【安永】数据资产全生命周期管理体系建设白皮书

近日，安永发布了《数据资产全生命周期管理体系建设白皮书》，这份报告深入探讨了如何在企业中构建和演进数据战略体系，以及如何通过全生命周期管理使数据资产成为企业的新引擎。报告指出，随着数据要素市场化改革的加速，金融行业需要积极响应国家战略部署，通过构建数据治理体系和深化技术应用创新，推动数据资产的转化和价值实现。报告中不仅分析了数据资产管理的挑战和动力，还提出了具体的策略和模式，包括数据资源盘点、数据资源治理、数据资产高效应用的三元驱动模式，以及数据资产估值等关键环节，为金融企业提供了全面的数据资产管理视角和战略选择。这份报告是金融行业在数字化转型过程中的重要参考，其中包含了许多关于如何有效管理和利用数据资产的宝贵见解。

随着数字化时代的到来，数据已经成为企业的新引擎，而数据资产的全生命周期管理体系建设变得尤为重要。《数据资产全生命周期管理体系建设白皮书》深入探讨了企业如何通过全生命周期管理，将数据资产转化为企业的核心竞争力。

报告指出，自2020年数据被正式确认为新型生产要素以来，我国数据要素市场化改革进程显著提速。金融行业积极响应国家战略部署，通过构建数据治理体系、深化技术应用创新等举措，加速推动数据资产从“沉睡资源”向“核心资本”转化。这一过程中，金融行业推动数据领域相关管理工作的直接驱动力主要表现在三大方面：厘清家底、明确价值和创造财富。这三大驱动力不仅重塑了金融行业的发展逻辑，更为其深度参与数字经济建设、抢占未来发展制高点奠定了坚实基础。

数据资源盘点作为数据资产管理体系的基础，建立分类合理、语义清晰的数据资产目录体系，是数据资源治理、数据资产运营、估值和入表的先决条件。然而，金融企业在数据资源盘点过程中面临两大挑战：一是数据资源数量巨大和高效、高质量完成盘点工作之间的矛盾；二是数据资源分类体系单一和基于数据的业务应用视角需求之间的矛盾。解决之道是构建一套数据资源盘点工艺加一套实施方法规范，以及基于AIGC技术，在语义填写、评审、分类等方面，显著提升工作效率和质量。

数据治理的核心目标是为企业的数据应用提供高质量数据资产，进而提升入表数据资产的价值。但金融机构在多年推动数据治理工作过程中，同样面临两大挑战：一是数据治理的价值不显著；二是“业数技”职责分工不明确。解决之道是构建“以用促治”的数据治理推进策略，以及采取“全权委托代理机制”，实现“业数技”三维协同驱动的数据资源治理。

对于金融机构而言，数据应用是实现数据资产价值创造的有效手段。推动数据资产的应用，需要回归到数据资产对业务的本源价值，以经营统计、洞察分析和流程自动化三种形式开展。经营统计的核心目标是描述业务当前的情况，助力企业的经营决策者“看清”企业真实的经营情况。洞察分析的核心是为企业的经营管理者提供“处方性分析”和“预测性分析”。流程自动化数据应用的核心是实现企业的流程自动化，从而在大规模、批量化的业务模式中，能够在确保营销精准性、风控有效性等方面，实现低成本作业。

数据资产估值和数据资产入表，是既强相关、又显著不同的两个领域。数据资产估值强调对于不同类型的数据资产，分别采用成本法、收益法或者市场法，从经济学范畴计量其价值。数据资产估值可以更为有效地促进数据治理和数据应用工作。

数据资产全生命周期体系，是金融机构在IT体系之后，又一个企业级、基础性的能力体系。企业的决策者需要为数据资产全生命周期建设制定战略。战略的核心是选择正确的方向和合适的路径，在方向上，全面推动数据资产体系建设已经成为金融企业的共识，同时也是国家和行业各类政策的明确要求，因此关键是制定合适的路径。对企业决策者，建议战略路径的选择重点考虑以下三个要素：一是以什么组织形式推动数据体系建设；二是采取什么样的资源配备策略；三是近中期的建设重点是什么。

在数字经济的热潮中，企业的管理决策者需要沉心静气，积极推动和夯实数据资源基础性的管理工作，同时顺应环境，以数据资产切实创造企业价值为目标，全面思考数据资产全生命周期管理体系建立的必要性、路径选择和资源配备策略，构建全局化的数据战略并有序推动。

这篇文章的灵感来源于《数据资产全生命周期管理体系建设白皮书》。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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