来源:数据驱动智能
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2024年1月1日后,作为数据资产的数据资源就要入表了,根据数据二十条的要求要规范场外交易和鼓励场内交易。因此,无论是企业内部的数据资源入表还是外部的数据交易,数据资产的标准化都是及其重要的工作,就像每一种商品有自己的编码标准、分类标准和描述标准一样。
那么对于数据资产来说,如何界定这些标准规范呢?本文试着讨论,抛砖引玉,大家有什么好的想法可以反馈给作者并优化完善之。
数据资产分类标准
数据资产会涉及到企业内部的、数据交易所里的以及场外的,场外的是不容易规范的,但是场内和企业内部的数据资产需要考虑分类的问题。没有有效的分类,资产不容易查找和计量没类数据资产的价值。
1、业内部的数据资产分类
对于企业内部,数据资产的分类目前看有业务视角、技术视角和场景视角等分类,现实情况看起来还比较初级,分类思路还是站在技术的层面看,未能按照数据作为产品的视角去分。
未来,在企业内部数据资源入表实际上是参考了数据的产品、物资或设备属性,也就是把数据作为了生产要素,那么数据资产的分类是否也可以按照产品的视角进行分类呢,也就是把数据资源作为物料分类的一部分。下面是数据资产在企业内部的分类示例:
按照这种思路,我们可以举几个例子:
数据资产大类示例:
01 | 02 | 算法集 | |
03 | APP | 04 | 可视集 |
数据资产中类示例:
0101 | 原始数据集 | 0102 | 加工数据集 |
数据资产小类示例:
010101 | 内部数据集 | 010102 | 外部数据集 |
2、数据交易所的数据产品分类
数据交易所,顾名思义就是交易数据的地方。同时,我们看到有市级的数据交易所、省级的数据交易所,将来还有国家级的数据交易所,未来还有世界级的数据交易所。因此,这些数据交易所的数据能够打通、互换、易货的重要基础就是分类标准的一致。
目前来看,各交易分别制定了自己的分类方式,深圳市数据交易所的大类为:银行、互联网、医疗、零售、工业制造、智慧城市基本是基于行业的划分;上海市数据交易所的大类为:金融板块和航运交通板块;北京市国际大数据交易中心的大类为:公共数据、行业数据、科研数据、社会数据;郑州市数据交易所没有对数据有明确的分类;杭州市数据交易所的大类为:税务、医疗、金融、工业、政务、交通运输、教育、电力等。
由此看来,各地数据交易所在进行数据分类的时候并没有统一的数据分类标准。这将对未来数据要素的横向和纵向流通都存在一定障碍。建议,由国家数据局统筹数据分类标准的统一工作,为未来数据要素的更好流通、交易奠定基础。国民经济分类也是一种很好的分类参考方式,分类编码标准如下图所示。
分类示例如下图所示:
数据资产编码标准
数据资产既然是在全国范围内交易,那么数据资产就应在其生命周期范围内能够唯一识别,这就需要对数据资产进行编码,数据资产编码就像人的身份证一样,能够通过数据资产编码能够溯源。
对于企业内部而言,通过该资产产生了多少收益,对该资产的维护费用是多少,该资产的所有者是谁,该资产的投资收益率是多少等等,就能够形成企业内部数据资产的360度视图。
对于企业外部而言,通过资产编码就能查到该资产在哪些交易所进行交易,每个交易所的价格是否一样,该资产的持有权是谁,该资产的运营权是谁,该资产流通系数是多少等等,就能够对资产的流通、活性、价值等形成360度视图。因此,对于数据资产来说,编号至关重要。
1、企业内部数据资产编号
企业内部数据资产编号可以参考物料编码规则,采用无意义的流水码组成,一旦该类数据资产退役,编码冻结永不使用。比如,以D开头的8位流水码——D0000001,也能涵盖D99999999-D00000001千万个数据资产。
2、数据交易所数据资产编号
通过调研,各地数据交易所数据资产编码规则均不一样,比如:浙江省宁波市数据知识产权登记证证号为DIP2023000001,江苏省无锡市数据知识产权登记证用了企业社会信用代码及公证存证编号NEC01*******72C,山东省数据知识产权登记证用了社会统一信用代码/身份证及存证编号SDDIP202307240046。
总之,各地存证编号规则自成体系。建议各地数据交易所可以以企业的社会信用代码或个人的身份证作为关键属性之一,是可以唯一标识一个数据资产的,其次存证编号各交易所自行编制,在交易所内部识别数据资产,类似于企业员工的识别,既可以用员工编码又可以用身份证。
如果从国家层面考虑,建议定义统一的数据资产存证编号规则并建立编码平台,交易所可以通过此平台申请国家统一的数据资产存证编号,便于以后在国家层面管理,这个建议也是提给国家数据并研究。
数据资产描述标准
数据资产描述标准就像产品包装盒上的产品说明一样,是说清产品由什么组成、哪里生产、营养成分、保质期等。数据资产也应该有类似的说明书,也就是描述数据资产的元数据。需要定义描述数据资产的元模型,描述数据资产的组成、数据权属、应用场景等。
1、企业内部数据资产描述标准
企业内部数据资产描述标准的目标是清晰定义数据资产,包括数据资产编号、数据资产类别、数据资产组成、数据资产用途、数据资产所有者等信息。示例如下表所示,仅供参考:
编码 | 中文释义 |
DA_CODE | 数据资产编号 |
DA_NAME | 数据资产名称 |
DA_CATEG | 数据资产类别 |
DA_CONT | 数据资产内容【描述数据资产包括的成分】 |
DA_CASE | 数据资产应用场景【描述数据资产的场景】 |
DA_SOURCE | 数据资产来源【数据资产的源数据】 |
DA_UPFRE | 数据资产更新频率【数据资产更新的频率分/小时/天】 |
DA_SECLEV | 数据资产安全等级【数据资产分级属性】 |
DA_SECLAW | 数据资产安全及隐私法规条款【数据安全及隐私法条款】 |
DA_OWNER | 数据资产所有者 |
DA_ISEFF | 数据资产有效标识 |
2、数据交易所数据资产描述标准
为了便于未来数据资产在全国范围内流通,建议国家数据局统筹制定数据交易所数据资产标书标准,这样各地交易所在数据资源持有人授权情况下就可以更好的流通。数据资源不像实物资产,实物只能在同一地点现货交易,而数据资产可以在多个交易所挂牌出售。
因此,数据资产的描述标准就是重中之重。数据交易所数据资产描述了数据资源编号、数据资源名称、数据资源用途、数据资源类别、数据资源持有者、数据资产加工者、数据资源经营者、数据资源内容、数据资产存证编号等信息。示例如下表所示,仅供参考:
编码 | 中文释义 |
DA_CODE | 数据资产编号 |
DA_NAME | 数据资产名称 |
DA_CATEG | 数据资产类别 |
DA_CONT | 数据资产内容【描述数据资产包括的成分】 |
DA_CASE | 数据资产用途【描述数据资产主要用途:分析、报告、数据科学】 |
DA_SOURCE | 数据资产来源【数据资产的来源:政府、企业、个人】 |
DA_UPFRE | 数据资产更新频率【数据资产更新的频率分/小时/天】 |
DA_SECLEV | 数据资产安全等级【数据资产分级属性】 |
DA_SECLAW | 数据资产安全及隐私法规条款【数据安全及隐私法条款】 |
DA_OWNER | 数据资产持有者 |
DA_PROCE | 数据资产加工者 |
DA_OPER | 数据资产经营者 |
DA_ISEFF | 数据资产有效标识 |
数据资产标准是规范数据要素管理的必要措施,通过数据资产标准的建立,可以规范数据采集、处理、交易、分析等环节,确保数据的质量和合规,提高数据要素的价值和作用。
数据资产管理及数据资产标准化也是数据治理的重要内容,通过数据治理规范数据资产管理行为和方式,在合规合法的前提下,最大化释放数据要素的生产力价值。同时,数据资产标准化也是数据资产向数据资本转化的重要前提条件。
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