数据运营发展背景、关键内涵、发展现状及挑战分析

发展数字经济已成为推进中国式现代化的重要驱动力量。

1.数据运营发展背景

2022年，我国数字经 济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增 速，数字经济占GDP比重达到41.5%。数字经济全要素生产率进一步提升，我国数字 经济全要素生产率从2012年的1.66上升至2022年的1.75，数字经济生产率水平和同 比增幅都显著高于整体国民经济生产效率，对国民经济生产效率提升起到支撑、拉动 作用1 。 国家加大数据要素政策布局，数据要素市场化进程持续加快。当前，数据已成 为重要的生产要素，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引 擎。十九届四中全会提出将数据作为生产要素参与分配，2022年12月，中共中央、 国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称“数据二 十条”），系统性布局了数据基础制度体系的“四梁八柱”，创新性提出构建适应数据 特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度的 产权运行机制，标志着数据要素市场化进入加速期。随着“数据二十条”等一系列政策 措施相继出台，数据要素市场培育进展加速，畅通数据资源大循环的方向愈加明确。

2023年3月，中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，提出组建国 家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统 筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。各地方不断制定完善数据相关 法律制度，创新公共数据授权运营方式，建立数据交易市场，组建地方数据运营平 台，积极开展数据要素试点示范。浙江、广东、江苏、山东、河北、重庆、上海、深 圳等地通过《公共数据管理条例》立法，对数据产权、加工生产、流通交易、监管治 理、数据安全等方面进行了全方位探索实践，一方面积极组建数据交易所，另一方面 鼓励数据商和平台企业开展数据交易，数据要素市场化建设步伐明显提速。

企业数据管理能力不断提升，数据管理能力发展稳中有进。自2019年起，各行 业主管机构陆续发布数据管理相关政策，指导企业构建数据管理能力。工业和信息化 部委托中国电子信息行业联合会牵头负责全国数据管理能力成熟度评估工作体系建 设，推动DCMM标准在全国范围内落地，指导企业提升数据质量，保障数据安全， 夯实数据管理能力基础。自2020年在全国范维内推广DCMM评估后，参评企业数量 在这四年内呈现出迅猛增长的态势，覆盖了二十个余行业，金融业、通信业、电力等 行业的数据管理水平较高2。 企业数据运营能力是数据管理的下一阶段。数据管理关注确保数据的质量、可 靠性、合规性和安全性等基础建设工作，并提供数据访问、共享和使用的规范和指 导，旨在确保数据被正确管理、维护和保护，以满足组织的合规性要求和内部控制。 数据运营关注数据的利用和价值创造，强调将数据视为一种资产，通过有效管理和利 用数据以实现组织的业务目标，将数据转化为战略和商业决策所需的见解和洞察力， 从而释放数据价值。

2.数据运营关键内涵

数据运营是企业释放数据价值、进入数据要素市场的能力基础。数据运营以充 分释放数据价值、探索数据资产入表为目标，通过构建良性闭环的运营体系，丰富数 据应用场景，充分赋能业务发展，优化数据产品体系，构建数据生态，科学评估数据 价值，准确核算全部投入，有效进行成本管控，进一步推动数据要素流通和数据资产 入表。具体来说，包括数据目录管理、数据应用场景构建、数据服务推广、数据动态 优化、数据成本管理、数据价值评估等环节，旨在扩大数据的应用范围、量化并提升 数据管理的投入产出比，以不断适应和满足内外部利益相关方各类数据需求。

最大效率释放数据价值是数据运营活动的关键内核。企业开展数据运营的关键 目标是充分利用并加速释放过去积累的海量数据资源，以及在数据管理建设过程中所 积蓄的价值，持续的将数据转化为有保障的数据、有价值的资产，真正为组织创造持 续的商业价值。企业通过构建数据管理能力，实现了理清数据分布、提升数据质量、 确保数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘等，为进一步深化数据应用、赋能业务 发展奠定了基础。未来，伴随着数据要素市场逐渐成熟，企业作为市场主要参与主 体，更聚焦于将数据转化为对外交易流通的产品，针对高价值数据开展精细化的管 理，并逐步在数据生态中形成自身的数据优势。

3.数据运营发展现状

政策方面 ：中央层面不断建立健全数据应用规范制度体系，行业主管机构鼓励企业以数据 应用为构建数据能力的突破口，从数据管理向数据运营迈进。2022年12月国务院发 布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》是中央层面首部规范数 据基础制度体系的文件，具有划时代的意义，指出要充分发挥我国海量数据规模和丰 富应用场景优势，激活数据要素潜能。金融领域，中国人民银行2022年1月印发《金 融科技发展规划（2022-2025）》，强调了发挥数据要素倍增作用，将数字元素注 入金融服务全流程，将数字思维贯穿于业务运营全链条；银保监会2022年1月发布 《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，提出增强数据管理能力，提高数据应 用能力，降低数据应用门槛，加强对数据应用全流程的效果评价。能源领域，国家能 源局2023年4月发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，强调健全 确权、流通、交易和分配机制，有序推动数据在产业链上下游的共享，推进数据共享 全过程的在线流转和在线跟踪；8月印发的《关于加强电力可靠性数据治理、深化可 靠性数据应用发展的通知》中提出“强化应用、激发价值”等要求，以提升数据质量为 前提，以优化评价体系为抓手，以深化数据应用为目标，提升电力数据管理水平。通 信领域，2021年11月，工业和信息化部发布了《“十四五”信息通信行业发展规划》， 提出推进数据要素流动和应用创新，建立信息通信行业和工业数据流通规则，推进市 场化开发和应用机制建设，促进数据有序流动，构建价值评估体系，加速推进数据价 值化。

数据估值入表相关政策陆续发布，对于规范数据要素市场健康发展具有重要意 义，也为企业数据运营提出了新的思路。2023年8月21日，财政部正式发布《企业 数据资源相关会计处理暂行规定》，并于2024年1月1日开始施行，指出现阶段数据 资源会计处理应当按照企业会计准则相关规定执行。从《暂行规定》的适用范围看， 两种类型的数据资源可以推进入表，第一种是满足资产确认条件，可以确认为无形资 产或存货的数据资源，可以纳入资产负债表；第二种是不满足资产确认条件，但企业 拥有或控制、预期能给企业带来经济利益流入的数据资源，可以在企业财务报告中予 以披露。在财政部指导下，2023年9月8日，中国资产评估协会印发《数据评估指导 意见》（以下简称《指导意见》），自2023年10月1日起施行，意见进一步细化数据 资产评估操作要求，明确数据资产评估中的价值影响因素，规定数据评估机构需要重 点关注影响数据资产价值的质量因素、应用因素、成本因素和法律因素，为数据资产 的评估实务提供了指引。

产业方面： 数据交易市场活跃，为企业扩宽数据对外合作和交易等运营模式奠定基础。数 据交易所是推动数据要素有序流通、释放数字红利、促进数字经济发展的重要平台。 我国自2014年开始探索建立数据交易机构，截至目前，各地先后成立50余家。整体 来说，2022年“数据二十条”的出台是数据交易市场逐渐回暖的关键节点，规范了数 据基础制度体系，提出加快培育数据要素市场，引导依法合规开展数据交易。在此之 后我国数据交易市场迈入快速发展阶段，北京国际大数据交易所、上海数据交易所上 线等交易所陆续成立，各交易所发布了相关流程指引和要求，培育数商体系。

北京、上海、贵州和深圳等地的数据交易所在交易规则、交易标的、交易方式 等方面探索出了适合自身发展的路径。北京国际大数据交易所主导完成包括跨境征信 报告核验项目、数据登记业务互认互通、数据资产抵押授信等创新服务，为数据跨 境、数据服务业务互通、数据要素金融服务等方面探索提供宝贵经验。上海数据交易 所以打造数商生态为特色，围绕完善交易制度、扩大产品供给、完善基础设施建设、 提升交易活跃度四项内容，初步构建数商生态体系。贵阳大数据交易所于2023年发 起招募数据首席地推官，集结银行、交通、医疗、时空数据、数据交付等多个行业和 领域的专家，率先探索“数据专区”运营模式，打造全国首个气象数据专区和电力数据 专区，官网显示截至2023年7月，两专区交易额分别达到3500万元和1亿元。深圳数 据交易所提出构建动态合规体系，打造动态信用评级，力图降低企业合规门槛，构建 可信交易环境，实现数据交易的包容审慎监管，并建立跨境数据专区，完成全国首笔 场内跨境数据交易。

数据管理能力相对成熟的企业开展了探索性实践。浦发银行发布了《商业银行数 据管理体系建设实践报告》，以“客户智见、产品智营、渠道智投和管理智控”为核心 驱动，打造Data Ocean数据产品系列，孵化52个子产品，覆盖零售、对公、金融市 场、精准营销、客户经营、风险预警、管理决策等金融场景，让数据价值持续释放， 向行内、集团、数据合作生态圈开放共享，赋能浦发银行生态圈数字化转型的同时， 也为商业银行数字化转型提供了一种新的思路。南方电网公司发布了《电力数据应用 实践白皮书》，总结提炼了电力数据应用特征、价值及演进历程，并以电力数据应用 价值链为核心主线，提出了一套包含“统一底座、多维赋能、闭环管理、分域应用、全 面服务”的具有南方电网特色的电力数据应用体系，充分强化南方电网公司“四位一体” (数字电网、数字服务、数字运营、数字产业)业务赋能，展示了“数字供电所运营监控” “输电设备缺陷智能识别”“城市‘双碳’大脑”等一系列电力数据应用实践成果。

4.数据运营发展挑战

整体来看，各行业仍聚焦于数据基础能力建设方面，数据运营作为数据管理的 下一发展阶段，仍处于发展初期阶段，从宏观层面看，在标准体系、制度建设和人才 培养等存在挑战。

数据运营标准体系尚不完善，缺乏有效方法指导 标准体系是衡量本领域发展水平的关键标志，也是政府、企业等机构推动相关 工作的主要抓手。目前，我国在数据管理领域的国家标准相对完善，国家层面发布了 《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018）的国家标准，各个行业也 发布了行业内数据管理相关标准，结合行业属性，细化了数据模型、数据标准、数据 安全等方面的要求，对于指导企业打牢数据管理基础能力提供了帮助。但是我国在数 据运营领域仍然存在数据管理标准体系不健全、标准指导性不足等问题，难以有效改 进目前产业普遍存在的数据应用不好用、数据价值难测算、数据成本难管理、数据生 态难协同等问题。

数据要素市场制度仍在建设，运营路径不清晰 我国现行的包括权属设置和资产评估在内的规则体系尚不能完全适用于数据， 数据作为生产要素涉及的数据产权、流通交易、权益分配等基础性问题缺少可以参照 的规则，导致产业侧数据运营的要求和风险不明确，构建外部数据能力的动力不足。 从政策法规看，当前数据基础制度的配套政策相对有限，特别是针对数据确权、数据 流通等环节，支撑性的法律法规基本处于空白状态。从落地举措看，当前制度还不够 细化，存在落地困境。地方层面条例立法层级较低，数据分类分级、披露、容错免责 等实施细则尚未出台，行业部委出台的行政法规中关于场景构建的制度细则较少，均 限制了数据的运营流通和有效利用。

数据运营综合能力要求较高，人才供给不充分 数据运营关键岗位需要的是懂业务、懂技术、懂生态的复合型人才。由于数据 管理、数据分析、数字经济等均是新兴领域，对应学科也属于交叉学科，高校数据管 理的教育课题体系有所缺失，多数院校尚未开设相关专业。此外，社会培训体系和职 业认证处于发展初期，导致专业人才供应量相对较少，难以满足企业数据管理日益增 长的需求。同时，对于多数企业而言，正是由于数据运营综合能力要求较高，不仅增 加了构建数据管理能力梯队的难度，也大大增加了人才培养的难度。