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數據資產標準研究進展與建議

戴炳榮,?閉珊珊,?楊琳,?紀婷婷,?陳美

上海計算機軟件技術開發中心，上海 201112

論文引用格式：

戴炳榮,?閉珊珊,?楊琳,?紀婷婷,?陳美.?數據資產標準研究進展與建議.?大數據[J], 2020, 6(3):36-44

DAI B R, BI S S, YANG L, JI T T, CHEN M.Research status quo and suggestions on data assets standardization.?Big Data Research[J], 2020, 6(3): 36-44

1 引言

數據資產（data asset）被認為是組織合法擁有或者控制的、可計量的、能為組織帶來價值的數據資源。數據資產由數據組成，兼有無形資產和有形資產的特征，是一種全新的資產類別。隨著大數據產業的發展、大數據應用的深入，數據已被廣泛認為是寶貴的資產，數據具有的巨大潛在價值得到了廣泛認同，數據資產化日益受到各個國家、行業和組織的重視，數據資產的管理、應用以及標準制定成為當前研究的熱點。

目前，對數據資產的理解還未達成共識，數據資產的管理和應用仍然面臨著諸多挑戰。從組織的管理視角看，仍有許多組織的數據管理比較薄弱，如存在數據孤島、缺乏數據標準、數據質量參差不齊，這些都阻礙了數據的進一步共享應用；加之組織難以對數據成本和數據價值進行評估，缺乏有效的數據資產管理運營方式，數據資產面臨運營難和增值難的問題。從產業的發展視角看，由于數據權屬問題尚未形成統一標準，數據流通和交易服務缺乏相關法律法規等有效監管機制，盡管許多數據交易平臺、大數據交易中心等紛紛成立，但目前總體規模仍然有限，尚未形成可持續的服務模式；此外，侵犯公民個人信息權益和隱私、企業間的數據糾紛等問題也頻頻暴露，這些問題擾亂了數據共享流通的市場秩序，制約了數據資產進一步融合應用。

數據資產管理的標準化是數據資產應用和發展的重要基礎。與數據資產管理相關的標準的缺失，導致數據資產的評估、運營等工作都沒有可參考的依據，影響了數據資產價值的進一步挖掘，阻礙了產業化的發展。因此，本文通過梳理國內外數據資產標準化的研究現狀，圍繞大數據發展對數據資產標準化的迫切需求，提出了數據資產標準化的思路和基本框架。

2 數據資產相關標準研究現狀

2.1 相關標準的關系分析

數據資產標準化的研究主要源于信息技術（information technology，IT）服務和大數據2個標準體系。信息技術服務標準工作組在IT服務管理、IT治理等基礎上開展了數據治理相關標準研究，大數據標準工作組在大數據參考架構、大數據技術、產品等標準的基礎上推進了數據交易流通、數據開放共享標準的制定。近年來信息技術服務和大數據2個標準體系在數據治理與數據資產方向的標準化研究逐漸融合。

數據資產類標準與數據治理、數據開放共享、數據交易流通等標準有著緊密的聯系，如圖1所示。數據資產是經過治理的有價值的數據，具有資產的屬性，數據資產類標準的制定需要參考和引用數據治理類標準。數據治理有助于數據的融合應用、開放共享、資產化運營管理。在數據要素的基礎上，數據資產管理更強調其資產視角，重點關注其成本、定價、收益、價值等維度，數據資產的標準化更加有益于數據交易流通。

圖1???數據資產相關標準的關系

2.2 相關標準研究進展

（1）大數據

目前，國際上ISO/IEC JTC1 SC32、ISO/IEC JTC1 WG9、國際電信聯盟（International Telecommunication Union，ITU）、美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）等組織和機構正在開展大數據相關標準的研究工作，全國信息技術標準化技術委員會（以下簡稱信標委）大數據標準工作組負責我國大數據領域各方向的標準化工作。光亮等人研究了國際大數據標準情況以及對中國的影響，張群等人在此基礎上進一步提出了大數據標準體系。針對大數據的數據量大、數據類型多樣、數據來源多、處理架構多樣化等特性，上述研究從管理、技術等多個維度對大數據的采集、存儲、處理、分析、應用等各環節的活動提供了標準化指引和支撐。

（2）數據治理

數據資產管理與數據管理一脈相承。數據管理的概念在20世紀80年代就已經被提出，以國際數據管理協會（Data Management Association，DAMA）、能力成熟度模型集成（Capability Maturity Model Integration， CMMI）研究院為代表的組織機構長期從事數據管理的研究工作。例如，DAMA在2009年發布的《DA M A數據管理知識體系指南》（DMBOK1.0）中，將數據管理定義為“規劃、控制和提供數據資產，發揮數據資產的價值”。隨著GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）、GB/T 34960.5-2018《信息技術服務 治理 第5部分：數據治理規范》等國家標準的發布，數據治理的標準正在被持續研究和完善。代紅等人結合大數據標準工作組的工作，提出了一套大數據治理標準體系框架，給出了大數據治理標準體系在大數據標準體系中的位置，并介紹了重點相關標準的推進情況。

（3）數據資產

隨著各類組織對數據資產的日益重視，數據資產標準的研制已成為國內外各標準化組織共同關注的熱點，然而其尚處于起步階段。

盡管國外目前并沒有成熟的數據資產標準與體系，但已有相關科研機構和大型企業提出具有代表性的研究成果。2009年，英國格拉斯哥大學提出了數據資產框架（data asset framework，DAF），構建了一套通用的、系統的科研數據資產審計框架，提出一種對數據資產現狀進行審計的實用方法和程序，用于指導高校數據資產的調研、管理、審計等工作，英國格拉斯哥大學、倫敦國王學院、愛丁堡大學等對此進行了實踐。2015年，麻省理工學院信息系統研究中心（Center for Information Systems Research，CISR）研究提出數據價值評估能夠幫助企業將數據當作一種戰略資產進行觀察和治理，在解決數據安全和成本問題的情況下，數據價值評估可以幫助企業發現數據中潛在的價值。

互聯網、金融、電信、醫療、能源等行業的數據資產管理實踐經驗豐富，對補充和完善數據管理的理論體系以及推進數據資產管理的行業應用有重要意義。為了指導開展數據資產評估業務，2019年12月中國資產評估協會制定了《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》（中評協〔2019〕40號），從數據資產的基本情況、基本特征、價值影響因素和應用商業模式等方面對評估對象進行多維刻畫，介紹了成本法、收益法和市場法3類評估方法，供評估機構及評估人員開展評估業務時參考。2019年6月4日，國家市場監督管理總局、國家標準化管理委員會發布了GB/T 37550-2019《電子商務數據資產評價指標體系》，提出了由數據資產成本價值和數據資產標的價值組成的評價指標體系，并給出了二級指標項及相應的三級指標項，為電子商務數據資產價值的量化計算、評估評價提供了依據。信標委大數據標準工作組、國家信息技術服務標準工作組、中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會等紛紛開展了數據資產管理的研究工作，形成了數據資產管理的研究報告以及白皮書等成果，為數據資產標準的研制奠定了基礎。

（4）數據開放共享

數據開放共享是大數據的一種非常重要的應用方式，特別是政務數據的應用。2017年，信標委大數據標準工作組立項了《信息技術 大數據 政務數據開放共享 第1部分：總則》《信息技術 大數據 政務數據開放共享 第2部分：基本要求》《信息技術 大數據 政務數據開放共享 第3部分：開放程度評價》3項國家標準。2019年，全國信息安全標準化技術委員會開始制定《信息安全技術 政務信息共享 數據安全技術要求》。

（5）數據交易流通

隨著大數據產業的發展，企業對外部數據的需求越來越多，大數據交易的需求日益迫切。2014年，信標委大數據標準工作組開始了大數據交易標準的研究，先后完成了《信息技術 數據交易服務平臺 通用功能要求》《信息技術 數據交易服務平臺交易數據描述》；2017年，全國信息安全標準化技術委員會開始了《信息安全技術 數據交易服務安全要求》的制定，以上標準的研制為數據交易平臺建設、數據交易的規范化提供了支撐。

2.3 數據資產標準化面臨的問題

（1）缺乏數據資產標準體系的頂層設計

國內外數據資產的研究尚處于起步階段，盡管有許多專家學者已經開始了數據資產的標準化探索，但仍然缺乏頂層設計，沒有從數據資產標準體系的視角進行研究，并以此指導細化標準的研制。

（2）需要協同不同標準體系的相關標準

目前，如前文所述的數據資產、數據治理、數據開放共享、數據交易流通等相關標準的研制分布于信息技術服務標準工作組、信標委大數據標準工作組、全國信息安全標準化技術委員會等不同工作組，各個工作組在數據資產研究方面的側重點不同。為了更好地推進數據資產標準的研制，需要考慮不同工作組數據資產標準研制的協同。

（3）缺乏對數據資產定義及范疇的統一

不同的專家學者、標準化組織對數據資產的定義、數據資產管理的范疇等的理解都不一致，甚至存在相互交叉的情況，在開展數據資產標準化的工作中需要盡快對數據資產的定義以及數據資產管理的范疇進行統一，以便加快數據資產的標準化研究和應用。

3 數據資產標準化的思路與建議

大數據時代給“數據資產管理”賦予了新的內涵，也對數據資產標準化提出了更多的要求。目前，國內外尚無成熟的數據資產管理標準可供參考，對數據資產管理定義、管理方法和管理過程等還未形成共識。根據上述分析，針對數據資產標準化面臨的頂層設計缺乏等問題，本文提出了數據資產標準化的研究思路，將數據資產相關過程分為數據資產化、數據資產管理、數據資產運營3個階段以及12個建議的標準研究方向，各階段與標準的對應關系如圖2所示。

圖2???數據資產標準化研究思路

數據資產管理的通用要求是統領性、通用性的基礎標準，數據資產管理的通用要求旨在為數據資產管理提供一套通用框架，主要為數據資產領域提供術語、對象、流程和保障機制等基本要求，并明確支撐管理對象的核心價值得以實現的各流程和活動間的邏輯關系，以形成對數據資產定義和管理范疇的共識。

3.1 數據資產化階段

數據資產化階段需研制的標準包括數據資產權屬評估、數據資產質量評估、數據資產價值評估。數據資產權屬評估需要依據有關法律法規，結合數據資產的可復制、可共享、可流動等特點，研究制定數據資產的所有權、使用權等權屬的分類方法以及數據資產權屬的評估流程與方法等。數據資產質量評估可在GB/T 25000.12-2017《系統與軟件工程 系統與軟件質量要求和評價（SQuaRE）第12部分：數據質量模型》、GB/T 25000.24-2017《系統與軟件工程系統與軟件質量要求和評價（SQuaRE）第24部分：數據質量測量》、GB/T 36344-2018《信息技術 數據質量評價指標》等標準的基礎上，考慮大數據環境下數據資產的流動性、可變性等特點，制定數據資產的質量評估方法與流程等。數據資產價值評估的研究應該綜合考慮不同行業領域的數據特點，覆蓋經濟價值、社會價值等不同價值類型，標準內容包括評估的要素、流程和方法等，同時應該結合數據資產的數量、質量變化因素預估其價值的變化趨勢。

3.2 數據資產管理階段

數據資產管理階段需研制的標準包括數據資產分類分級指南、數據資產目錄建設指南、數據資產管理工具要求、數據資產安全管理、數據資產管理審計。對數據資產進行分類分級時，為滿足數據安全管理、敏感數據管控、數據開放共享等需求，需規定數據資產分類分級的原則、模型、方法、編碼規則和管理流程等，便于數據資產分類管理和共享。數據資產目錄建設指南應規范編制指南、元數據規范和編碼規范，編制指南主要規定數據資產目錄體系組成以及目錄編制實施的組織、流程和要求等，元數據規范主要規定元數據描述等，編碼規范主要規定與目錄相關的編碼的表示形式、結構和維護規則等。數據資產管理工具要求應從技術架構、建設方案、訪問接口、技術要求、測試要求等方面對數據資產管理的相關技術產品和管理平臺進行規范，明確功能性、非功能性和標準依從性等要求，針對大數據的特性提供自動化、智能化的技術保障和支撐。數據資產安全管理應涵蓋數據資產生存周期，規范數據資產管理的安全基本原則、安全策略、制度流程、技術規范、組織建設、技術工具和風險評估等，幫助組織開展政策與措施的規劃、開發和執行，保證數據資產被合法合規、安全地采集、傳輸、存儲和使用，在制定標準過程中應考慮與GB/T 37988-2019《信息安全技術 數據安全能力成熟度模型》、GB/T 37973-2019《信息安全技術 大數據安全管理指南》等標準的符合性。數據資產管理審計的對象包括數據資產管理的制度、流程和相應的過程記錄等，應監督數據資產管理過程的執行，評價數據資產管理的風險，保障數據資產管理和應用的合規。

3.3 數據資產運營階段

數據資產運營階段的標準包括數據資產定價、數據資產運營指標管理和數據資產運營績效評價。大數據環境下的數據資產具有大量、多樣、高速等特征，加上其價值的不確定性、稀缺性和多樣性，導致傳統的無形資產定價方法無法有效解決數據定價的問題，數據資產定價標準的研究可在無形資產的成本法、市場法、收益法等基礎上，考慮數據的價值密度、應用場景、變化頻率等因素，制定綜合定價方法。數據資產的運營以實現業務價值為導向，在符合法律法規的條件下，數據資產運營指標管理對數據資產交易流通、數據資產證券化、數據資產抵押貸款、數據資產投資入股等潛在的運營模式下的數據資產運營的增值能力、安全管控能力、審計追溯能力等進行細化研究，指導建立數據資產運營的評價基準。數據資產運營績效評價在數據資產運營指標的基礎上提供了評價的方法和流程，為數據資產的運營提供了評價依據。

4 數據資產管理的通用過程框架

在數據資產標準化思路的基礎上，本文參考DMBOK1.0、數據管理能力評價模型、數據管理成熟度模型等國外標準和方法，充分借鑒DAF等已有數據資產框架中的方法和程序，提出了一個數據資產管理的通用過程框架，如圖3所示。

圖3???數據資產管理通用要求細化研究框架

在開展數據資產管理工作時，首先應充分考慮數據資產管理與組織戰略、信息化戰略和數據戰略的關系，從而確立管理目標，統籌協調業務、技術和數據等因素，指導數據資產管理實現最終價值。在數據資產管理工作中，需明確管理范圍和對象，制定組織、制度、技術和資源等方面的保障機制，通過數據資產化過程、數據資產管理過程、數據資產運營過程和數據資產管理保障機制等一系列活動指導數據資產管理工作的實施。

（1）數據資產管理的對象

數據資產管理的對象包括數據資產及其描述信息。首先，需要對數據資產的定義、特征和范圍進行界定，幫助組織從數據資源中有效甄別出數據資產。數據資產的特征應該從數據和資產2方面進行界定，包括可控制、可量化、可共享、可復制、可增值等特性。針對數據資產的特性，需要管理的描述信息主要包括數據資產的來源、類型、結構、規模、權屬、關聯關系以及應用領域等。

（2）數據資產化過程

數據資產化過程應對現有數據資產的數據分布、數據活性等現狀進行梳理，依據標準對數據資產的權屬、質量、價值等進行評估，識別出權屬在控制范圍內的、有價值的數據資產，為后續的數據資產管理和運營提供支撐。

（3）數據資產管理過程

數據資產管理過程可以進一步細分為核心過程和支撐過程。核心過程定義了一系列關鍵活動，涵蓋數據資產生存周期的登記、應用、盤點、變更和處置等過程，數據資產的維護更新等可以通過盤點、變更、處置等過程進行管理；支撐過程包括與數據資產風控和價值相關的數據資產安全和審計等。通過規范數據資產管理的核心過程及支撐過程，為數據資產擁有者建立有效的數據資產管理環境提供指導，為建立數據資產管理工具或平臺提供核心功能模塊建議。

（4）數據資產運營過程

數據資產運營過程在數據資產管理工作的基礎上，篩選價值高的數據，確定運營的業務指標，對數據進行定價，開展數據資產的運營，運營模式包括交易、置換、抵押等。在一個運營周期結束后，根據設定的運營指標，依據運營績效評價標準對運營成效進行評估，查找運營過程中存在的問題和不足，從而不斷提高運營能力。

（5）數據資產管理保障機制

數據資產管理的保障機制包括組織體系、制度規范和技術工具。組織體系保障方面，需設計合適的組織架構和團隊，明確權責利；制度規范保障方面，需制定數據資產的管理機制、考核機制和資源保障機制等，并形成“計劃-實施-評估-完善”的持續改進閉環；技術工具保障方面，應充分利用技術工具，實現數據資產目錄管理、安全管理、價值評估等環節的信息化和智能化，減少手工操作和人力成本。

5 結束語

近年來，隨著大數據產業的發展，數據蘊含的潛在巨大價值被大家熟知，各組織對數據的資產化應用需求不斷增長。本文在分析了數據資產管理研究現狀的基礎上，梳理總結了數據資產相關標準的研究現狀，提出了數據資產標準化的思路和建議以及數據資產管理通用要求的細化框架。數據資產標準化的研究和實施有助于明確數據資產的定義、管理范疇和利益相關方的權責利，有助于提供數據資產管理的監督和指導，整體提升數據資產管理的技術水平，促進大數據產業的進一步發展。同時，筆者建議標準工作組之間建立協同機制，以推進數據資產管理標準的深化研制，在國外數據資產管理標準空白的現狀下，能有效對接國際的數據管理標準，提高我國在該領域的話語權。

作者簡介

戴炳榮（1984-），男，博士，上海計算機軟件技術開發中心高級工程師，大數據治理研究所副所長，主要研究方向為數據治理及數據資產管理等 。

閉珊珊（1983-），女，上海計算機軟件技術開發中心工程師，大數據治理研究所服務推進部部長，主要研究方向為數據治理和數據資產研究等 。

楊琳（1979-），女，上海計算機軟件技術開發中心高級工程師，大數據治理研究所副所長，主要研究方向為數據治理和數據資產研究等 。

紀婷婷（1986-），女，上海計算機軟件技術開發中心工程師，大數據治理研究所咨詢顧問，主要研究方向為數據資產管理等 。

陳美（1981-），男，博士，上海計算機軟件技術開發中心工程師，大數據治理研究所咨詢顧問，主要研究方向為數據治理、數據圖譜等 。

大數據期刊

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《大數據》2020年第3期目次&摘要

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數據資產化框架初探

基于利潤最大化的數據資產價值評估模型

基于區塊鏈的數據市場

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創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

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