数据价值化与标准实践

内 容 简 介本书构建了完整的数据价值化理论体系，系统性地阐述了数据从原始资源到战略资产，再到创新资本的完整价值跃迁路径。在数据资源化阶段，论述了通过数据标准管理、数据质量管理、数据安全合规，将无序的原始数据转化为安全可用的数据资源；在数据资产化阶段，探讨了数据资产盘点、数据产品研发、数据资产价值评估和数据资源入表等关键环节的实施过程；在数据资本化阶段，分析了数据要素流通交易、数据资产金融化模式等金融创新模式；在数据合规化阶段，介绍了数据确权授权登记、数据合规审计。另外，本书还汇聚了丰富的实践案例，通过能源、金融、交通等多个行业的典型案例，剖析和展现了数据价值化在不同场景中的实施路径和落地成效。对企业管理者而言，可从本书中探寻数据资产管理的高效路径；对政府部门而言，可借鉴书中的数据要素市场培育的实践经验；对科研机构而言，可通过本书内容开拓理论研究与现实需求深度融合的创新思路。

邹荣华工业和信息化部电子第五研究所财务管理处处长，兼任赛宝工业技术集团有限公司等公司董事。高级会计师，高级经济师；入选第五期中央国家机关会计领军人才培养项目、财政部高层次财会人才素质提升工程（粤港澳大湾区高端班）；主持省（部）级重点科研课题2项，参与国家级课题1项、省（部）级课题6项。

第1部分 数据要素化时代的价值重构
第1章 数据价值化概述 3
1.1 数据价值化的核心概念及定义 3
1.1.1 数据 3
1.1.2 数据资源 4
1.1.3 数据资产 5
1.1.4 数据价值化 6
1.2 数据价值化的重要性与作用 9
1.2.1 社会治理层面 10
1.2.2 经济发展层面 10
1.2.3 组织变革层面 11
1.3 数据价值化的动因与机遇 12
1.3.1 政策法规的推动 12
1.3.2 技术进步的驱动 12
1.3.3 市场需求的发展 13
第2章 数据价值化背景与解读 14
2.1 数据价值化基础制度 14
2.1.1 数据价值化制度脉络 14
2.1.2 重点政策解读 15
2.2 数据价值化标准 24
2.2.1 全国数标委数据标准体系 24
2.2.2 数据价值化相关标准梳理 26
2.2.3 数据价值化重点标准解读 28
2.2.4 数据基础制度与数据标准 33
2.3 数据价值化人才现状 35
2.3.1 数据要素人才能力要求 35
2.3.2 数据要素人才能力认证 36
2.4 我国数据价值释放现状 38
2.4.1 主体多元 38
2.4.2 维度丰富 39
2.4.3 政策协同 40
第2部分 数据资源化：从无序到有序的治理跃迁
第3章 数据标准管理及实践 42
3.1 数据标准管理概述 43
3.1.1 数据标准管理概念 43
3.1.2 数据标准与数据价值化的关系 43
3.2 标准化数据治理体系 45
3.2.1 数据来源层 45
3.2.2 数据标准层 46
3.2.3 数据产品层 48
3.3 数据标准管理方法论 48
3.3.1 标准规划 49
3.3.2 标准编制 49
3.3.3 数据标准发布 51
3.3.4 数据标准的贯彻与执行 51
3.3.5 标准维护 52
3.4 数据标准管理组织架构与职责 52
3.4.1 组织层级 53
3.4.2 岗位职责 53
3.5 数据标准管理通用流程 54
3.5.1 数据标准制定流程 54
3.5.2 数据标准执行流程 55
3.5.3 数据标准维护流程 55
3.5.4 数据标准监控 55
3.6 数据标准管理在实践中的协同路径 57
第4章 数据质量管理标准及实践 59
4.1 数据质量管理标准 60
4.2 数据质量管理面临的挑战 63
4.2.1 组织阻力 63
4.2.2 技术复杂性 63
4.2.3 成本平衡 63
4.3 数据质量评估的定位 64
4.4 数据质量评估指标体系 65
4.5 数据质量评估指标 66
4.5.1 规范性 66
4.5.2 完整性 66
4.5.3 准确性 67
4.5.4 一致性 68
4.5.5 应用性 69
4.5.6 经济性 70
4.6 数据质量评估报告 71
4.7 数据质量管理关键环节 72
4.7.1 数据质量规则制定 72
4.7.2 数据质量评估方法与监控 72
4.7.3 数据质量问题根因分析 73
4.7.4 数据质量改进与持续优化 74
第5章 数据安全合规标准及实践 75
5.1 数据安全合规概述 76
5.1.1 数据安全合规的概念 76
5.1.2 驱动因素 76
5.2 数据安全合规的政策与标准 77
5.2.1 我国数据安全合规基础法律体系 77
5.2.2 数据安全标准与数据资产化的关系 78
5.2.3 数据安全合规挑战 78
5.3 数据安全合规管理过程 79
5.3.1 数据安全合规风险点 79
5.3.2 数据安全合规管理框架 81
5.3.3 数据安全合规实施建议 82
5.3.4 数据安全合规最佳实践 84
5.4 数据安全合规的实践案例 86
第3部分 数据资产化：从隐性资源向显性资产转变
第6章 数据资产盘点 94
6.1 数据资产盘点概述 94
6.1.1 数据资产盘点的概念 94
6.1.2 数据资产盘点的驱动因素 95
6.1.3 数据资产盘点的实施目标 97
6.1.4 数据资产盘点的实施原则 97
6.2 数据资产盘点标准化理论 98
6.2.1 管理视角下的数据资产盘点 98
6.2.2 行业视角下的目录编制 99
6.2.3 财务视角下的数据资产登记 102
6.3 数据资产盘点实施路径 103
6.3.1 数据资产目录建设 103
6.3.2 数据资产登记管理 116
6.3.3 数据资产盘点执行 120
6.4 数据资产盘点案例实践 126
6.4.1 建立数据资产目录管理机制 126
6.4.2 开展数据资产规范化识别 127
6.4.3 数据资产盘点的闭环管理 130
第7章 数据产品研发及实践 132
7.1 数据产品概述 133
7.1.1 数据产品概念 133
7.1.2 数据资源入表 133
7.1.3 数据产品特性 136
7.1.4 数据产品分类与形态 137
7.2 数据产品研发方法 138
7.2.1 数据产品通用研发流程 138
7.2.2 五类数据产品研发要点 138
7.2.3 高质量数据集的研发和建设 140
7.2.4 BI分析平台和数据分析报告研发 143
7.2.5 数据接口研发 145
7.2.6 数据应用研发 147
7.2.7 智能体研发 150
7.3 数据产品研发与实践案例 152
7.3.1 钢铁行业AI应用场景案例 152
7.3.2 钢铁行业智能化能耗数据产品案例 153
7.3.3 钢铁行业废钢智能判级数据产品研发案例 156
7.3.4 工商银行数据接口研发案例 158
7.3.5 中交集团高质量数据集建设与AI大模型赋能案例 159
第8章 数据资产价值评估标准及实践 162
8.1 数据资产价值评估概述 163
8.1.1 数据资产的概念与特性 163
8.1.2 数据资产价值的来源与构成 163
8.1.3 数据资产价值评估的理论基础 163
8.1.4 数据资产价值评估的重要性 164
8.2 数据资产价值评估方法 164
8.2.1 成本法 164
8.2.2 市场法 166
8.2.3 收益法 167
8.3 数据资产价值评估流程 168
8.3.1 前期准备阶段 169
8.3.2 评估方法选择阶段 171
8.3.3 实施评估阶段 171
8.3.4 评估审核与报告编制阶段 171
8.4 面临的挑战与应对策略 172
8.4.1 面临的挑战 172
8.4.2 应对策略 173
8.5 数据资产价值评估实践案例 174
8.5.1 项目背景 174
8.5.2 假设条件 174
8.5.3 数据资产价值评估方法论 175
8.5.4 数据资产价值评估实践 175
8.5.5 成果效益 177
8.5.6 成果亮点 177
第9章 数据资源入表标准及实践 178
9.1 数据资源入表概述 179
9.1.1 数据资源入表的概念 179
9.1.2 数据资源入表的核心目标 180
9.1.3 数据资源入表的驱动因素 180
9.2 数据资源入表标准与路径 182
9.2.1 数据资源入表的前期准备 183
9.2.2 数据资源入表的会计处理 187
9.3 基于应用场景的数据资源会计处理方式 197
9.3.1 企业内部使用的数据资源 197
9.3.2 对外非排他性授权使用的数据资源 200
9.3.3 日常持有以备出售的数据资源 201
9.3.4 其他业务模式下的数据资源 204
9.4 数据资源入表的财务影响 208
9.4.1 对资产负债表的影响 208
9.4.2 对利润表的影响 209
9.4.3 对现金流量表的影响 210
9.4.4 对税会差异的影响 211
9.5 数据资源入表案例实践 213
9.5.1 华润兴光数据资源入表案例 213
9.5.2 山东能源集团数据资源入表案例 217
第4部分 数据资本化：金融创新与生态构建协同共进
第10章 数据要素流通交易标准及实践 222
10.1 数据要素流通交易概述 223
10.1.1 数据要素流通交易概念 223
10.1.2 数据流通交易vs数据要素流通交易 223
10.1.3 数据要素流通交易意义及作用 224
10.1.4 数据要素流通交易发展现状 225
10.2 数据要素流通交易标准理论 226
10.2.1 国外数据要素流通交易模式 226
10.2.2 国内数据要素流通交易标准 230
10.2.3 数据要素流通交易关键支撑技术 232
10.3 数据要素流通交易机制 232
10.3.1 数据要素流通交易机制设计 232
10.3.2 数据资产定价机制 236
10.3.3 数据资产收益分配 239
10.4 数据要素流通交易模式的创新与增值 240
10.4.1 公共数据资源授权使用 240
10.4.2 生态合作模式 242
10.4.3 真实数据资产（RDA）模式 244
10.5 数据要素流通交易案例实践 246
第11章 数据资产金融化模式 253
11.1 数据资产证券化 254
11.1.1 数据资产证券化概念 254
11.1.2 数据资产证券化运作机制 256
11.1.3 数据资产证券化意义及作用 257
11.2 数据资产出资入股 258
11.2.1 数据资产出资入股概念 258
11.2.2 数据资产出资入股运作机制 259
11.2.3 数据资产出资入股意义及作用 262
11.3 数据资产质押融资 263
11.3.1 数据资产质押融资概念 263
11.3.2 数据资产融资标准 265
11.3.3 数据资产质押融资运作机制 267
11.3.4 数据资产质押融资意义及作用 269
11.4 数据资产增信融资 269
11.4.1 数据资产增信融资概念 269
11.4.2 数据资产增信融资运作机制 270
11.4.3 数据资产增信融资意义及作用 272
11.5 数据信托 272
11.5.1 数据信托概念 272
11.5.2 数据信托运作机制 274
11.5.3 数据信托意义及作用 276
11.6 数据资产保险 276
11.6.1 数据资产保险概念 276
11.6.2 数据资产保险运作机制 277
11.6.3 数据资产保险意义及作用 278
11.7 数据资产资本化案例实践 279
11.7.1 全国首例数据资产增资作价入股 279
11.7.2 全国首单城市部件三维模型（数据资产）融资授信 283
11.7.3 国内首单物流数据资产收益权信托赋能数据资本化新模式 287
11.7.4 全国首单公共数据授权运营保险“瓯数保”成功落地 292
第5部分 数据合规化：筑牢数据价值化根基
第12章 数据确权授权登记规范及实践 298
12.1 数据确权授权登记概述 298
12.1.1 政策与标准 298
12.1.2 数据登记平台 301
12.1.3 数据权益 303
12.2 数据合规治理 309
12.2.1 数据来源合规 310
12.2.2 数据内容合规 312
12.2.3 数据处理合规 314
12.2.4 数据管理合规 316
12.2.5 数据经营合规 318
12.3 数据确权授权流程与技术规范 319
12.3.1 公共数据 320
12.3.2 企业数据 323
12.3.3 个人数据 326
12.4 数据确权授权案例 327
12.4.1 准备申请材料 328
12.4.2 合规登记 329
12.4.3 挂牌申请 329
第13章 数据合规审计标准与实践 331
13.1 数据合规审计概述 332
13.1.1 数据合规审计范围 332
13.1.2 数据合规审计意义 332
13.2 数据合规审计形式及选择 333
13.3 数据合规审计步骤 335
13.4 数据合规审计报告 336
第6部分 未来展望：数据价值化挑战与趋势
第14章 数据价值化的核心问题与挑战 342
14.1 数据质量与标准化能力存在不足 342
14.2 数据产权理论与实践仍需突破 343
14.3 数据资产入账科目判定较模糊 345
14.4 数据资产初始计量与后续计量复杂 347
14.5 数据资产入表管理认知较为薄弱 349
14.6 数据资本化合规风险管控存在争议 350
第15章 数据要素市场发展趋势判断 352
15.1 数据市场规模发展趋势 352
15.2 数据基础制度发展趋势 353
15.3 数据资产化发展趋势 354
15.4 数据资本化发展趋势 356
第16章 数据资产技术创新驱动价值释放 358
16.1 数据资产技术创新概述 358
16.2 元数据管理技术创新驱动价值释放 359
16.2.1 元数据管理创新技术 359
16.2.2 对数据价值的影响 360
16.3 数据质量管理技术创新驱动价值释放 361
16.3.1 数据质量管理创新技术 361
16.3.2 对数据价值的影响 362
16.4 智能化数据应用与低代码平台技术创新驱动价值释放 363
16.4.1 智能化数据应用与低代码平台创新技术 363
16.4.2 对数据价值的影响 364
16.5 数据资产价值评估与市场化技术创新驱动价值释放 364
16.5.1 数据资产价值评估与市场化创新技术 364
16.5.2 对数据价值的影响 367
16.6 可信数据空间技术创新驱动价值释放 368
16.6.1 可信数据空间创新技术 368
16.6.2 对数据价值的影响 369
16.7 数据资产技术创新能力提升员工数据素养 370
第7部分 数据价值化实践案例
第17章 中国石油――井筒数据资产赋能数智化降本与绿色安全 376
17.1 背景介绍 376
17.2 项目实施 380
17.3 建设效果 388
17.4 数据价值化实践 389
17.5 项目创新点及亮点 395
17.6 数据治理展望 396
第18章 中交集团――数据资产管理全过程实践 398
18.1 背景介绍 398
18.2 项目实施 401
18.3 项目创新点及亮点 409
18.4 数据资产化展望 413
第19章 辽港集团――以数据价值链驱动港航物流数智化 416
19.1 背景与现状 416
19.2 问题诊断 419
19.3 战略引领与体系化实施 420
19.4 成效与价值 423
19.5 经验总结与未来展望 432
第20章 山能集团――数智山能集团强基，治理激活数据价值 434
20.1 背景介绍 434
20.2 项目实施 436
20.3 建设效果 444
20.4 项目创新点及亮点 445
第21章 临安数智――三证协同模式解锁政务数据价值化管理 446
21.1 背景介绍 446
21.2 建设目标和建设方案 449
21.3 流程和成效分析 451
21.4 项目创新点及亮点 454

第22章 开鑫科技――首单数据资产证券化（ABS）项目开辟企业融资新航道 455
22.1 背景介绍 455
22.2 项目实施 458
22.3 项目效果与启示 462
22.4 数据资本化未来愿景 463
结束语 数据价值化的时代答卷：从理论探索到产业实践的跨越 465
附录A 术语表 467
附录B 英文缩写术语表 473