数据资产入表综合服务平台

随着AI时代大步向前，数字化智能化已经从选择题成了必答题。今年3月，国务院国资委印发《关于做好2024年中央企业内部控制体系建设与监督工作有关事项的通知》，更是让国央企的数字化智能化建设，更加紧迫。

因为，《通知》明确指出，以穿透式监管为主线，以智能化转型为抓手，进一步完善企业内控体系，推动管控实现自上而下全级次、全链条、全过程、全要素穿透，打破信息孤岛，消除监管盲区。

大量国央企在数字化建设上也舍得投入。不过，在不少国央企，数据治理依然是个很大的问题。有些企业几乎每隔一两年，就要搞一次数据治理。但也有一些国央企，在数据治理上取得显著成绩，甚至实现了数据资产入表，非常值得学习。

不少国央企，之所以在数据治理的泥潭里不断打滚，主要是因为每次数据治理都是一场运动，看似声势浩大，但缺乏持续性和系统性，治标不治本。

造成这一局面的原因也是多方面的：

首先，对数字化的认识不足。数字化意味着一个智能互联、知识透明、敏捷致胜、边界消失、创新无限的新时代的到来。所以，数字化不仅仅是一种技术变革，更是一场认知与思维革命‌。面对数字化时代的到来，企业需要从战略、组织、运营、人才等多个方面进行系统变革与创新。

所以，数字化转型是典型的「一把手工程」。但不少国央企老总对数字化的认知仍停留在工具层面。再加上数字化不是立刻就能看出成效的改革，需要长周期的资源投入，一些企业在数字化建设上并不坚定，走走停停，造成大量问题。

其次，不少企业缺关键人才。数据治理需要懂技术、懂业务、懂管理的人才，但不少国央企内部缺少这样的人才。事实上，在不少央国企数智化转型进程中，传统组织架构的惯性束缚与数字人才体系的供给失衡，已成为制约转型纵深推进的深层矛盾。

就小明调研来看，不少国央企内部的数据治理是IT部门牵头，但由于既懂技术又懂业务的人少，往往是一顿操作猛如虎，但是数据治理要服务的业务场景和目的都没有整明白，结果可想而知。

这就导致不少国央企的数据治理缺乏顶层设计，缺乏全局视角，头痛医头脚痛医脚的被动应对业务问题，结果到处救火。

最后，未根据业务变化刷新。通过统一数据标准，可以有效地提高数据质量，确保数据可用性，提高数据的长期可维护性，更重要的是能够显著提升数据一致性，实现数据一致共享。然而，并不是做到这些就可以一劳永逸了。而是要根据业务的变化，动态刷新。

因为公司的业务变化很快，比如城投公司原来是做传统的基建业务，现在要向产投转型；很多其他国央企，也要布局战略新兴产业。这就需要根据业务动态调整，所以数据治理也是一个动态的过程，常做常新。这就更需要把基础打好，避免后续要在大的框架上做改动。

当然，现实中也有很多国央企在数据治理上，已经取得显著成绩。籍此改造提升企业传统动能、培育发展新动能，构建起了全新的竞争优势。

Y央企从数据全生命周期管控入手，坚持以数据规划成果为指引，完成国内首家以数据服务为核心的央企数据中台建设。数据中台完善了落地数字化规划、提升数据运营管理能力、推进数字化转型的基础设施，承接 31 个省(区、市)分公司与十几个控股子公司、事业部及直属单位的数据应用需求，提供「易用、敏捷、高效」的数据赋能能力，推进集团数字化、智能化、生态化发展。

G国企以元数据为核心驱动的数据资产管理制度体系，促进数据管理与信息化建设管理的融合，探索数据资产的前瞻管理模式，构建企业数据资产视图，实现对企业核心数据资产全貌的掌握。

J国企按照「系统布局、统筹推进;需求导向、先进实用;数据驱动、开放共享;强化管理、保障安全」的原则，搭建「一门户两大屏两中台」框架，打造基于数据空间构建的建筑全产业数字中台，服务于投资管理、营销管理、合同管理、施工管理等业务领域30个应用场景，逐步实现基于数据的辅助决策，支撑国资运营监管，推动集团数字化转型。

我们知道，数据作为一种新型生产要素，其价值在于能够驱动业务创新、优化决策流程、提升运营效率。甚至数据本身，就是一种资产。

比如，去年底，济南城市建设集团成功完成「资产运营数据」的数据资产登记入表以及评估工作，获得济南市大数据局颁发的「数据资源登记证书」和山东省数据交易平台颁发的「数据资产登记证书」，并由国内权威评估机构完成价值评估，评估值为1050万元，成为省内首个完成「资产运营数据」数据资产登记和价值评估的企业。

这得益于济南城市建设集团坚实的数字化基础。早在2019年，其就正式开启了资产运营管理数字化建设项目，成功打造了集团层面统一的资管数字化平台――建设集团资产管理信息系统；实现了集团资产管理、运营的统一；实现了「资产监管一资产管理―资产运营」三位一体的目标，确保向上满足国资监管的需要，向下支撑业务管理工作的开展；实现了「资产家底清晰可视、资产流程规范合规、资产运营风险可控、资产决策数据及时、资产评价有据可依、资产审计安全有效」六大管理价值。

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△济南城市建设集团资产管理可视化平台

在这一坚实基础上，通过对济南城市建设集团资产运营管理数据价值和应用场景的进一步挖掘，经过「数据采集规整—数据治理—数据应用」后，才最终形成面向终端业务场景的数据应用。

青岛地铁资源开发有限公司去年底成功完成青岛首例项目成本造价数据资产登记，并获得山东省数据交易平台公司颁发的数据资产登记证书！意味着企业在数据治理与创新应用领域取得了新的突破。同样得益于其早早开启数字化建设打下了坚实基础。

这种源于业务实践中产生的成本数据沉淀，经过深度清洗、数据治理、合规确权及质量评价等，形成的高质量数据集，不仅成功实现数据资产入表，而且未来将极大地提升自身成本控制的效率和质量，同时有效降低无效成本投入，保障项目开发收益，还能对整个社会经济做出贡献。戳我，让成本控得住，不超支。

由于数字化智能化已经从选择题成了必答题，在这方面落后的国央企要赶紧跟上。其实，后发企业也有自己的优势，那就是前面已经有人将几乎所有的坑都踩了一遍了。自己在推进的过程中，规避掉就行了。经验也摆在那里，根据自身的实际情况，稍微做一定的调整照着做旧行了。

重点而言，以下三个方面需要特别注意——

一、确保源头的数据质量，并且要持之以恒

如果水的源头被污染了，下游怎么治理都是事倍功半，甚至是白干。数据治理也是如此，首先要保证前端的数据质量。

比如，某国企在数据采集环节，设置事前阻断规则，避免错误数据流入系统；在数据分析环节，进行事后稽核，清理不合规数据。与此同时，通过数据标准对数据进行分类分级管理，对敏感数据进行特征识别和监控，设置不同的访问权限，让数据资产丰富的同时又确保数据安全。

但需要特别注意的是，不能将数据标准的建设当成一次性工程。这样无论标准多么完美，也会出问题。因为公司的业务不断在变化，相应的数据标准也要跟着动态更新和维护，确保常用常新。

如果标准没有跟随业务发展持续做运营迭代，数据标准不活起来，那就无法跟上业务节奏就会被业务抛弃，最终回到无数据标准时代。

二、企业要特别注重数字化人才队伍的建设

数字化智能化，可以让人从重复性的繁琐工作中解放出来，大幅的释放生产力，提高生产效率。

但一些企业将其简单的理解为取代人工。进而忽视对相关人才的引进和培养。造成的结果是，企业内部缺乏持续运维数据标准的人才，导致标准无法真正落地，更别说根据业务变化动态更新了。所以，每过一两年，就要来一轮专项治理。

好在这种状况正在改善，随着我国数字经济的蓬勃发展，国央企对大数据、云计算等领域的人才需求也在快速增长，成为了今年以来的一大招聘重点。不少央企就纷纷把AI人才放在了招聘的重要位置上。

甚至不少城投公司，也在大量招聘数据资产运营专家的岗位，要求负责参与企业的数据资产梳理和入表、建设数据等级体系、盘点数据资源等等，并且年薪包普遍达到了30万+的水平。

三、必须对标准执行情况进行监控和考核

如果企业没有对标准的执行情况进行监控和考核，各部门执行松散，时间一久，很容易导致数据标准成为「纸面规则」，这在我们调研中，是比较常见的现象。

对此，国央企要设立专门的团队，负责数据标准的制定、更新和维护工作，确保标准动态调整并与业务需求保持一致；同时，要在数据平台中设置标准落标率的监控功能，将各部门的标准执行情况量化，纳入绩效考核指标。

其实，现实中绝大部分国央企都在这么做，但关键是落地，并且是100%的落地，这个难度并不低。