價值驅動的省級國企數據資產管理平臺設計研究

貴州省郵電規劃設計院有限公司 田鵬 康程凱

數據是國家基礎性戰略資源。2022年12月，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”）正式發布，首次從國家層面提出數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等制度框架，為數據要素市場化配置奠定了制度基礎[1]。2024年12月，國家數據局等部門印發《關于促進企業數據資源開發利用的意見》，提出實施“國有企業數據效能提升行動”。2025年11月，國家數據局與國務院國資委聯合啟動“國有企業數據資源開發利用試點”工作。在此背景下，省級國企數據資產化進程持續加速。

然而，當前省級國企數據資產運營平臺設計存在普遍性問題：功能設計以“技術實現”為導向，注重采集、存儲、治理等模塊，忽視了“平臺能創造什么價值”這一根本問題，導致設計邏輯與技術實現脫節。本文從價值創造視角出發，系統分析數據資產價值維度，并提出面向價值實現的平臺設計框架。

1 理論基礎

數據能創造價值，源于三個特性——非競爭性（同一數據可被多方同時使用而不損耗）、可復用性（一次采集、多次使用）、強場景依賴性（價值在具體業務場景中釋放）[2,3]，因此“數據基礎觀”理論認為企業需要同時具備數據規模與質量加工處理能力、場景嵌入能力，才能將數據轉化為持續競爭優勢[2]。“數據編排”理論將數據價值釋放分為數據資源管理、資產編排、資本運作三個階段[4]。數據要素乘數效應揭示了數據可通過技術、效能機理，實現生產力的幾何式增長[5]。基于價值鏈理論的研究發現，數據資產價值是在采集、分析、挖掘、應用四個階段動態實現的[6]。

除此以外，國有企業還面臨三重特殊約束——法律與監管（數據資產納入國有資產監管）、保值增值（數據要素兼具公共產品、商品和資本三重屬性[7]）、合規管理（必須嚴格遵守國資監管法規）。這決定了國企數據價值化不是單目標優化，而是“保值增值與合規安全并重”的平衡[8]。企業數字化轉型對經營績效有顯著的正向促進作用，能緩解動態能力與核心能力間的矛盾[9]。

通過上述理論梳理，可提煉出數據資產價值創造的四個基本命題，作為下文分析框架的理論支點：第一，數據基礎觀揭示了數據的可復用性與場景依賴性，構成降本增效價值的經濟學基礎；第二，數據價值化的三階演進模型（資源化—資產化—資本化）揭示了資產增值價值的動態實現路徑；第三，國有企業的特殊約束（法律、績效考核、合規審查）催生了對風險防控價值的剛性需求；第四，數據編排理論中的資產編排模塊為創新孵化價值提供了機制解釋。

2 省級國企數據資產的四大價值維度

邏輯理論必須落地于具體實踐。為此，本文結合國內省級國企的典型探索，從降本增效、資產增值、風險防控、創新孵化四個維度，系統梳理數據資產在國企場景中的價值體現與實現路徑。

2.1 降本增效價值

數據資產最基礎的價值體現在運營優化上。通過數據治理和智能化分析，企業能精準識別成本瓶頸、優化資源配置、提升運營效率。具體而言，企業應建立統一的數據資源池，打通業務與財務之間的數據壁壘，實現業財一體化管理；同時構建智能分析模型，對生產成本、采購效率、庫存周轉等關鍵指標進行實時監測與預警。

在實踐層面，云南能投集團業財一體化項目整合業務與財務流程，強化數據治理，全面提升組織效能并優化內控機制。此外，中煤開發等企業通過數據優化采購供應鏈，取得顯著成效。這些案例表明，數據資產的第一重價值，在于讓企業“少花錢、多辦事”。

2.2 資產增值價值

資產增值價值的核心在于將隱性數據資源轉化為顯性可量化資產，并通過金融工具實現價值躍遷，目前已形成“入表—質押融資—資產證券化”三階演進路徑[4]。其中，“入表”是價值顯性化的起點，遼寧高速將“路網監測、收費流量”等數據入表164.8萬元，評估價值達1060萬元；“質押融資”是指數據資產可作為合格抵押品用以向銀行申請貸款，貴州高速集團以數據知識產權質押獲得貸款1億元，驗證了其可行性；“資產證券化”是數據資本化的高級形態，青島融擔集團發行了全國首例以純數據資產為底層的資產支持證券，首期規模達5.32億元，標志著數據資產實現了從“賬面”走向“資本市場”的價值躍升。

上述案例完整呈現了“資源化—資產化—資本化”的三階演進路徑。對國企而言，資產增值不僅是賬面數字變化，更是盤活存量數據資源、拓展融資渠道、降低對傳統抵押物依賴的戰略性舉措。

2.3 風險防控價值

風險防控是國有企業數據資產管理的特有維度，源于企業國有資產“保值增值”的法定職責[8]。數據資產運營不僅產生收益，還伴隨著合規與安全風險。因此，國企需要構建覆蓋數據全生命周期的風控體系，包括自動化數據采集、AI風險識別模型、預警處置閉環等。

在實踐中，重慶國企數字化穿透式監管體系實現了全市各級國企100%穿透，實時監控356萬筆資金流動，有效防范國有資產流失風險。中國電信翼支付“御風”智能化穿透式監管平臺累計服務30余家央企，實現從“事后問責”到“實時防控”的監管模式轉型。由此可見，智能化手段能夠顯著提升數據資產運營中的風險防控能力。

2.4 創新孵化價值

創新孵化價值是數據資產價值化的高級形態，其核心在于將數據資產轉化為新的業務增長點和商業模式。這要求企業既要“用好數據”，又要“賣好數據”——將數據加工成標準化產品，通過數據交易所等渠道對外提供服務，同時培育數商生態，形成產業集聚效應。

在生態培育方面，貴州大數據集團建設了全省首個數據開發利用加工基地。該基地集公共數據授權運營、產品開發、產教融合、生態培育于一體，目前已歸集超億條數據，吸引上百家經營主體入駐，初步形成了“頭部企業引領、中小企業集聚”的產業生態。湖南省高速公路集團30款交通數據產品在湖南及上海數據交易所實現“雙邊”掛牌，成為推動數據要素市場化配置的標志性成果。這些實踐表明，數據資產價值遠不止降本增效和資產增值，更在于催生新業態、新模式。對于省級國企而言，創新孵化是實現從“數據持有者”向“數據服務商”轉型的關鍵一步。

3 支撐四大價值的平臺能力設計3.1 平臺設計的邏輯轉向

從上述分析可知，數據資產的價值創造是一個多維度、多層次的過程。傳統平臺設計思路通常從技術功能出發，先確定需要哪些功能模塊，再考慮這些功能如何實現。這種“功能驅動”的設計邏輯易導致平臺功能與業務價值脫節——功能雖多，但無法有效解決成本管理、收益測算、風險防控等核心問題，亦難以支撐業務創新。

因此，本文提出相反思路：先識別核心價值訴求，再倒推平臺應具備的能力。省級國企數據資產管理平臺的設計應從“功能驅動”轉向“價值驅動”。

3.2 平臺核心能力框架（六層四域）

基于上述價值驅動邏輯，本文構建了“六層四域”平臺核心能力框架，如圖1所示。

圖1 基于價值視角的平臺功能架構設計

基礎設施層是平臺的硬件底座，提供計算、存儲、網絡、安全、國產化適配等基礎能力。這是平臺運行的物質基礎，直接影響上層數據處理效率。

數據源層負責多源異構數據的接入，包括結構化數據（生成、管理等系統數據）和非結構化數據（視頻監控、圖片等外部數據），支持多種數據格式和協議，確保完整、及時地采集數據。

數據存儲與管理層涵蓋數據存儲與計算（數據倉庫、數據集市等）、數據治理（元數據管理、主數據管理等）、數據標準（分類標準、安全標準、轉換標準、管理標準）、數據集成管理服務（數據源配置、離線/實時數據采集配置、手工錄入等）以及數據共享管理服務（接口開發、開放配置等）等方面，解決數據“存得下、管得好”的問題，是平臺的數據基石。

共性支撐層提供跨域共享的通用服務，包括通用功能組件（元數據配置管理、任務調度、數據血緣分析、標簽管理、搜索引擎等）、平臺基礎組件（統一身份認證、權限管理、組織機構管理、角色管理、日志管理、運維管理、工作流引擎等）、資源目錄構建（可視化模型構建、數據權限管理等），可供上層各域調用，以避免重復建設，是平臺高效運行的技術保障。

能力平臺層是平臺的核心，橫向劃分為四個能力域，每個域對應一個價值維度。

降本增效域：涵蓋智能分析決策、經營駕駛艙、業財協同融合等。智能分析決策內置經營分析、成本核算、生產優化等算法模型，計算結果可直接推送至駕駛艙；經營駕駛艙通過可視化圖表和關鍵指標預警實時呈現企業經營全貌，支持從集團到基層的逐級鉆取；業財協同融合打通業務與財務數據壁壘，實現業財一體化的精細管控。

資產增值域：涵蓋數據資產評估、確權登記、入表管理、交易流通對接等。綜合運用成本法、收益法、市場法進行數據資產評估；依托產權登記平臺實現數據資源持有權、加工使用權、產品經營權的權屬登記與存證；入表管理功能支持數據資產的初始計量、后續攤銷及減值測試，自動生成會計憑證；交易流通對接功能支持與省級數據交易所互聯互通，打通數據資產從“入表”到“流通”的價值實現通道。

風險防控域：涵蓋AI風險識別、合規管理引擎、預警閉環等。AI風險識別覆蓋股權穿透、違規資金核查等典型監管場景，實現智能化風險評級；合規管理引擎內置數據安全分級分類及行業監管規范，對數據全流程進行合規校驗；預警閉環實現風險自動推送、線上流轉與整改追蹤。平臺設計“監管視圖”與“經營視圖”兩套體系，在統一數據底座上實現分權限訪問，確保“管住”與“放開”的動態平衡。

創新孵化域：涵蓋數據產品開發工具、場景孵化器等。提供低代碼/無代碼開發環境，支持第三方開發者入駐、數據產品的快速構建與封裝；聚焦精準營銷、生產調度等高價值領域，提供場景驗證與市場對接服務，形成“技術賦能—生態集聚—價值共創”的創新孵化閉環。

數據應用與場景層是平臺的用戶界面，包括資產門戶（提供資產搜索、資產快訊、資產概覽、資產推薦等）、資產視圖（多視角目錄、多維資產卡片、資產全景視圖等）、可視化展示（合同看板、項目看板、財務看板、生產看板、質量看板、實時監控、預警看板等）、數據產品貨架（數據產品掛牌與交易）、智能問數（自然語言查詢）等。這些功能面向不同用戶（管理層、業務人員、開發者、監管者）提供差異化的數據服務。

4 結論與建議

本文通過分析得出三點主要結論：數據資產價值多元遞進——降本增效是基礎、資產增值是核心、風險防控是保障、創新孵化是延伸；平臺設計應從“功能驅動”轉向“價值驅動”，以價值需求牽引平臺能力建設；國企平臺的核心在于平衡“監管”與“賦能”，在統一數據底座上構建“監管視圖”與“經營視圖”兩套服務體系。基于上述結論，平臺建設的起點應是價值盤點而非技術選型，從價值顯性化（即入表）到金融工具適配，再到生態賦能（數據產品開發、數商培育等），遞進推進。當然，本文也存在一定局限性，案例數量有限且缺乏定量分析，未來可納入更多案例，構建成熟度評價模型，并探索以人工智能、區塊鏈等技術賦能平臺價值創造的具體路徑。