2025年数据资产全生命周期管理体系建设白皮书-安永-2025.4_23页_4mb

数据资产全生命周期体系建设白皮书总结

随着政策导向和数据要素市场化改革加速，金融行业需构建数据治理体系，推动数据资产从“沉睡资源”向“核心资本”转化。全生命周期管理体系由数据资源盘点、治理、运营和估值四个核心环节组成。

1. 数据资源管理挑战与策略

• 挑战一：海量数据下的高质高效盘点困难。需建立统一工艺和规范，结合三步法（培训、初盘、评审），并借助智能技术提升效率。
• 挑战二：单一分类难以满足多维使用需求。需构建技术视角和应用视角双层分类体系，如“四层分类”与应用场景分类。

2. 数据资源治理策略

• 挑战：数据治理价值不显著且职责分工不明确。
• 对策：推行“以用促治”和“全权委托代理机制”，强化数据团队业务能力，协同推进数据治理与应用。

3. 数据资产应用模式

数据资产的应用主要分为三种形式：

• 经营统计：解决指标过多或不足、手工统计等问题，需加强基础数据治理。
• 洞察分析：强调业务驱动、结论明确性和多技术协作，接合大模型提升自动化能力。
• 流程自动化：采用“四要素组合”识别应用场景，以降本增效为核心。

4. 数据资产估值

数据资产估值分为成本法、收益法和市场法，重点提升治理与应用的关联，能够促进数据交易与融资，并为入表提供指导。

5. 全生命周期体系建设战略

企业应从以下三方面制定战略路径：

• 组织设立：根据科技或业务条线设立数据部门，采用一级部门或二级中心模式。
• 资源配备：明确数据预算机制，按科技投入比例分配资源。
• 建设重点：夯实数据基础，结合客户洞察、降本增效、产品优化等方向选择近期重点推进项目。

6. 结语

企业需坚定不移推动数据资产全生命周期建设，以数据创造价值，构建全局化的数据战略并有序落地。