文/朱岩 罗培
工业时代历经百年形成的全球经济体系、治理体系，在突如其来的新冠疫情冲击和数字技术高速发展下，开始加速变革。从社会经济系统来看，未来人类社会将向“实体+数字”的二维空间发展，数字经济将会是基于这个二维空间而建立起来的新经济模式，发展数字经济是激活数据要素、开发数字生产力、创新数字生产关系的过程，数据已经成为数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素。
近年来，随着一系列与数据相关的法律法规和标准的陆续发布，我国的数据基础制度体系建设不断完善。国家相继出台了《网络安全法》、《数据安全法》及《个人信息保护法》等有关数据的基础性法律。目前已有十八个省市公布了各种数据相关条例，其中深圳、上海、浙江和重庆出台了明确的数据条例。这些地方条例虽然立意不同、完善程度不一，但大多以促进数据利用和产业发展为基本定位，为当地加快促进数据流通和开发利用奠定了坚实基础。
2022 年 6 月 22 日，中央深改委第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《意见》），主要目标是通过构建数据基础制度，让数据要素的获取、加工、流通、利用以及收益分配等行为有法可依、有规可循，推动数据要素市场规范化、制度化建设，最终实现数据要素的市场化配置效率的提升。《意见》依据公共数据、企业数据、个人数据进行数据分类，涉及不同的确权和授权规则。公共数据定义为各级政府部门、法律、法规授权履行公共事务管理职能的组织依法履职或提供公共服务过程中产生的数据。《意见》鼓励以多种形式向社会提供不涉及个人信息、不影响公共安全的公共数据。企业数据泛指所有持有数据的市场主体在市场经营过程中积累的数据资产，与公共数据形成对应关系。
企业是数据要素开发的市场主体，在数据要素市场化过程中，传统企业的商业模式正在发生根本性改变。作为企业的新型资产，企业的数据资产增长越来越快，价值越来越大，因此必须要建立企业数据治理制度，用以规范和开发企业数据资产的价值。
基于数据资源，传统产业的生产资料得以丰富，产品内涵将突破实体空间进入数字空间，并引起企业商业模式发生革命性改变。在数据驱动下，企业运营的底层逻辑发生了重大变化，这种变化可以概括为三个方面：以数据要素为新生产资料，以数字空间为新发展领域，以数据资产为新价值源泉。
数据作为新生产资料已经渗透到企业发展的全生命周期中，并改变着企业运营的全过程。第一，数据参与创新。在拥有了市场端和生产过程的海量数据之后，企业的创新方式会发生根本性转变，开放式创新会逐渐成为企业创新的主要模式；第二，数据参与设计。数据成为产品和服务的重要组成部分，设计产品必须要充分考虑数据运营的需要；第三，数据参与生产。基于生产过程数据的收集和贯通，可以优化生产流程、提高生产效率和产品质量；第四，数据参与流通。流通过程因为数据而发生革命性变化，线上线下相融合、顾客与企业相融合，使得市场机制发生改变，进而改变企业市场推广的方式；第五，数据参与客服。建立在大数据基础上的客户服务模式，能够充分调动客户的参与性，并形成社区型客户服务模型。
静态数据的价值不是特别明显，动态的、实时的、有反馈的数据才会成为新生产资料。因此数字化企业的关键，就是要推动数据在企业内外快速、准确、安全地流动，并在流动中通过不断创造新的数据创造企业新的价值，这也是数据生产资料与其它传统生产资料的最大不同之处。
数字经济时代，企业将存在于实体和数字两个空间。
客户除了在实体空间中活动，还会在数字空间中紧密关联。
数字空间正在成为传统产业转型发展的新领域，无论是制造还是服务产业，
都开始思考如何进军这一领域，以满足年轻一代所产生的大量数字消费。
近年来兴起的元宇宙（Metaverse）概念的基础，在某种程度上就是实体空间向数字空间的拓展。比如，中央商务区（CBD，Central Business District），其传统功能就是提供写字楼、商业街等。但因为 CBD 的土地资源有限，其实体空间的经济承载能力也是有限的。但如果把 CBD 延展到数字空间中，就可以突破实体空间限制，在虚拟世界中开发数字藏品、数字文旅、电商购物、办公共享、游戏交友等大量新商业模式，从而让传统 CBD 在数字空间中焕发新力量。
随着数字经济的发展，将数据看作一类新型资产已经获得共识。根据《企业会计准则》中的定义，资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。把这个定义推广到数据资源，可以说数据资产是指个人、企业、政府过去的经济社会活动中形成的，由个人、企业、政府拥有或者控制的，预期会给个人、企业、政府带来经济利益的数据资源。
当前，由于数据的确权、成本及价值的可靠计量等问题，在现行法律框架和技术条件下，数据资产尚无法直接体现在企业的财务报表中。但在数字时代，越来越多的企业意识到企业所掌握的数据资源的规模、数据鲜活程度，以及采集、分析、处理、挖掘数据的能力决定了企业的未来核心竞争力，一些发达地区已经开始探索数据资产如何进入财务报表，并形成新的资产管理规则。
根据国际标准化组织IT服务管理与 IT 治理分技术委员会、国际数据治理研究所（DGI）、IBM 数据治理委员会等机构的观点，数据治理意指建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保富有成效且高效的数据利用，实现企业价值。
数据治理是一个复杂的过程，包括数据采集、归集存储、分析处理、数据产品和服务定价与分配等多个复杂的流通环节，涉及数据生产者、数据采集者、数据管理者、数据平台运营者、数据加工利用者、数据消费者等多元参与主体，是一个复杂的动态变化过程。
国内研究成果一般认为数据治理包含五项核心内容：以释放数据价值为目标，以数据资产地位确立为基础，以数据管理体制机制为核心，以数据共享开放利用为重点，以数据安全与隐私保护为底线。针对这五项内容，建立的数据治理体系参考框架应该包括国家、行业和组织三个层次，数据资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私四个方面内容，以及制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术四种手段。
第一，制度法规。
目前中央和地方所颁布的数据相关法律法规，内容大多集中在安全保护和共享开放两个方面。当前我国数据交易蓬勃兴起，但还缺乏专门针对数据资产和数据交易的权威性立法。2015 年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，2016 年 4 月国务院印发《政务信息资源共享管理暂行办法》，之后各地纷纷成立了大数据管理局、大数据中心等数据治理专门机构，规范政府数据治理。2018 年国务院办公厅发布《科学数据管理办法》，加强和规范科学数据管理。金融行业高度重视数据资产管理工作，2016 年 12 月中国证券业协会发布《证券公司全面风险管理规范》，2018 年 5 月中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》。这些法规为中国企业的数据治理奠定了坚实的基础。
第二，标准规范。
以国家标准化管理委员会为主导，建立了多级机构，以推动数据标准化工作。目前我国已有多项数据治理相关标准立项或形成草案。中国电子技术标准化研究院提出了大数据治理标准体系；2018 年国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》正式发布，2018 年 6 月《信息技术服务 治理 第 5 部分：数据治理规范》发布。
第三，应用实践。
在政府数据开放共享上，镝数聚数据显示，截至 2021 年 10 月，中国已有 193 个政府数据开放平台，其中省级平台 20 个（不包括直辖市和港澳台），城市平台 173 个（含直辖市），平台总数与 2020 年相比增长超三成。这些数据治理的应用实践，已经奠定了企业数据治理的环境基础。
第四，支撑技术。
科技部、国家自然科学基金委员会等部门组织了大量重大数据科研项目，以引导推动数据治理相关研究。一些全国性的学术组织也在引领数据资产化的相关支撑技术研发。同时，各类数据交易中心也在不断涌现，如贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所和上海数据交易所等。总体来看，隐私计算、NFT 等数据交易的支撑技术不断成熟，为企业数据治理提供了充足的技术工具。
企业是数字经济创新的主体，加强企业数据治理制度建设，对于完善我国数据要素市场，激发数据要素价值，打造数字经济发展新动能具有重要意义。
推进企业数据治理制度建设，首先要区分信息化和数字化的不同。信息化主要是向企业内部发力，通过内部协同实现降本增效，提升自身的竞争力；数字化主要是向企业外部发力，用外部协同的方式挖掘产业链上数据资源的价值。因此，我们不能用简单的信息化思维推动数字化转型，也不能直接用原有的信息化队伍解决数字化转型问题。企业数据治理制度，是针对产业链、产业生态，规范企业数据资产的管理和流动方式，其核心是促进数据在企业、产业链、产业生态之中的流动，推动数据确权、定价、流通、交易，促进数据价值实现。
推进企业数据治理制度建设，要点是依据《意见》要求，基于数据治理的五项核心内容，参照数据治理体系参考框架，结合各地政府相关数据条例和企业发展现状与需求，积极探索适合企业自身的数据治理规范体系，具体包括：
1.编制企业“数据治理制度”。
如同企业的“财务管理制度”一样，数字时代的企业需要建立“数据治理制度”，用以规范企业内的数据采集标准、云数据系统、数据流通规范、数据资产标准、数据资产管理规则、企业间的数据交易基本规范、数据产品开发规范等。建立这一制度对企业的数字化转型至关重要，实施这些制度将会是企业是否开始数字化转型的重要标志。
2.建立“首席数据官（CDO，Chief Data Officer）”制度。
在企业既有的组织架构中设立副总裁级别的“首席数据官”，负责配合主要领导进行企业数据要素的开发工作。首席数据官要从数据基础设施、资产数字化、数据资产化、数据流通与交易、产业链数据服务等视角，做好企业的数字化转型规划、业务模式创新和产业链重塑。
3.打造企业云、链系统，提升企业数据质量。
推进 DCMM（数据管理能力成熟度模型）认证，通过打造企业云、区块链应用系统，从信用体系、数据架构、数据应用、数据安全、数据标准等方面规范企业数据资产质量，提升企业数据管理能力。
4.引进数据封装技术，形成企业数据资产。
面向企业内外的各种应用场景，对企业全场景的数据进行封装，并建立数据资产台账，为将来的数据资产进入财务报表奠定基础。此外，要积极探索企业数据资产管理制度，并站在产业链角度，建立这些数据资产包的定价与交易规则。
5.以资产数字化为入口，建设企业数字空间。
积极引入 WEB3.0 技术，建设面向企业内、产业链、终端客户的数字空间。打造数字空间的基本入口是企业既有资产的数字化，也就是应用各种数字技术对企业的固定资产、人力资产、无形资产等进行实时穿透，建立其在数字空间的映射，并形成企业的数字孪生模型。
6.面向产业链和产业生态，探索数字空间对接、数据资产交易机制。
在产业链和产业生态里开发利用数据才能充分体现数据要素的价值，企业的“数据治理制度”也必须要站在产业链和产业生态的角度，积极探索企业数字空间与数字产业链的对接方式，企业数据资产如何参与产业链上数据资产的价值创造，从而让企业通过数字产业链完成更加彻底的数字化转型。
进入数字经济时代，数据正在成为经济社会发展的核心生产要素，并将成为国家、企业、个人最具价值的未来资产之一。面对数据要素，需要我们重新思考传统企业经营的底层逻辑。加快推进企业“数据治理制度”将促进企业面向“实体+数字”的二维空间，规范企业的数据资产，并让企业的数据资产在未来创造更大价值。
企业“数据治理制度”不能只针对单一企业而建立，而是要面向产业链和产业生态，整体思考数据资产的流通生命周期。企业数据治理制度的核心理念是促进数据在企业、产业链、产业生态中的流动，促进数据资产的价值实现。
企业“数据治理制度”是我国多层次数据基础制度的重要组成部分。期待有更多企业深入思考这一新生事物，并根据自身情况加以实践。通过形成一批有自己规范、科学的数据治理制度的企业，将极大促进我国传统产业的数字化转型，让我国企业在全球产业链数字化重构过程中发挥核心作用。
编辑｜段文秀
审核、责编｜杨帆
