1.中国石油和石化工程研究会定于2022年3月23～25号在四川成都举办“2022（第 二届）中国石油化工仓储及储运罐区产业技术大会”。2.中国化工学会定于2022年5月18-20日在宁波举办“2022年（第三届）中国石油化工设备检维修技术大会”。3.中国化工学会定于2022年4月20～22号在江苏南京召开“2022 年（第二届）中国石油化工企业电气技术高峰论坛”。4.中国化工学会定于2022 年 5月 24-26 日在宁波举办2022年（第六届）国际烯烃及聚烯烃大会。超级石化（ID：superpc91 ）

　　超级石化主要内容：随着大数据、云计算、区块链等现代信息技术的推动和市场的极速发展，数字经济在我国国民经济 中的地位日益凸显，数据成为一项重要的生产要素，而数据若要更好地发挥价值创效，需要开展扎实的数据 资产管理工作，解决好数据能用、好用、在用、有用、有价的问题。本文通过研究国内外数据资产理论案与例， 借鉴实物资产管理理论，探索数据资产的内涵、范围和基本特征，从数据资产化、数据治理、数据资产价值评估、 数据资产增值等方面，研究提出数据资产管理框架。以中国石化为例，分析公司数据资产现状，研究提出数据资产管理的目标和实施路径以及相关建议。

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　　2019 年，党的十九届四中全会将数据与劳动、资本、土地、知识、技术、管理一并视为生产要素， 由市场贡献决定报酬，并要求加强数据有序共享。2020 年 5 月 28 日，第十三届全国人大三次会议 表决通过《中华人民共和国民法典》。《中华人民共和国民法典》提到了与人工智能、大数据建 设、平台经济相关的内容，首次将数据、网络虚拟财产纳入保护范围，是对数字技术发展的响应。

　　在大数据时代和数字经济背景下，国内外学者对数据的经济价值越来越关注，并提出了数据资产的概念。“数据资产”这一概念最早由理查 德·彼得斯（Richard Peters）于 1974 年提出，他认为数据资产包括持有的政府债券、公司债券和 实物债券等资产，之后随着人们认识的加深，又经历了“信息资产”、“数字资产”和“数据资产” 三个概念的发展和完善。国内外学者对“数据资 产”都是从“数据”和“资产”两个层面综合定 义的。中国信息通信研究院在《数据资产管理实 践白皮书（3.0 版）》（2018）中首次明确规范 了数据资产的概念，认为数据资产是指由企业拥 有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的， 以物理或电子方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。通过对以上概念的解读，我们从企 业经营层面出发，认为数据资产是企业运营活动 中形成的，由企业拥有，在数据的产生、获取、 处理、存储、传输和应用全过程可控的，并能够给企业带来价值的数据。

　　从 20 世纪 70 年代至今，数据资产经历了基础理论研究到概念认知的阶段，大概在 2010 年移动互联网的发展带动了数据量的急速增长，对各种数据的应用层出不穷，目前正处于数据资产的实际应用期。国内大数据应用市场主要集中于互联网企业、传统的 IT 厂商和大数据企业，如国 内阿里巴巴（淘宝）、百度（百度地图）、腾讯（美团） 等。这些企业利用分布式存储、计算以及人工智 能等多种先进技术，同时结合数据资产管理将数据变为有价值的资产。国外数据应用已经深入传统石油石化行业，壳牌公司建设自身的物联网平 台，针对全球超过数十万个关键资产的位置、运 营状况、维护状况进行量化，并基于分析算法及设备运行历史数据，开展预测性主动维护，能够实现提前 24 ～ 48 小时预警，并根据设备健康程度提供对应配件的采购建议。2018 年初，英国石 油公司（BP）通过移动 App，将客户消费表现数 据收入囊中，并通过客群分析，实现精准的广告投放以及库存调整。该 App 第一期部署于全球 9 个国家的 7000 多家便利店，可以分析超过 2500 万名顾客的购买数据，而这些便利店季度销售额 均增长 14% 以上，此外，BP 已经成功与 6 家主要供货商成功对接，实现了供货量的自动调整。

　　将数据当成资产进行管理，应从资产视角切入，以数据资产价值最大化为管理目标，充分融合传统资产管理过程和数据全生命周期特征，将 产权登记、资产运营、资产处置、资产评估的资 产链条与数据产生、治理、分析、消费、退役的 数据链条进行有机结合，从数据资产识别管理出发，开展一系列数据资产产权管理、数据资产创 效管理、数据资产评估管理。实现企业数据资产权属界定清晰、质量安全可控、应用创新高效、处置评估有序，全面提升数据资产保值、增值能力，为企业创新转型注入强大数字基因。

　　石油石化企业覆盖全产业链，经过长期信息化建设，信息系统数量庞大，数据分散，数据存量和增量相当可观，但是公司对数据资产的全 貌并不清晰，对“拥有多少数据资产、存在于哪些信息系统中、集中于哪些业务领域、有多少重 复资产和无效资产”等基本情况并不了解。因此，数据资产的识别和盘点工作便显得至关重要。只有将数据资产的“家底”梳理清楚，各部门、各单位了解数据资产的基本情况，才能对其 存在的问题进行治理，并与业务进行有效融合， 最大程度地发挥价值。可以说，数据资产识别是 开展数据资产管理的关键第一步，是数据资产创 效、增效的基础。管理者需要具备设定资产识别 准则、开展数据资产盘点和资产认证的能力。通过制定数据资产识别制度，对数据资产的识别标准做出明确界定，然后循序渐进推动公司数据资产盘点工作，并对盘点完成的数据资产开展认证工作。

　　根据数据资产的定义，一个数据集被认定为数据资产必须满足 4 个条件：企业拥有或控制、 数据集对企业有价值、数据集成本或价值能被可靠计量、数据集可被机读。对于一个企业来说， 将一个数据资源转化为数据资产时，数据权属和可计量这两个条件更难甄别和实现。国内学者 朱扬勇和叶雅珍提出数据资产具有所有权、使用 权、勘探权的属性特征。当数据只涉及一方时， 形成的数据资产自然归属生产者，但是当数据涉及多个主体且具有敏感性时，需要从数据资产应用、流转的各个具体应用场景出发，识别各个环节可能存在的权利、义务纠纷，提出数据资产产 权类型。数据资产兼有数据和资产的特性，作为数据，其价值根据对方的需求而异，对其进行计量确认的前提是需要有统一的计量单位，能被准 确计算。从实践角度来看，针对结构化数据，基本单元可设定为信息系统中的数据表；针对非结构化数据半岛官方体育，基本单元可设定为相同格式、相同用途的文件集合。如此划定，一是基本单元可获取， 易于操作和管理；二是规模可统计；三是价值易衡量。

　　传统资产在经过确权后即可投入生产使用， 为企业创造经济价值。而数据资产则不然，在投入应用创效之前，需要开展坚实的数据治理工作， 先解决数据能用、好用的问题。第一，梳理数据资产台账，建立数据资产目录，并提供数据的业务、技术解释，让业务人员找得到、看得懂数据；第二，建立规范共享机制，明确数据权责，打通数据共享通道，同时规范数据安全标准，让数据流转起来；第三，制定数据标准、严控数据质量， 统一数据口径，提升数据有效性和可用性；第四， 提供数据服务，将业务人员从手动清洗数据的工作中解脱出来，通过提供专业化、自动化、长效化的数据服务，推进数据的高效供应；第五，为 赋能数据分析，组建专家团队，并提供自助分析平台，降低数据分析应用的技术门槛，为业务人员赋能。

　　数据资产经过治理后，只有进一步将分析工具、智能技术在实际业务场景中加以应用，才能真正创造价值。数据资产的创效，需要与公司的应用现状和业务特征深度结合，找准方向，提出最有效的应用策略。石油石化企业作为信息化基础良好的上中下游全产业链公司，各部门、各企业都存在部门内或跨部门、跨板块、跨企业的数据需求，但是，任何单一点上的数据应用都是对业务的微观或局部改善，无法体现出企业的竞争优势，不能将数据的效能最大化，只有将零散的数据点串联成“数据链”，以数据贯通促进产业协同，才能充分发挥企业“一体化”优势，彰显产业链上的数据价值。因此，现阶段石油石化行业数据资产管理不应该在散点上发力，应以数据链贯通作为载体，打破业务壁垒，推动各板块、各企业、 各领域统筹协调，增强公司一体化优势，最大程度地释放具有石油石化行业特色的数据价值。

　　数据资产价值评估是数据资产管理的核心内容，只有实现数据资产价值的量化评估，企业才能计算数据资产的投入产出，做出更加精准的数据资产管理决策，甚至为将其纳入财务报表做准备。

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　　第一，价值影响因素。影响数据资产价值的因素主要包括数据用途、数据质量和数据容量。数据用途存在多样性和不确定性，一方面取决于 数据生产者的数据挖掘能力，另一方面也受到数 据潜在使用者需求的影响。通常情况下，数据资 产的可塑性越强、用途越广，其价值就越高。数据质量主要是指数据资产中数据的准确性、代表 性和时效性。数据容量主要是指数据资产的规模 及可扩展性。在使用过程中，有的数据资产原有的部分需要删除或更新，还有些数据可以追加和补充。数据资产的维护可增加数据资产的规模、维度，从而提升其整体价值。

　　第二，价值评估方法选择。目前国内学者对数据资产价值评估的方法主要包括成本法、市场 法、收益法。成本法是一种基于重新开发或购置 被评估数据资产的前提假设，通过估算重置成本， 并扣除相关贬值来确定评估对象价值的方法；成 本法主要应用于市场交易不活跃的评估对象，实践中数据资产的贬值可参考无形资产的摊销进行 计算。市场法是一种通过将被评估对象与可比参 照物进行比较，以可比参照物的市场价格为基础， 并根据两者之间存在的差异进行修正调整，以此 确定评估对象价值的方法；市场法应用的前提是存在公开市场，能获取可比参照物的活跃交易信 息。收益法是一种通过将被评估对象的预期收益 折现来确定其价值的方法。由于数据资产的使用 年限无法预估，可能是永久性，且未来盈利难以预测，所以收益法的使用存在困难。数据资产会计核算。

　　会计准则尚未规定数据资产如何在会计报表中列示，为完整披露数据资产价值，数据资产入表可参考以下几类方案。方案一，维持现状。对于已发生的数据资产相关费 用，依托信息化相关费用实现计量，数据资产不单独进行核算。方案二，建立数据资产台账。对信息化发生费用进行拆分，将数据资产发生的成 本和费用单独剥离出来，可按照系统中数据资产与非资产的数据量比例拆分，单独计量为数据资 产所花费的独立成本及费用。方案三，相对完整的价值披露。进行更加深入的会计计量，并在会 计报表中通过附注附表形式，相对完整地披露数 据资产相关核算信息，例如原值、累计摊销、减 值准备、账面价值、评估价值等。方案四，建立 独立科目在资产负债表中反映。这一过程将会涉 及会计准则的调整，企业将按照调整后的会计准则相关要求，建立独立科目，完成数据资产的会计核算。

　　数据资产管理是一项全新工作，业务复杂、 涉及面广，对企业现有管理模式和工作习惯影响较大。中国石化需要充分了解现状和定位，循序 渐进地推动数据资产管理工作常态化开展，逐步释放数据价值。

　　目前业务人员从获取数据到使用数据的过程中面临重重困难。一是数据共享困难。当前公司 “数据孤岛”问题比较严重。通过应用 ERP 系统， 中国石化积累了大量经营管理数据，但这些数据 没有实现充分共享，也没有流通起来，领导层无 法获得决策支持的丰富信息，管理层无法追溯生 产经营深层问题，基层无法利用数据提高效率， 各层都被“数据所困”。二是数据应用深度不足。数据应用场景尚停留在描述性分析层面，预测、 建模等高级应用需求较为分散，未形成规模。

　　中国石化提出在中国经济波动时期要抓住机遇、顺势而为、乘势而上，践行新发展理念，落实高质量发展要求，着力构建“一基两翼三新” 产业格局。其中，“三新”之一是积极发展新经济。充分利用业已形成的石化 e 贸、易派客等平台，高质量开发利用数据资产资源，打造石化特色服务 生态圈，不断培育壮大培育新动能，共享新经济 蓬勃发展的时代红利。结合中国石化的未来经济发展目标，数据资 产管理应主要定位于全面建设数据资产管理体 系，建立健全数据资产管理业务体系和运行机制， 明确集团数据资产全貌，以数据链贯通为抓手， 实现数据资产权属界定清晰、全生命周期可控、 共享流转有序、应用创新高效、处置评估规范， 推动公司向数据驱动的智能化公司转型，抓住时代机遇，切换新动能。

　　中国石化数据资产管理应立足产业链价值， 以数据链贯通、共享应用为抓手，以数据治理为重点，统筹规划数据资产管理工作，将数据价值与业务价值目标对齐，扭转公司数据应用零散、 价值目标不清晰的现状，使数据应用成为公司战略落地的重要手段。建议重点推动以下几方面的 工作。

　　第一，在组织层面，选择适合中国石化的有效组织架构和管理机制，形成数据资产管理的协同效应和顶层推力。集团层面可建立数据资产管 理中心组织，负责基于集团整体目标制定数据资 产管理战略，指导、协调各部门数据资产管理工作。同时，业务和职能部门建立各自的数据资产管理组织，负责本部门的数据资产管理工作，并 通过中心组织实现跨业务域协调。这样既能够满 足集团统一管控，又可以兼顾各板块或者各部门间业务差异的需求。此外，财务共享推行后，共享服务公司作为资源集约组织，有充足的人才基 础储备，并与中国石化总部和下属企业建立协同 关系，可以作为中心组织的执行力量。从实践来看，数据资产管理组织的建立涉及 集团各职能部门、各事业部及企业，交互关系复杂，涉及角色较多，无法一步到位，需要随着数据资产管理工作的推进而不断发展。现阶段，中国石化上下对数据资产管理的理解尚不深入，需要采用小而快的试点项目来证明价值、加深理解、 扩大影响。因此，建议采用项目制的形式，选择成功可能性高、回报快且结果辐射范围广的数据资产应用项目进行试点，取得示范性成效后，再进一步组建数据资产管理组织。

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　　第二，在应用层面，充分利用中国石化现有资源，深度挖掘数据资产价值。2019 年，通过对 中国石化22 个信息系统进行盘点，以数据表为基本单元，按照“拥有、可控、具有价值”的划分标准，共梳理出财务域数据资产 6531 项，占 盘点数据的 57%，但是目前这些数据资产的应用很单一。中国石化应该基于产业价值链，针对跨 板块、跨部门、跨企业的共享应用，进行数据链局部贯通和应用建设，利用人工智能、机器学习、 建模预测等技术，最大程度地释放具有中国石化特色的数据价值。2020 年是中国石化财务转型全面推进之年， 财务转型的核心聚焦价值引领，深化业财融合， 数据资产管理是一个非常有效的抓手，因为业财融合本身是价值链贯通的一部分，以数据为抓手，可以实现数据资产管理、财务转型两方面工作的 有效结合。一方面，可以深化数据资产管理规划在具体业务领域的落地方案，为中国石化全面推 动数据资产管理工作增强信心；另一方面，可以促进财务人员与业务人员协同合作、有效沟通， 培养复合型人才，发挥财务价值引领作用，推动财务转型。此外，中国石化还要充分利用同板块 内企业业务同质化程度高的优势，将收效明显的 数据分析应用成果在板块内进行规模化推广，迅速形成规模效应，激发全集团数据分析应用热情， 让数据应用成效辐射全局、遍地开花。

　　第三，在运营层面，做好中国石化数据资产产权管理，促进数据流通和价值变现。近年来， 贵州、上海等地方政府率先探索大数据交易机制， 建立大数据交易平台，很多互联网企业也在积极 搭建平台，利用数据创造价值。中国石化经过十几年的积累与沉淀，坐拥全产业链数据、全产业链生态，数据版图全面涵盖了上中下游生产运营、 经营管理、客户服务的各个层面，基于数据进行业务创新和数据市场建设，具备着天然优势。同时，数据市场对中国石化深化数据资产管理大有裨益。

　　首先，通过市场化手段可有效标定数据资产价值，依托数据交易频度、竞价等市场化手段， 可辅助数据资产实现更加准确、可靠的价值计量。其次，市场化的机制能够充分激发各参与方在数据质量提升、数据资产应用上的积极性，数据资 产管理可以依托市场的自我调节机制，实现更高效的运营。再次，依托市场，可达成交易方的双 赢甚至多边共赢局面。

　　当前各企业信息化建设水平差距较大，但依托数据市场，发展快速的企业 对数据的投资在交易的过程中可以得到经济回 报，发展较慢的企业也可以享受数字成果。最后，数据是公司的新兴资产，在市场化的数据交易生 态中能够作为一种有价产品进行流通，真正彰显出数据的资产属性。目前相关法律法规尚不健全，对外部市场的 数据资产运营应有更为长远的考虑，建议中国石化可先行尝试探索内部数据交易模式，建立内部数据交易平台，做好产权管理，为各部门、各企业之间进行数据产品交换提供渠道，并确保数据安全。返回搜狐，查看更多