2025年数据资产全生命周期管理体系建设白皮书-安永

数据资产全生命周期管理体系建设白皮书2025年4月—— 数据资产如何成为企业新引擎？全生命周期管理是关键1 全生命周期视域下企业数据战略体系的构建与演进2-4页目录2 海量数据资源的高效盘点与多维分类体系构建5-7页3 “业数技”三维协同驱动的数据资源治理8-10页4 数据资产高效应用的三元驱动模式11-14页5 超越成本视角的数据资产估值15-16页6 数据资产全生命周期体系建设的战略选择17-19页全生命周期视域下企业数据战略体系的构建与演进01自 2020年4月9日中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据作为新型生产因素写入中央文件以来，我国数据要素市场化改革进程显著提速。同时，2025年3月5日，《关于做好金融“五大文章”的指导意见》的出台，进一步提出了在五大核心领域高效利用数据要素的新要求，旨在推动中国金融体系向更高效、更包容、更可持续的方向发展。这一系列的政策导向，不仅为金融行业带来新的挑战，也为其指明转型升级新路径。随着数据确权、流通、交易等基础制度的持续完善，金融行业积极响应国家战略部署，通过构建数据治理体系、深化技术应用创新等举措，加速推动数据资产从"沉睡资源"向"核心资本"转化。这场由政策驱动与市场需求共同催生的"价值觉醒"，不仅重塑了金融行业的发展逻辑，更为其深度参与数字经济建设、抢占未来发展制高点奠定了坚实基础。金融行业推动数据领域相关管理工作，其直接的驱动力主要表现在如下三大方面：◼“厘清家底”——识别过往业务中已累积、多样化、高复杂度的数据特征，提高其被激发及再利用的水平。◼“明确价值”——推动数据管理工作向“高质量”转变，挖掘数据资产的潜在价值属性，提升其长期表现力。◼“创造财富”——促进数据在企业业务拓展、新业态开发过程中的核心决策力，促进企业数据产品的开发、内外部交易及交换，加速市场参与及财富创造进程。3 数据资产全生命周期体系建设白皮书数据资产管理驱动力三维驱动数据盘活厘清家底明确价值创造财富为此，建议金融企业决策者们从数据资产全生命周期管理的视角，全面推动企业的数据资产管理工作，这就必须积极部署和推动数据资源盘点、数据资源治理、数据资源运营和数据资源估值四方面工作，同时由于上述工作需要在资源配备、组织和责权方面进行全局部署，因此也需要企业的决策者们深刻思考和制定企业的数据战略。贯彻国家数字经济发展规划推动数据资源建设、发挥数据要素作用“数据资源化”“数据资产化”“数据资本化”数据资源盘点数据资源定义数据资源目录数据资源展示数据资源治理基础数据资源标准化指标数据资源标准化数据质量管理数据认责数据资源运营内部智能化应用数据共享智能化应用大模型应用数据资源估值内部管理视角估值外部公允视角估值集团共享视角估值数据资本化资产登记与质量评估数据资产金融证券化数据资产税务管理数据资产定价与交易数据资产核算与披露数据资源安全管理数据安全分类分级数据安全生命周期管理数据安全运维检测组织保障体系数据中台体系数据基础平台数据应用服务平台数据资源管理平台数据治理平台组织定位组织架构岗位与流程制度保障数据资源经营支撑已有基础逐步建设最终目标4 数据资产全生命周期体系建设白皮书总体而言，一系列积极的政策信号，为金融企业数据领域工作的正向发展带来核心动力的同时，也带来了新的蓝海和机遇。随着数据要素资源化、资产化、资本化发展的要求逐步明确，企业也积极以全面的数据资产管理视角重新布局其数据领域相关工作。与此同时，众多金融企业在推动其数据资产管理工作时，意识到原先分散的数据质量、数据标准化、数据入表等相关工作并非孤立存在，把握各个工作子项的相关脉络是在这一轮数据经济发展中能够脱颖而出的关键因素。数据资产管理工作需要放入一个完整的数据资产生命周期闭环去思考，才能赢得效率及最终的成功。02海量数据资源的高效盘点与多维分类体系构建6 数据资产全生命周期体系建设白皮书数据资源盘点是企业数据资产管理体系的基础，建立分类合理、语义清晰的数据资产目录体系，是数据资源治理、数据资产运营、估值和入表的先决条件。数据资源盘点作为基础性工作，其开展的必要性不言而喻，但存在两大挑战。挑战一是数据资源数量巨大和高效、高质量完成盘点工作之间的矛盾。金融企业的IT系统数量多、数据资源丰富，最细粒度的字段数可以达到百万级别，同时系统大都也是由不同的IT公司历经多年建设而成，数量多、数据原始定义难以说清是数据资源盘点的核心挑战之一，这与企业想要高效率、高质量完成数据资源盘点工作的目标之间，存在显著的矛盾。解决之道是构建一套数据资源盘点工艺加一套实施方法规范。数据资源盘点工艺的核心是对数据资源的属性以及填写要求提供一套详细的规范，从而可以发动和规范各系统开发设计人员，按照该工艺开展数据资源的盘点，实现大规模、并行开展数据资源盘点工作；数据资源实施方法规范的核心是采取“培训、初盘、评审”三步法 ，尤其是在评审环节，基于近50项评审规范，控制和提升数据资源初盘的质量，确保数据资源盘点结果的可理解、可使用。除了盘点工艺和实施规范，数据资源盘点可以进一步基于AIGC技术，在语义填写、评审、分类等方面，显著提升工作效率和质量。挑战一数量与质效之间的矛盾+数据资源盘点工艺数据资源实施方法规范AIGC 语义填写分类⚫ 数据资源属性⚫ 信息填写要求⚫ ……盘点规范评审……⚫ 培训⚫ 初盘⚫ 评审三步法挑战二数据分类单一与业务应用需求之间的矛盾挑战二是数据资源分类体系单一和基于数据的业务应用视角需求之间的矛盾。数据资源的分类天然和IT系统/表的分类一致，但如果仅仅是按照系统、表的视角，对数据资源进行分类，数据治理人员、数据分析应用人员难以对数据资源进行有效的检索和使用，企业耗费大量人力物力开展的数据资源盘点成果，难以最大化发挥其价值。因此在传统的技术视角目录外，必须还要构建基于数据视角、应用视角的数据资源目录。在数据视角方面，基于金融行业数据模型，我们已经构建了一套包含大类-小类-子类-细目的四层分类体系 ，该分类体系基于对业务的总结和抽象，从数据的视角对数据资源进行了合理的分类，类目总数达到2000项左右；在应用视角方面，则需要基于金融机构对数据应用的场景分类体系进行构建，目前我们已经总结了银行业金融机构典型的数据应用场景近200个，可以实现从应用视角对数据资源进行全面分类。7 数据资产全生命周期体系建设白皮书03“业数技”三维协同驱动的数据资源治理9 数据资产全生命周期体系建设白皮书数据治理已然是金融机构的传统命题，基于监管要求和内部经营管理需要，它也是一个刚性的命题。数据治理的核心目标，是为企业的数据应用提供高质量数据资产，进而提升入表数据资产的价值。但金融机构在多年推动数据治理工作过程中，同样面临两大挑战。挑战一是数据治理的价值不显著，除了监管数据质量提升具备较为明确的价值外，数据治理在金融机构内部经营管理上的价值创造依然不充分，进而导致数据治理在企业内的重视程度、资源配备、协同推动等各方面都面临较大挑战，大量的数据治理工作停留在基础数据标准制定和监管报送数据质量问题解决上，导致数据治理的业务价值无法得到释放。解决之道是构建“以用促治”的数据