数据资产管理实践指南（8.0版）

版权声明 本报告版权属于CCSATC6O1大数据技术标准推进委员会，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：CCSATC6O1大数据技术标准推进委员会”。违反上述声明者，本委员会将追究其相关法律责任。 编制说明 本报告的撰写得到了数据资产管理领域城多家企业与专家的支持和帮助，主要参与单位与人员如下。 参编单位： 司、中国交通建设集团有限公司、中国交通信息科技集团有限公司、上海浦东发展银行股份有限公司、中国邮政储蓄银行股份有限公司、国家石油天然气管网集团有限公司、中远海运科技股份有限公司、南京银行股份有限公司、中国平安人寿保险股份有限公司、中国平安财产保险股份有限公司、中泰证券股份有限公司、绿盟科技集团股份有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、中国移动通信集团浙江有限公司、中国移动通信集团广西有限公司、吉林省高速公路集团有限公司、吉林省吉高智慧交通科技有限公司、陕西省水务集团水处理设备有限公司、湖北省电子信息产品质量监督检验院、公安部第三研究所、牛津大学、联通数字科技有限公司、中车南京浦镇车辆有限公司、科大讯飞股份有限公司、数据易(北京)信息技术有限公司、中电数创（北京）科技有限公司、中电科金仓（北京）科技股份有限公司、北京智网数科技术有限公司、普元信息技术股份有限公司、中企云链股份有限公司、北京元年科技股份有限公司、中科基大数据技术研究院(北京)有限公司、维沃移动通信（深圳）有限公司、浙江大华技术股份有限公司、上海零数料技有限公司、广州信安数据有限公司、蓝象智联（杭州）科技有限公司、振华智造（西安）科技有限公司、海南数造科技有限公司、北京科杰科技有限公司、杭州古珀医疗科技有限公司、郑州埃文科技有限公司 参编人员： 姜春宇、王妙琼、艾博焕、阀鑫禹、尹正、李雨霏、闫树、马闻达、邱梦媛、娄瑜、贾晓菁、李金夏、王远、丁宏伟、徐乐西、苏更殊、吕莹、张志燕、杨丽、李弘思、陆燕、李佳妮、张师、赵雨薇、宋一纯、张晶洁、陈超群、舒红五、贾金鹏、朱晟、王劲松、李慧珍、淄晨光、陈旭、高长胜、王新洋、肖文彬、岑伟迪、陈永刚、姚景新、张艳玲、周旋、杜辉、孙会、李悦、徐琳、徐煦、黄浚哲、曾艳春、刘晋名、赵睿、张铁成、王石、侍银玮、孟宇、孙辉、王刚、骆阳、郭红刚、严立坤、刘阳、王倩、宋瑞、刘俊、李梁、王狼予、乔钰芹、孟庆余、王伟鲜、邓钦鸿、吕善杰、赵博、李琪、李晨怡、郑博方、张海龙、周明伟、杨珍、陈希、张艳红、奚瑜、王会、鲍立飞、廖雄辉、张志强、李武胜、赵旭、韩磊 前言 2025年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场“，标志着数据要素领域从基础制度构建迈向生态化培育的关键转折。回顾"十四五“期间，我国数据要素政策体系历经建章立制、行业费通与生态深化阶段演进过程：从数据二十条“奠定产权分置基础，到《"数据要素×"三年行动计划》推动行业场景落地，再到数据资源入表、可信数据空间等机制创新，遂步形成政府引导、市场主导、多方协同的发展格局。在此背景下，数据作为新质生产力的核心要素，正通过市场化配置持续释放倍增效应，为数字经济与实体经济深度融合注入新动能。 随署人工智能技术突破与数据要素市场建设深化，数据资产管理的内涵发生显著跃迁。其目标从保障内部数据质量与安全，升级为通过多维路径实现数据要素价值释放的管理目标；管理对象从结构化数据资源扩展至多模态数据、知识乃至决策料学性，形成覆盖数据一信息一知识一决策“的全链条内容管理体累；服务对象从内部人员延伸至智能系统与生态伙伴，推动数据从支撑运营转向生态创新。本质上，数据资产管理已演进为以价值释放为导向，通过资源化、资产化、资本化三大阶段，将数据资源转化为可度量、可运营的战略资产，赋能企业数字化转型，重构企业竞争力。 2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践，从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未采发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深人部析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机，开结合金融、能源、制造等行业案例，提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘洁管理逻辑、优化实施策略，将数据资产管理与业务目标深度绑定，最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。 目录 数据资产管理概述 ()数据要素发展政策背量01(二)数据资产管理内涵辨析.03(三)数据资产管理的挑战与契机.09 数据价值释放工作主线 (一)数据应用是价值核心牵引10(二)数据产品是价值主要载体11(三)数据价值实现核心路径. 三数据资源化阶段 ()数据资源管理活动16(二)数据资源管理工作内在联系.20(三)数据资源化发展路径..22(四)数据资源管理的智能化演进.25 四、数据资产化阶段 ()数据资产化动因与目标.27(二)数据资产化影响与变化.29(三)数据资产化管理活动框架，.. 30(四)数据资产化发展路径 五、数据资产管理发展趋势 ()深化管理能力，构建智能底座39(二)驱动数实融合，赋能业务创新. 39(三)构建价值体系，精益运营决策. 40(四)拓展管理边界，聚焦知识管理41(五)拥抱流通生态，打造核心优势41 图目录 图1数据资产概念辨析04图2数据资产管理趋势变化05图3数据资产管理内涵辨析.06图4数据资产管理框架与阶段解读07图5数据价值释放形式11图6数据产品形态类型. 13图7数据资源管理活动关系说明21图8某大型油气勘探院数据目录设计架构24图9智能化数据管理应用场景26图10企业数据资产化驱动动因28图11数据资产化对企业影响与变化30图12数据资产管理活动框架30图13企业数据资产化发展路径类型36 一、数据资产管理概述 （一）数据要素发展政策背景 当下，我国数据要素发展已进入系统化、全局性推进的新阶段。2025年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场"，标志着数据要素政策进入了深化基础制度与培育市场生态协同并进的重要时期。纵观"十四五期间，我国数据要素政策体系呈现出清晰的演进脉络：从制度奠基到行业贯通，再到生态深化，遂步形成了政府引导、市场主导、多方协同的发展格局。 阶段一：建章立制、筑牢数据要素制度根基（2022-2023年） 2022年12月印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（数据二路，划分数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，为数据流通提供了政策基础。该文件系统构建了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四位一体的制度框架确立了“谁投入。谁贡献、谁受益的市场化原则。 《数字中国建设整体布局规划》提出2522框架，将数据资源体系提开全国家数字化发展的基础性地位，提出夯实数字基础设施和数据资源体系两大基础，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设深度融合。尤为关健的是，国家数据局于2023年10月正式组建，实现了数据管理职能的统筹协调，结束了以往分散管理的局面，为政策落地提供了组织保障。 这一阶段的核心突破在于完成了数据要素基础制度的顶层设计，解决了数据要素市场化改革的制度性障碍，通过政策先行、稳中求进"的战略思路，为数据要素市场化扫清了障碍。政策合力下，2023年我国数字经济核心产业增加值达12.8万亿元，占GDP比重约9.9%，数据要素的制度红利开始显现。 阶股二：行业贯通、推动全行业数据资源开发利用(2023年-2024年） 2024年政策重心从基础制度建设转向行业应用落地，署力推动数据要素在实体经济中的规模化应用。国家数据局等17部门联合印发的《"数据要素×"三年行动计划(2024-2026年）》是这一阶段的纲领性文件，其围绕制造、交通、金融等12个重点行业，部署了数据要素×智能制造“数据要素×智慧交通"等典型场景，旨在通过数据复用与融合发挥乘数效应。 在会计实践层面，2023-2024年成为数据资源入表的关键突破期。财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（2023年8月）首次明确数据资源可作为资产确认入表的具体路径，解决了数据资产化“最后一公里“的财务难题。随后，《数据资产评估指导意见》(2023年9月）规范了收益法、成本法、市场法评估方法，为数据资产价值评价提供了理论支撑。2024年，《关于促进企业数据资源开发利用的意见》进一步鼓励企业通过数据资源开发、应用运营等方式激活数据资源价值。 政策推动下，数据资源入表实践取得显著成效。截至2025年三季度，A股上市公司已有超100家上市公司披露入表情况，累计入表规模突破25亿元，相较于2024年末入表规模增幅约35个百分点，其中信息技术、制造业企业占比过半。这一进展不仅提升了企业的资产规模，更通过财务视角验证了数据要素的经济价值，为数据资产化及资本化提供了现实依据。 阶段三：深化发展、构建一体化数据要素市场生态（2024年-2025年） 当前阶段，政策重点进一步聚焦于数据要素市场生态的培育和完善。在基础设施层面，《国家数据基础设施建设指引》（2024年）构建了覆盖数据流通全流程的基础设施体系，（可信数据空间发展行动计划(2024-2028年）》则通过身份认证、访问控制等技术构建可信流通环境，在长三角、粤港澳等区域的试点中取得显著成效 市场培育方面，数据要素市场呈现规模化发展态势。2024年数据交易市场规模突破2000亿元，同比增长35%，场内交易占比提升至40%；全国已建成80余家数据交易场所形成"国家级-区域级-行业级“三级市场体系。数据资本化实践创新不断涌现，数据资产质融资、证券化等模式逐步成熟，如全国首单数据资产ABS发行规模达1.337亿元，多地试点推出数据资产质押融资产品。 在标准化与智能化融合方面，《高质量数据集建设指引》响应了A产业对高质量、规范化数据供给的迫切需求，为破解数据供给瓶颈提供了重要的方法论指导与标准依据《关于“人工智能+行动的实施意见》则推动数据与A技术应用深度融合，推进智能化技术与各行各业的广泛融合与应用。与此同时，数据管理能力建设成效显著，DCMM国家标准深入实施，截至2025年参评企业突破万家，覆盖全国30余省区市和19个一级行业。这一阶段的政策创新体现了系统思维，通过基础设施完善、市场机制优化、质量标准建立等多措开率，构建了支撑数据要系价值充分释放的生态系统。 总体来看，我国数据要素政策体系历经制度奠基、行业贯通与生态培育三个阶段，已形成从基础构建到市场激活的完整闭环。在此背景下，企业数据管理工作既面临政策密集出台、技术快速送代、管理内容复杂化等多重挑战，也迎来数据资源入表、场景创新赋能等发展机遇。企业仍需锚定数据价值创造与实现的管理原点，避免陷入技术热点驱动的治理陷研，只有将数据资产管理与企业核心业务目标繁整结合，才能在未来高质量数字经济发展的浪潮中精准把握红利契机。 （二)数据资产管理内涵辨析 随着相关政策红利的持续释放、人工智能技术的快速突破以及数据要素市场建设的深入推进，数据资产管理的工作重点与方式也在相应调整。回顾发展历程，早期数据管理工作多侧重于内部数据规范治理与技术平台搭建，并致力于将数据应用于前端业务支撑和价值创造。当下，数据已逐渐成为企业乃至国家的关键战略资源，其管理工作的核心价值也转变为支撑企业数智化转型、赋能人工智能应用、促进数据要素市场化流通等多个战略性领域，因此其在管理对象、管理活动边界与核心目标等方面也随之发生变化。 1、数据资产概念辨析 数据资产概念的演进经历了多个阶段。“数据资产的概念最早可以追溯到20世纪90年代初期，正信息技术迅猛发展、互联网开始普及，业界开始意识到数据应用价值，并逐将其规为一种新兴的资产类别。1991年，著名信息管理专家托马斯·H·达文波特在其著作《信息经济：信息如何塑造企业、政