数据运营是企业释放数据价值、进入数据要素市场的能力基础。数据运营以充分释放数据价值为目标,通过构建良性闭环的运营体系,丰富数据应用场景,充分赋能业务发展,优化数据产品体系,构建数据生态,科学评估数据价值,核算数据各阶段投入,有效进行成本管控,推动数据要素流通和数据资产入表。具体来说,包括数据目录管理、数据应用场景构建、数据服务推广、数据动态优化、数据成本管理、数据价值评估等环节,旨在扩大数据的应用范围、量化并提升数据管理的投入产出比,以不断适应和满足内外部利益相关方各类数据需求。
图 1 数据运营架构
最大效率释放数据价值是数据运营活动的关键内核。企业开展数据运营的关键目标是充分利用并加速释放过去积累的海量数据资源,以及在数据管理建设过程中所积蓄的价值,持续的将数据转化为有保障的数据、有价值的资产,真正为组织创造持续的商业价值。企业通过构建数据管理能力,实现了理清数据分布、提升数据质量、确保数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘等,为进一步深化数据应用、赋能业务发展奠定了基础。未来,伴随着数据要素市场逐渐成熟,企业作为市场主要参与主体,更聚焦于将数据转化为对外交易流通的产品,针对高价值数据开展精细化的管理,并逐步在数据生态中形成自身的数据优势。
1、政策方面
中央层面不断建立健全数据应用规范制度体系,行业主管机构鼓励企业以数据应用为构建数据能力的突破口,从数据管理向数据运营迈进。2022年12月国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》是中央层面首部规范数据基础制度体系的文件,具有划时代的意义,指出要充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势,激活数据要素潜能。金融领域,中国人民银行2022年1月印发《金融科技发展规划(2022-2025)》,强调了发挥数据要素倍增作用,将数字元素注入金融服务全流程,将数字思维贯穿于业务运营全链条;银保监会2022年1月发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》,提出增强数据管理能力,提高数据应用能力,降低数据应用门槛,加强对数据应用全流程的效果评价。能源领域,国家能源局2023年4月发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》,强调健全确权、流通、交易和分配机制,有序推动数据在产业链上下游的共享,推进数据共享全过程的在线流转和在线跟踪;8月印发的《关于加强电力可靠性数据治理、深化可靠性数据应用发展的通知》中提出“强化应用、激发价值”等要求,以提升数据质量为前提,以优化评价体系为抓手,以深化数据应用为目标,提升电力数据管理水平。通信领域,2021年11月,工业和信息化部发布了《“十四五”信息通信行业发展规划》,提出推进数据要素流动和应用创新,建立信息通信行业和工业数据流通规则,推进市场化开发和应用机制建设,促进数据有序流动,构建价值评估体系,加速推进数据价值化。
数据估值入表相关政策陆续发布,提出数据估值和入表的思路和要求,对于规范数据要素市场健康发展具有重要意义。2023年8月21日,财政部正式发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,并于2024年1月1日开始施行,指出现阶段数据资源会计处理应当按照企业会计准则相关规定执行。从《暂行规定》的适用范围看,两种类型的数据资源可以推进入表,第一种是满足资产确认条件,可以确认为无形资产或存货的数据资源,可以纳入资产负债表;第二种是不满足资产确认条件,但企业拥有或控制、预期能给企业带来经济利益流入的数据资源,可以在企业财务报告中予以披露。在财政部指导下,2023年9月8日,中国资产评估协会印发《数据评估指导意见》(以下简称《指导意见》),自2023年10月1日起施行,意见进一步细化数据资产评估操作要求,明确数据资产评估中的价值影响因素,规定数据评估机构需要重点关注影响数据资产价值的质量因素、应用因素、成本因素和法律因素,为数据资产的评估实务提供了指引。
2、产业方面
数据交易市场活跃,为企业扩宽数据对外合作和交易等运营模式奠定基础。数据交易所是推动数据要素有序流通、释放数字红利、促进数字经济发展的重要平台。我国自2014年开始探索建立数据交易机构,截至目前,各地先后成立50余家。整体来说,2020年“数据二十条”的出台是数据交易市场逐渐回暖的关键节点,规范了数据基础制度体系,提出加快培育数据要素市场,引导依法合规开展数据交易。在此之后我国数据交易市场迈入快速发展阶段,北京国际大数据交易所、上海数据交易所上线等交易所陆续成立,各交易所发布了相关流程指引和要求,培育数商体系。
图 2国内大数据交易所(中心、平台等)建设历程
[ 参考来源:《数据要素白皮书(2022年)》]
北京、上海、贵州和深圳等地的数据交易所在交易规则、交易标的、交易方式等方面探索出了适合自身发展的路径。北京国际大数据交易所主导完成包括跨境征信报告核验项目、数据登记业务互认互通、数据资产抵押授信等创新服务,为数据跨境、数据服务业务互通、数据要素金融服务等方面探索提供宝贵经验。上海数据交易所以打造数商生态为特色,围绕完善交易制度、扩大产品供给、完善基础设施建设、提升交易活跃度四项内容,初步构建数商生态体系。贵阳大数据交易所于2023年发起招募数据首席地推官,集结银行、交通、医疗、时空数据、数据交付等多个行业和领域的专家,率先探索“数据专区”运营模式,打造全国首个气象数据专区和电力数据专区,官网显示截至2023年7月,两专区交易额分别达到3500万元和1亿元。深圳数据交易所提出构建动态合规体系,打造动态信用评级,力图降低企业合规门槛,构建可信交易环境,实现数据交易的包容审慎监管,并建立跨境数据专区,完成全国首笔场内跨境数据交易。
图 3 主要数据交易所模式共性规律及发展特点
数据管理能力相对成熟的企业开展了探索性实践。浦发银行发布了《商业银行数据管理体系建设实践报告》,以“客户智见、产品智营、渠道智投和管理智控”为核心驱动,打造Data Ocean数据产品系列,孵化52个子产品,覆盖零售、对公、金融市场、精准营销、客户经营、风险预警、管理决策等金融场景,让数据价值持续释放,向行内、集团、数据合作生态圈开放共享,赋能浦发银行生态圈数字化转型的同时,也为商业银行数字化转型提供了一种新的思路。南方电网公司发布了《电力数据应用实践白皮书》,总结提炼了电力数据应用特征、价值及演进历程,并以电力数据应用价值链为核心主线,提出了一套包含“统一底座、多维赋能、闭环管理、分域应用、全面服务”的具有南方电网特色的电力数据应用体系,充分强化南方电网公司“四位一体”(数字电网、数字服务、数字运营、数字产业)业务赋能,展示了“数字供电所运营监控”“输电设备缺陷智能识别”“城市‘双碳’大脑”等一系列电力数据应用实践成果。
整体来看,各行业仍聚焦于数据基础能力建设方面,数据运营作为数据管理的下一发展阶段,仍处于发展初期阶段,从宏观层面看,在标准体系、制度建设和人才培养等存在挑战。
1、数据运营标准体系尚不完善,缺乏有效方法指导
标准体系是衡量本领域发展水平的关键标志,也是政府、企业等机构推动相关工作的主要抓手。目前,我国在数据管理领域的国家标准相对完善,国家层面发布了《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)的国家标准,各个行业也发布了行业内数据管理相关标准,结合行业属性,细化了数据模型、数据标准、数据安全等方面的要求,对于指导企业打牢数据管理基础能力提供了帮助。但是我国在数据运营领域仍然存在数据管理标准体系不健全、标准指导性不足等问题,难以有效改进目前产业普遍存在的数据应用不好用、数据价值难测算、数据成本难管理、数据生态难协同等问题。
2、数据要素市场制度仍在建设,运营路径不清晰
我国现行的包括权属设置和资产评估在内的规则体系尚不能完全适用于数据,数据作为生产要素涉及的数据产权、流通交易、权益分配等基础性问题缺少可以参照的规则,导致产业侧数据运营的要求和风险不明确,构建外部数据能力的动力不足。从政策法规看,当前数据基础制度的配套政策相对有限,特别是针对数据确权、数据流通等环节,支撑性的法律法规基本处于空白状态。从落地举措看,当前制度还不够细化,存在落地困境。地方层面条例立法层级较低,数据分类分级、披露、容错免责等实施细则尚未出台,行业部委出台的行政法规中关于场景构建的制度细则较少,均限制了数据的运营流通和有效利用。
3、数据运营综合能力要求较高,人才供给不充分
数据运营关键岗位需要的是懂业务、懂技术、懂生态的复合型人才。由于数据管理、数据分析、数字经济等均是新兴领域,对应学科也属于交叉学科,高校数据管理的教育课题体系有所缺失,多数院校尚未开设相关专业。此外,社会培训体系和职业认证处于发展初期,导致专业人才供应量相对较少,难以满足企业数据管理日益增长的需求。同时,对于多数企业而言,正是由于数据运营综合能力要求较高,不仅增加了构建数据管理能力梯队的难度,也大大增加了人才培养的难度。
本文节选自中国信通院于2023年12月20日在“2023数据资产管理大会”上发布的《数据运营实践白皮书》。
报告介绍及全文下载链接如下:
为帮助企业探索数据运营路径、迈入数据资产化阶段,中国信通院充分考虑行业数据运营现状和需求,结合典型数据运营实践,总结提炼出数据运营能力构建“六步法”,并联合中国移动、中国联通、中国电信、广东移动、浙江移动、江苏移动、南方电网、农业银行、交通银行、平安银行、浦发银行、光大银行、南京银行、青岛银行、南方航空、阿里云、星环科技等数十家企业共同研讨编制《数据运营能力成熟度模型》标准,提出了数据运营能力框架,旨在指导企业构建数据运营能力,充分释放数据价值。
目前已开启首批数据运营能力成熟度评估单位征集,欢迎咨询交流。
联系人:
马老师
17332378374(同微信)
中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601,简称:数标委/BDC),旨在凝聚产业链各个环节,识别和解决大数据发展面临的重大问题,开展大数据技术、数据资产管理、数据共享与流通、数据安全等共性基础标准研究,以标准推进工作为纽带,推动大数据与实体经济深度融合。欢迎加入我们的行列!
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