全过程管理——解锁DeepSeek智能引擎

在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何有效管理和运用这些数据，成为企业提升竞争力的关键。本文将深入探讨全球数据资产理事会发布的《数据资产全过程管理——解锁DeepSeek智能引擎》报告，揭示数据资产全过程管理的重要性和实践路径。

报告指出，目前90%的企业数据利用率低于10%，数据治理成本高昂，合规风险不断加剧。这些问题成为企业数据资产化的主要障碍。要解决这些问题，关键在于智能引擎的驱动和价值导向的转变。智能引擎，如DeepSeek，能够实现从人工治理到自动化运营的跨越，将数据从成本中心转变为利润中心。

DeepSeek智能引擎采用了HAI-LLM框架，支持多种并行训练技术，有效降低了训练成本。同时，DeepSeek-V3拥有6710亿参数，但每个输入仅激活370亿参数，这种选择性激活方式大大降低了计算成本，同时保持了高性能。这些技术突破，使得DeepSeek在全球140个市场的下载量排名第一，成为技术竞争中的一大优势。

开源策略和多模态学习是DeepSeek的另外两大亮点。开源策略使其在技术竞争中占据优势，而支持文本、图像、语音等多种模态的数据融合和学习，则展示了中国AI技术的能力，扩大了中国在全球AI领域的影响力。

报告还强调了数据资产化的重要性。数据资产化是将数据转化为可交易、可定价、可入表的资产的过程。这一过程涉及从战略规划到制度建设的政策转变，以及通过法律保障、市场培育、财务规范“三步走”的路径。预计未来将出台更多配套细则，进一步释放数据要素经济价值。

在数据资产全过程管理方面，报告提出了一系列具体措施。首先，编制数据资产台账，摸清数据资产底数，基于数据资源目录汇集、治理数据，形成规范化数据资产管理台账。其次，开展数据资产登记，实现数据资产应登尽登，依托预算管理一体化系统统一登记，发放数据资产证书作为授权凭证，纳入国有资产报告并接受监督。

完善授权运营机制和健全收益分配机制也是关键。建立授权运营管理制度，探索整体授权、分领域授权、依场景授权模式，强化事中事后监管与动态调整。同时，按”谁投入、谁贡献、谁受益”原则分配收益，探索协议约定收益比例机制，依法纳税并上缴相关收益。

报告还提出了数据资产价值的计算公式：数据资产价值 = (数据质量指数 × 场景耦合度) ÷ (管理成本 × 风险系数)。这一公式体现了数据质量、场景耦合度、管理成本和风险系数四个关键因素对数据资产价值的影响。DeepSeek智能引擎能够自动评分数据质量指数，动态测算场景耦合度，自动统计管理成本，AI动态评估风险系数，为数据资产价值的评估提供了有力工具。

总之，数据资产全过程管理是一项系统工程，涉及数据采集、汇聚、治理、登记、授权运营、收益分配、交易流通等多个环节。DeepSeek智能引擎为这一过程提供了强大的技术支持。通过智能引擎驱动和价值导向的转变，企业可以有效管理和运用数据资产，提升竞争力，实现数字化转型。

这篇文章的灵感来自于全球数据资产理事会发布的《数据资产全过程管理——解锁DeepSeek智能引擎》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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