贵州省邮电规划设计院有限公司 田鹏 康程凯
数据是国家基础性战略资源。2022年12月，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）正式发布，首次从国家层面提出数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度框架，为数据要素市场化配置奠定了制度基础[1]。2024年12月，国家数据局等部门印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》，提出实施“国有企业数据效能提升行动”。2025年11月，国家数据局与国务院国资委联合启动“国有企业数据资源开发利用试点”工作。在此背景下，省级国企数据资产化进程持续加速。
然而，当前省级国企数据资产运营平台设计存在普遍性问题：功能设计以“技术实现”为导向，注重采集、存储、治理等模块，忽视了“平台能创造什么价值”这一根本问题，导致设计逻辑与技术实现脱节。本文从价值创造视角出发，系统分析数据资产价值维度，并提出面向价值实现的平台设计框架。
1 理论基础
数据能创造价值，源于三个特性——非竞争性（同一数据可被多方同时使用而不损耗）、可复用性（一次采集、多次使用）、强场景依赖性（价值在具体业务场景中释放）[2,3]，因此“数据基础观”理论认为企业需要同时具备数据规模与质量加工处理能力、场景嵌入能力，才能将数据转化为持续竞争优势[2]。“数据编排”理论将数据价值释放分为数据资源管理、资产编排、资本运作三个阶段[4]。数据要素乘数效应揭示了数据可通过技术、效能机理，实现生产力的几何式增长[5]。基于价值链理论的研究发现，数据资产价值是在采集、分析、挖掘、应用四个阶段动态实现的[6]。
除此以外，国有企业还面临三重特殊约束——法律与监管（数据资产纳入国有资产监管）、保值增值（数据要素兼具公共产品、商品和资本三重属性[7]）、合规管理（必须严格遵守国资监管法规）。这决定了国企数据价值化不是单目标优化，而是“保值增值与合规安全并重”的平衡[8]。企业数字化转型对经营绩效有显著的正向促进作用，能缓解动态能力与核心能力间的矛盾[9]。
通过上述理论梳理，可提炼出数据资产价值创造的四个基本命题，作为下文分析框架的理论支点：第一，数据基础观揭示了数据的可复用性与场景依赖性，构成降本增效价值的经济学基础；第二，数据价值化的三阶演进模型（资源化—资产化—资本化）揭示了资产增值价值的动态实现路径；第三，国有企业的特殊约束（法律、绩效考核、合规审查）催生了对风险防控价值的刚性需求；第四，数据编排理论中的资产编排模块为创新孵化价值提供了机制解释。
2 省级国企数据资产的四大价值维度
逻辑理论必须落地于具体实践。为此，本文结合国内省级国企的典型探索，从降本增效、资产增值、风险防控、创新孵化四个维度，系统梳理数据资产在国企场景中的价值体现与实现路径。
2.1 降本增效价值
数据资产最基础的价值体现在运营优化上。通过数据治理和智能化分析，企业能精准识别成本瓶颈、优化资源配置、提升运营效率。具体而言，企业应建立统一的数据资源池，打通业务与财务之间的数据壁垒，实现业财一体化管理；同时构建智能分析模型，对生产成本、采购效率、库存周转等关键指标进行实时监测与预警。
在实践层面，云南能投集团业财一体化项目整合业务与财务流程，强化数据治理，全面提升组织效能并优化内控机制。此外，中煤开发等企业通过数据优化采购供应链，取得显著成效。这些案例表明，数据资产的第一重价值，在于让企业“少花钱、多办事”。
2.2 资产增值价值
资产增值价值的核心在于将隐性数据资源转化为显性可量化资产，并通过金融工具实现价值跃迁，目前已形成“入表—质押融资—资产证券化”三阶演进路径[4]。其中，“入表”是价值显性化的起点，辽宁高速将“路网监测、收费流量”等数据入表164.8万元，评估价值达1060万元；“质押融资”是指数据资产可作为合格抵押品用以向银行申请贷款，贵州高速集团以数据知识产权质押获得贷款1亿元，验证了其可行性；“资产证券化”是数据资本化的高级形态，青岛融担集团发行了全国首例以纯数据资产为底层的资产支持证券，首期规模达5.32亿元，标志着数据资产实现了从“账面”走向“资本市场”的价值跃升。
上述案例完整呈现了“资源化—资产化—资本化”的三阶演进路径。对国企而言，资产增值不仅是账面数字变化，更是盘活存量数据资源、拓展融资渠道、降低对传统抵押物依赖的战略性举措。
2.3 风险防控价值
风险防控是国有企业数据资产管理的特有维度，源于企业国有资产“保值增值”的法定职责[8]。数据资产运营不仅产生收益，还伴随着合规与安全风险。因此，国企需要构建覆盖数据全生命周期的风控体系，包括自动化数据采集、AI风险识别模型、预警处置闭环等。
在实践中，重庆国企数字化穿透式监管体系实现了全市各级国企100%穿透，实时监控356万笔资金流动，有效防范国有资产流失风险。中国电信翼支付“御风”智能化穿透式监管平台累计服务30余家央企，实现从“事后问责”到“实时防控”的监管模式转型。由此可见，智能化手段能够显著提升数据资产运营中的风险防控能力。
2.4 创新孵化价值
创新孵化价值是数据资产价值化的高级形态，其核心在于将数据资产转化为新的业务增长点和商业模式。这要求企业既要“用好数据”，又要“卖好数据”——将数据加工成标准化产品，通过数据交易所等渠道对外提供服务，同时培育数商生态，形成产业集聚效应。
在生态培育方面，贵州大数据集团建设了全省首个数据开发利用加工基地。该基地集公共数据授权运营、产品开发、产教融合、生态培育于一体，目前已归集超亿条数据，吸引上百家经营主体入驻，初步形成了“头部企业引领、中小企业集聚”的产业生态。湖南省高速公路集团30款交通数据产品在湖南及上海数据交易所实现“双边”挂牌，成为推动数据要素市场化配置的标志性成果。这些实践表明，数据资产价值远不止降本增效和资产增值，更在于催生新业态、新模式。对于省级国企而言，创新孵化是实现从“数据持有者”向“数据服务商”转型的关键一步。
3 支撑四大价值的平台能力设计3.1 平台设计的逻辑转向
从上述分析可知，数据资产的价值创造是一个多维度、多层次的过程。传统平台设计思路通常从技术功能出发，先确定需要哪些功能模块，再考虑这些功能如何实现。这种“功能驱动”的设计逻辑易导致平台功能与业务价值脱节——功能虽多，但无法有效解决成本管理、收益测算、风险防控等核心问题，亦难以支撑业务创新。
因此，本文提出相反思路：先识别核心价值诉求，再倒推平台应具备的能力。省级国企数据资产管理平台的设计应从“功能驱动”转向“价值驱动”。
3.2 平台核心能力框架（六层四域）
基于上述价值驱动逻辑，本文构建了“六层四域”平台核心能力框架，如图1所示。
图1 基于价值视角的平台功能架构设计
基础设施层是平台的硬件底座，提供计算、存储、网络、安全、国产化适配等基础能力。这是平台运行的物质基础，直接影响上层数据处理效率。
数据源层负责多源异构数据的接入，包括结构化数据（生成、管理等系统数据）和非结构化数据（视频监控、图片等外部数据），支持多种数据格式和协议，确保完整、及时地采集数据。
数据存储与管理层涵盖数据存储与计算（数据仓库、数据集市等）、数据治理（元数据管理、主数据管理等）、数据标准（分类标准、安全标准、转换标准、管理标准）、数据集成管理服务（数据源配置、离线/实时数据采集配置、手工录入等）以及数据共享管理服务（接口开发、开放配置等）等方面，解决数据“存得下、管得好”的问题，是平台的数据基石。
共性支撑层提供跨域共享的通用服务，包括通用功能组件（元数据配置管理、任务调度、数据血缘分析、标签管理、搜索引擎等）、平台基础组件（统一身份认证、权限管理、组织机构管理、角色管理、日志管理、运维管理、工作流引擎等）、资源目录构建（可视化模型构建、数据权限管理等），可供上层各域调用，以避免重复建设，是平台高效运行的技术保障。
能力平台层是平台的核心，横向划分为四个能力域，每个域对应一个价值维度。
降本增效域：涵盖智能分析决策、经营驾驶舱、业财协同融合等。智能分析决策内置经营分析、成本核算、生产优化等算法模型，计算结果可直接推送至驾驶舱；经营驾驶舱通过可视化图表和关键指标预警实时呈现企业经营全貌，支持从集团到基层的逐级钻取；业财协同融合打通业务与财务数据壁垒，实现业财一体化的精细管控。
资产增值域：涵盖数据资产评估、确权登记、入表管理、交易流通对接等。综合运用成本法、收益法、市场法进行数据资产评估；依托产权登记平台实现数据资源持有权、加工使用权、产品经营权的权属登记与存证；入表管理功能支持数据资产的初始计量、后续摊销及减值测试，自动生成会计凭证；交易流通对接功能支持与省级数据交易所互联互通，打通数据资产从“入表”到“流通”的价值实现通道。
风险防控域：涵盖AI风险识别、合规管理引擎、预警闭环等。AI风险识别覆盖股权穿透、违规资金核查等典型监管场景，实现智能化风险评级；合规管理引擎内置数据安全分级分类及行业监管规范，对数据全流程进行合规校验；预警闭环实现风险自动推送、线上流转与整改追踪。平台设计“监管视图”与“经营视图”两套体系，在统一数据底座上实现分权限访问，确保“管住”与“放开”的动态平衡。
创新孵化域：涵盖数据产品开发工具、场景孵化器等。提供低代码/无代码开发环境，支持第三方开发者入驻、数据产品的快速构建与封装；聚焦精准营销、生产调度等高价值领域，提供场景验证与市场对接服务，形成“技术赋能—生态集聚—价值共创”的创新孵化闭环。
数据应用与场景层是平台的用户界面，包括资产门户（提供资产搜索、资产快讯、资产概览、资产推荐等）、资产视图（多视角目录、多维资产卡片、资产全景视图等）、可视化展示（合同看板、项目看板、财务看板、生产看板、质量看板、实时监控、预警看板等）、数据产品货架（数据产品挂牌与交易）、智能问数（自然语言查询）等。这些功能面向不同用户（管理层、业务人员、开发者、监管者）提供差异化的数据服务。
4 结论与建议
本文通过分析得出三点主要结论：数据资产价值多元递进——降本增效是基础、资产增值是核心、风险防控是保障、创新孵化是延伸；平台设计应从“功能驱动”转向“价值驱动”，以价值需求牵引平台能力建设；国企平台的核心在于平衡“监管”与“赋能”，在统一数据底座上构建“监管视图”与“经营视图”两套服务体系。基于上述结论，平台建设的起点应是价值盘点而非技术选型，从价值显性化（即入表）到金融工具适配，再到生态赋能（数据产品开发、数商培育等），递进推进。当然，本文也存在一定局限性，案例数量有限且缺乏定量分析，未来可纳入更多案例，构建成熟度评价模型，并探索以人工智能、区块链等技术赋能平台价值创造的具体路径。
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