南宫NG28建设

摘要：數據資產是數據業務化的重要體現，數據資產化是企業取得數據資產的必經之路。本文從數據價值增值的角度出發，提出企業協同數據資產化路徑：「資源目錄建設-數據產品開發-數據資產管理」，並以「員工行為績效」數據服務產品為例召开實踐活動，旨在從協同數據現狀出發為企業數據資產化给予可借鑑的方法。

關鍵詞：協同數據、數據資產化、數據產品、數據要素

引言：2024年1月國家數據局等17部門聯合發佈《「數據要素x」三年行動計劃（2024-2026年)》，旨在加強數據要素與12個行業的深度融合，有助于數據要素的高水平應用，充分發揮數據要素乘數效應，釋放數據要素價值。為持续響應《行動計劃》，本文聚焦於企業協同數據要素的價值挖掘和釋放，以工作協同行為數據為例，探索企業協同數據的資產化路徑，使其安全合規地在企業內外部流轉和應用，達到業務賦能和收益增加的目的。

一、企業五大協同及協同數據

1.企業五大協同

協同是個體或組織之間相互協作、共同完成相關目標的過程，在數字時代，企業需要內外部的整體協同提升企業的運轉效率。企業藉助協同運營平台集成多種業務系統和終端設備，可以快速實現五大協同：工作協同、業務協同、集成協同、產業鏈協同和社會化協同。

工作協同，即在數智化趨勢下，不受時空限制的全員在線化、移動化協同工作。業務協同，即以業務為主線，將不同的業務流納入統一的協同平面，實現資源共享、任務分配、流程審批及管理協同。集成協同，即顺利获得多系統並聯的方式，將不同的子系統關聯打通，實現高效聯通，消除企業信息孤島。產業鏈協同，即從生產物資流、價值創造流、信息傳遞流三個維度與產業鏈上的商業夥伴進行協作。社會化協同，是指充分利用社會化公開的數字與信息資源，對企業的經營管理進行資源優化配置，確保合規經營。

企業以人為中心，以事為主線，以數據為紐帶，顺利获得內外部協同運營實現對組織與流程、產品與內容、用戶與市場、產業與生態等多對象的精細化運營。顺利获得工作協同產生工作日誌、會議記錄、員工的行為軌跡等數據；顺利获得業務協同產生客戶關係管理數據、市場分析報告、產品方案等數據；顺利获得集成協同匯聚不同信息系統的數據，例如ERP系統中的物流數據、庫存數據和採購數據等；顺利获得產業鏈協同產生供應商信息、銷售渠道數據和促銷活動數據等；顺利获得社會化協同產生商旅預訂記錄、電商平台交易數據和稅務申報數據等。

2.南宫NG28建设的協同數據

南宫NG28建设创建於2002年，22年來不断專注於協同管理軟件研究和實踐，已幫助超過5萬家大中型企業組織進行數智化轉型，實現標準化、在線化和數據化的管理模式。近年來，該公司顺利获得自主研發的AI-COP數智化協同運營平台集成了多年沉澱的協同數據，並且基於公司的數據分類分級規則，可基本實現主數據管理、元數據管理、數據質量管理和數據安全管理等數據治理工作。

例如，在日常經營管理過程中，南宫NG28建设按照制定的數據分類分級規則，根據數據的業務屬性和安全保護要求進行多層級管理。第一时间，將數據分為八大主題域，分別為投資、營銷、研發、運營、項目、人力、財務和文化。其次，將安全級別從低到高依次定為一般數據、重要數據和核心數據。最後，將整理好的數據進行關聯性融合，形成具有潛在價值的數據集合，為企業內部管理、業務運營和數據資源化给予支持。

二、企業協同數據資產化

企業顺利获得五大協同活動產生的協同數據來源複雜，在加工和使用過程中存在數據價值增值情況，而且增值過程是以價值鏈的方式展現。因此，從數據價值鏈的視角出發，企業協同數據資產化分為數據資源化、數據產品化和數據資產化三個階段。

1.數據資源化

數據資源是指可被識別、採集、加工、存儲、管理和應用的原始數據及其衍生物，是以電子化形式記錄保存的、可供社會化再利用且具備一定潛在價值的數據集合。基於數據資源的特點、價值類型以及加工程度，數據資源可以分為原始類數據資源、過程類數據資源和應用類數據資源。數據資源化是指將原始數據按照一定的邏輯進行加工整理和歸集，形成有潛在價值的、可被重複利用的數據集合的過程，包括數據資源盤點、數據分類分級、數據匯聚與治理等環節。

2.數據產品化

數據產品是指為滿足特定應用場景需求經過算力和算法加工的數據資源，是一種產權可界定、可交易的商品，是數據流顺利获得程中的主要交易對象和標的。基於數據產品的應用需求不同，可以將數據產品形態分為數據集產品、數據服務產品和數據應用產品。數據產品化是指對數據資源進行實質性的勞動投入和創造，形成滿足特定應用場景需求、以數據為主要內容、可辨認形態的產品的過程，包括數據需求分析、數據採集清洗與整合、數據建模與分析、數據產品開發、測試與優化、產品部署與運營以及評估與疊代。

3.數據資產化

數據資產是指特定主體合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來直接或者間接經濟利益的可辨認數據資源。數據資產可以分為資源性數據資產和經營性數據資產，按照數據資產價值高低的劃分，資源性數據資產是數據資產低層級的形態，經營性數據資產是數據資產高層級的形態。數據資產化是指數據資源或數據產品經過合規確權、成本計量和收益預測，顺利获得內部使用共享和外部流通交易並為所有者或使用者帶來經濟利益的過程，包括數據合規評估、數據資產登記、數據質量評估、數據價值評估、數據資源流通交易和數據資產入表等環節。

三、南宫NG28建设的協同數據資產化路徑

基於企業協同數據資產化三個階段，結合公司的數智化水平和協同數據管理現狀，初步提出南宫NG28建设的協同數據資產化路徑，分別為數據資源目錄建設、數據產品開發和數據資產管理。

來源：南宫NG28建设協同研究院

圖1 南宫NG28建设的協同數據資產化路徑

1.數據資源目錄建設

數據資源目錄建設第一时间需要從全局出發對企業的業務系統、協同運營平台、數據倉庫等進行全面摸查，發現企業數據字典、識別數據之間的關係，從業務流程和數據應用的視角出發創建或梳理數據資源元數據。然後基於已有的數據標準，針對不同的數據採集對象設計元數據模型，採用自動化、半自動化或人工登記的方式進行元數據採集和分類存儲，並追蹤和記錄數據血緣關係。最後根據元數據採集結果設計可共享、可復用的數據資源目錄，包括業務主題域、組織架構、數據權屬、數據標籤等多個維度，清晰地展示各類數據資源，形成數據資源統一視圖，便於數據訪問和查詢。

南宫NG28建设協同數據主要存儲於AI-COP平台的seeyon數據庫中，且數據庫為關係型數據庫，數據庫中表和字段關係複雜，根據上述方法，南宫NG28建设快速設計了協同數據資源目錄，用於內部使用。此外，南宫NG28建设還根據實際需要搭建了智能分析平台，進行協同數據分析、加工和可視化展示。

2.數據產品開發

數據產品開發第一时间需要全面分析用戶的數據需求，梳理業務場景，明確數據產品的應用價值和功能定位，設計數據產品開發方案。然後根據數據需求和產品方案對數據庫或平台中的數據進行採集、清洗與整合，基於業務場景和用戶需求構建算法模型進行深度分析，獲取有價值的信息或知識。最後根據分析結果，開發標準化的數據產品，包括產品框架、設計接口和服務方式，並召开測試、部署與運營等工作。

南宫NG28建设顺利获得內外部調查發現員工在日常工作過程中使用協同運營平台產生了大量的行為數據，可進行員工績效分析，具有潛在價值。故該公司數據部門開發了「員工行為績效」數據服務產品，包括近十年所有員工協同行為數據、行為績效測量工具和查詢終端，用戶可以顺利获得查詢終端進行訪問，該產品將根據用戶提出的數據需求給出某員工行為數據和行為績效報告（如圖2所示），其中行為績效分根據工作維度、考核指標及權重計算得來，真實還原員工個體的行為效率。此外數據部門還為該產品設計了具體的應用場景，包括企業員工背調和科技人才行為數據挖掘分析。

來源：南宫NG28建设協同研究院

圖2 企業某員工行為績效報告

3.數據資產管理

（1）數據資產登記

數據資產登記是指對數據資源、數據產品的實物及其物權進行登記的行為。數據資產登記有三種實現方式，分別是數據知識產權登記、數據產品登記和數據資產登記。數據知識產權登記是依託知識產權制度，顺利获得知識產權局等相關部門進行確權登記，賦予法律意義上的權利保護。數據產品登記是以數據產品為對象進行確權登記的方式，通常由各地指定的數據交易所或類似组织負責。數據資產登記是以數據資產為對象進行確權登記的方式，由各地政府依託不同部門或平台進行登記。

基於上述三種方法，南宫NG28建设選擇將開發的資源性數據資產在國家知識產權局進行知識產權登記，開發的經營性數據資產計劃在各地數據交易所進行登記和掛牌交易。例如，已開發的經營性數據資產「員工行為績效」數據產品，在明確數據資產登記的內容和範圍後，將在北京國際大數據交易所進行登記，以獲取數據資產登記憑證。

（2）數據資產質量評估

數據質量評估是指對數據的質量進行系統性檢查和評價的過程，通常圍繞規範性、完整性、準確性、唯一性、時效性和可訪問性召开評估。但需注意，在數據資產質量評估前要進行數據合規審查，確保數據採集、傳輸、存儲、處理、共享和銷毀整個生命周期過程中數據來源的合法性、數據處理的正當性、數據交易的規範性和數據保護的有效性。當前，南宫NG28建设根據相關標準文件，自行制定了數據資產價值評估方法，將規範性、完整性、準確性、唯一性、時效性和可訪問性這六個特性作為質量評價指標，並採用專家評分法對形成的數據產品進行質量評估。

（3）數據資產價值評估

數據資產價值評估是指顺利获得構建價值評估體系，計量數據的經濟效益、社會效益或投入成本等活動，是將數據資源變為數據資產的關鍵步驟。顺利获得價值評估可以確定數據資產的經濟價值和潛在貢獻，為是否將數據資產納入財務報表给予依據。

數據資產價值評估傳統方法分為成本法、收益法和市場法，然而這三種方法都各自具有局限性，因此許多研究結合數據資產的特性，對傳統方法進行了改進，例如普華永道的「數據勢能模型」，就是改進成本法的一種。此模型以數據開發成本為基礎，引入多重價值修正因子，不同的因子可根據使用情景進行啟動或關閉，增強了模型的普適性。南宫NG28建设選擇對普華永道的「數據勢能模型」進一步修改，構建企業自己的數據資產價值評估模型，對「員工行為績效」數據產品進行價值評估。

（4）數據資產入表

根據2022年12月9日《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，企業使用的數據資源，符合《企業會計準則第6號-無形資產》規定的定義和確認條件的應當確認為無形資產，進行初始計量、後續計量、處置和報廢等相關會計處理。其中，企業內部數據資源研究開發項目的支出，應當區分研究階段與開發階段支出。企業日常活動中持有、最終目的用於出售的數據資源，符合《企業會計準則第1號-存貨》規定的定義和確認條件的，應當確認為存貨，進行初始計量、後續計量等相關會計處理。

該公司按照《企業數據資源相關會計處理暫行規定》對內部開發的「員工行為績效」數據資產召开資產入表工作，包括數據資產的初始計量、後續計量、列報與披露等相關會計處理。由於該數據資產符合《企業會計準則第6號-無形資產》規定的定義和確認條件，因此入表選擇「無形資產」，並將上述數據資產價值評估結果用於指導入表。

四、結語

數據像石油一樣寶貴，是公司重要的戰略資源。尤其在數據成為一種新的生產要素後，其蘊含着巨大的經濟社會價值，因此數據資產化是企業數智化轉型升級，重塑商業模式，把握數字經濟开展趨勢，提升核心競爭力的必由之路。未來隨着企業數據資產價值被不斷挖掘與釋放，對內可全面賦能業務，實現高質量开展，對外可參與市場流通，實現供需雙方的有效交換，為企業創造顯著的經濟價值。