数据资产的管理和保护问题研究

陶怡

摘要：随着数字化时代的到来，数据逐渐成为企业一项重要的资产。做好数据资产的管理和保护有助于企业保障数据的安全和隐私、提升市场竞争优势，提高运营效率并降低成本。然而，目前，企业在数据资产的管理和保护过程中还存在一系列的问题，这些问题严重制约企业对数据资产的管理和保护水平，并对经营造成一定的威胁。基于此，本文概述数据资产的内涵；接着阐述做好数据资产的管理和保护的意义；而后总结目前数据资产的管理和保护中遇到的问题；最后提出数据资产的管理和保护的优化策略，以供参考。

关键词：数据资产；资产管理；资产保护

DOI：10.12433/zgkjtz.20240933

在数字经济时代，数据资产管理和保护已经不再仅仅是一项技术任务，更是一项涉及组织文化、战略规划和人才培养的全面工程。因此，企业要建立健全数据管理策略，制定明确的数据保护政策，投资先进的数据安全技术，加强员工培训，以及构建和完善数据安全保障机制，以更好地应对数字化时代带来的挑战，实现可持续发展和创新。

一、数据资产的内涵

数据资产是指企业拥有或控制的、可用于经营管理业务的、在一定期限内未达到财务终止确认标准，但具有未来经济利益潜力的数据资源，包括客户数据、供应商数据、渠道数据、竞争对手数据、政策环境数据等。《企业会计准则第24号—无形资产》中对无形资产的定义：“是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。该资产满足下列条件：一是，与该无形资产有关的经济利益很可能流入企业；二是，该无形资产的成本能够可靠地计量。”

从这一定义可以看出，企业拥有或控制的并没有实物形态的可辨认非货币性资产，但是具有未来经济利益，且能够满足以上两个条件就可以被认为是无形资产，而且具有一定价值。

二、做好数据资产的管理和保护的意义

（一）有助于企业保障数据的安全和客户隐私

在数字化时代下，企业面临着黑客攻击、数据泄露和恶意软件等诸多的网络安全威胁。有效的数据管理不仅包括强化技术防护措施，还包括制定和执行严格的数据处理政策和流程。这样做可以保护企业和客户的敏感信息，防止产生数据盗取而对企业的财务管理和声誉构成损害。

（二）有助于企业提升市场竞争优势

有效管理数据资产可以显著提升企业的市场竞争优势。在信息快速流动的商业环境中，拥有准确和及时的数据资产使企业能够更好地理解客户需求和竞争对手的行为。同时，通过数据分析，企业可以识别新的市场机会，以及提升产品和服务的质量。

此外，数据分析还可以支持企业在产品开发和服务创新方面作出更明智的决策，从而在竞争激烈的市场中保持稳固经营。

（三）有助于企业提高运营效率、降低成本

做好数据管理工作，确保数据的准确性和可靠性，减少数据错误或不一致导致的重复工作和错误决策。例如，通过集成和清洗数据，企业可以消除“信息孤岛”，提高数据的可用性和一致性，从而加快决策过程和提高决策质量。此外，数据分析可以揭示业务流程中的瓶颈和效率低下的环节，有助于优化资源配置和改进流程，这不仅提高了员工的工作效率，还有助于降低日常运营成本。

三、目前数据资产的管理和保护中遇到的问题

（一）数据资产的管理和保护缺乏足够的重视

尽管数据被广泛认为是现代企业的重要资产，但在实际操作中，很多企业对于数据管理和保护的投入远远不够，这不仅体现在财务资源的分配上，也体现在人力资源和管理上。例如，一些企业将资金和人力主要投入直接产生收入的业务活动中，而忽视数据资产的长期价值和保护的重要性。同时，缺乏足够重视也体现在组织文化和员工培训。一些企业没有形成强烈的数据保护文化，员工对数据的重要性和保护数据的必要性缺乏足够的认知，导致在日常工作中出现对安全的疏忽，造成严重的数据泄露风险。

另外，在当前日益严格的数据保护法规环境下，企业需要处理好一些员工和客户等个人隐私和敏感信息，由于对数据资产的管理和保护缺乏足够的重视，很容易导致企业面临法律诉讼和声誉损失的风险。

（二）数据分类分级和采集管理不规范

很多企业在数据分类分级和采集管理方面缺乏统一的标准和流程，导致数据的组织和处理方式各异，从而影响了数据的质量和可用性。例如，不规范的数据分类分级会造成信息的混乱和误解。不同部门或团队可能对同一数据集有不同的理解和分类方法，这不仅增加数据整合和分析的复杂性，还增加产生错误的风险。例如，对于客户数据的分类，销售团队可能侧重于客户的购买历史，而市场团队则更关注客户的行为和偏好。这种分类上的差异会导致数据解读不一致，进而影响决策的准确性。另外，在没有明确规范的情况下，数据的收集和输入过程容易出现人为失误，导致数据产生重复、遗漏等情况。

（三）缺乏有效的数据资产评估体系

数据资产的价值在很大程度上取决于其可用性、质量、相关性以及如何被利用，但是，由于数据资产的特性不同于传统的物理资产，其价值难以用传统的财务衡量标准来评估。缺乏有效的数据资产评估体系，企业很难确定哪些数据是真正有价值的，以及如何最大化数据的价值。例如，一些数据可能在当前业务环境下看似无关紧要，但在未来可能成为关键的竞争资源。而且，在不了解数据资产的具体价值的情况下，企业无法合理分配资源进行数据保护和管理，导致重要数据被忽视，而对不重要的数据过度投入。例如，一些关键的客户数据可能因为评估不足而缺乏足够的保护措施，而一些低价值的历史数据可能占用大量的存储和管理资源。

（四）数据安全保障机制不完善

在当前的数据资产管理和保护过程中，企业普遍面临的一个问题是数据安全保障机制的不够完善。其原因主要有两个方面：一是，技术上存在不足，很多企业在其数据安全基础设施上的投资不足，导致了防火墙、加密技术和入侵检测系统的落后。这使得企业容易受到网络攻击和数据泄露的威胁，特别是在面对日益复杂的网络攻击手段时，更容易遭受损失。二是，随着技术的发展，包括云计算和大数据平台等新的数据存储和处理方式，带来了新的安全挑战。很多企业在迁移到云平台时未能充分评估和适应这些新环境的安全需求。例如，云服务的共享资源模型和远程访问特性可能增加数据被未授权访问的风险。同时，大数据平台的高度复杂性和动态性使得传统的安全策略难以适应，需要更先进和灵活的安全解决方案。

这些新的挑战要求企业必须持续更新和升级数据安全策略，以应对不断变化的技术环境。然而，由于资源限制或对新兴技术不熟悉，很多企业无法有效地实施必要的安全升级和改进。这不仅增加数据被盗用、篡改或丢失的风险，还可能对企业的正常运营构成不利的影响。

（五）缺乏专业的数据管理人员

随着数据的重要性日益增加，对有效管理、分析和保护数据的专业人员的需求也随之增长。然而，一些企业寻找具备必要技能和经验的数据管理专家非常困难。数据管理是一个较新的领域，一些教育机构的课程设置和培训项目还未能完全适应数据管理领域的特殊需求，这导致从教育体系中出来的毕业生缺乏实际工作所需的特定技能或知识。技术的快速变化要求数据管理人员不仅要掌握当前的技术和工具，还要持续学习新的方法和实践。然而，企业在提供持续教育和专业培训方面存在不足，导致现有员工的技能无法满足日益复杂的数据环境需求。

除此以外，想要进一步数据管理和保护的成效，不仅需要数据管理人员具备必要的技术能力，还需要掌握一定的业务知识和沟通技巧。例如，数据管理人员必须能够理解业务目标，并将数据分析转化为对业务有价值的行动。很多数据管理人员可能在技术方面非常熟练，而在业务理解和沟通技能方面不足，这限制了其发挥较大的潜能。

四、数据资产的管理和保护的优化策略

（一）提高对数据资产管理和保护的重视

数据资产不仅包含企业重要的业务信息，还涉及客户隐私和合规性等重要因素。有效的数据管理和保护可以帮助企业降低数据泄露和损失的风险，因此，将数据资产视为战略性资产，并采取必要的措施来保护和管理，这对企业的稳定运营至关重要。

首先，领导层应确立数据资产管理和保护的战略重要性，将其纳入核心业务战略，并对此分配足够的资金或其他资源。同时，建立明确的数据治理结构和责任体系，确定数据管理和保护的相关责任人。

其次，要注重员工培训和文化建设，通过教育和培训提高员工对数据重要性的认知，建立数据保护意识，并将此形成企业文化；同时，建立绩效评估机制，对数据管理和保护的成果进行监测和评估。

最后，企业应遵守相关法规和合规性要求，特别是在处理个人隐私和敏感数据时，通过提高对数据资产管理和保护的重视并确保合法处理数据，企业可以避免产生法律诉讼、罚款和声誉损失等风险。

（二）制定和实施标准化的数据分类与采集管理流程

企业制定和实施标准化的数据分类与采集管理流程可以采取以下的步骤：

第一，制定明确的数据分类政策。企业应该明确定义不同类型的数据，包括将数据分为个人数据、敏感数据、业务数据等不同类别，并为每个类别明确分类标准和保护级别。

第二，制定标准化的数据采集流程，明确数据的来源、采集方法和验证步骤。确保数据采集过程符合制度和标准。在此过程中，企业可以重点考虑使用自动化工具和系统来收集和验证数据，这些工具可以帮助提高数据采集的效率和准确性，同时减少人为失误。

第三，建立数据质量监控机制，定期检查和评估数据的准确性、完整性和一致性，进一步确保数据在采集和处理过程中不会产生错误。通过实施以上的步骤，企业可以建立起统一的数据管理和保护框架，提高数据的质量和可用性，减少发生数据错误或数据不一致的情况，从而更全面、更客观、更精确支持企业的策略制定和业务运营。

（三）建立全面的数据资产评估和价值量化体系

建立全面的数据资产评估和价值量化体系可以帮助企业了解其拥有的数据资源，发现自身的潜在价值，并能够更好地优化资源分配，实现成本控制和资源最大化利用。

在具体实施的过程中，企业可以采取下列的措施：

第一，建立全面的数据资产清单，包括数据的来源、类型、用途和价值等信息。通过清晰地了解数据的特性，企业可以更好地识别哪些数据是有价值的，以及如何分类和分级。

第二，在评估之前，处理缺失数据、重复数据和错误数据，以确保数据的准确性和一致性。

第三，采用先进的数据分析工具和技术，包括数据挖掘、机器学习和人工智能等方法，发现数据之间的关联性和潜在的商业机会，更客观地评估数据的潜在价值和影响。

第四，基于评估结果，制定数据管理策略，确定哪些数据需要更严格的管理和保护，以及如何优化数据的使用和存储。

除此以外，值得注意的是，数据资产评估和价值量化体系是一个持续改进的过程，企业需要根据经验和反馈不断改进体系，以确保数据资产可以发挥出最大化价值。

（四）构建和完善数据安全保障机制

为构建和完善数据安全保障机制，企业应当采取下面一系列关键措施：首先，应投入更多资源用于数据安全，包括对防火墙、加密技术和入侵检测系统的升级和更新，这将提高数据的防御能力，降低发生潜在风险的概率。

其次，建立实时监测和警报系统，以及时发现并响应可能的安全威胁。同时，要提前制定全面的安全策略和应急响应计划，规范应对网络攻击和数据泄露事件的流程，这有助于进一步减小潜在风险造成的损失。

最后，企业要密切关注相关技术的发展，特别是在迁移到云平台和大数据环境时，需要进行全面的安全评估和采取适应性措施。例如，对数据进行加密，包括数据在传输和存储过程中的加密；加强访问控制，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据；使用强密码策略、多因素身份验证和单一登录等措施来加强访问控制等；定期进行漏洞扫描和安全测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞等。这些措施可以提高提升数据安全保障水平。

（五）加大对数据管理专业人才引进和培养

鉴于数据管理领域的国际化特点，企业可以考虑通过国际招聘、合作项目或顾问委员会等方式，引进国际经验丰富的数据管理专业人才，他们可以为企业带来全球先进的技术和经验。另外，企业应积极与教育机构合作，制定与数据管理相关的课程和培训项目，以更好地培养本土的数据管理专业人才。对此，企业可以提供奖学金和实习机会，以吸引优秀的学生投身数据管理领域。

在内部人才培养方面，企业应通过定期的培训课程、在线学习平台和参与行业会议等方式，使现有员工能够跟上最新的数据管理技术和趋势。同时，鼓励员工积极参与相关的行业认证或专业协会，以不断提高自身的专业水平。此外，企业还要注重人才综合素质的培养，注重对业务理解和沟通技巧的提升，培养更全面的数据管理专业人才。在日常经营中，企业应建立良好的团队合作和知识分享文化，让数据管理人员能够互相学习和成长，共同解决复杂的数据管理和保护问题。

五、结语

综上所述，数据资产的管理和保护是企业管理的重要组成部分，因此，企业需要提高对数据资产的重视，将其视为战略资产来管理和保护。同时，企业采取制定和实施标准化的数据分类与采集管理流程、建立全面的数据资产评估和价值量化体系、构建和完善数据安全保障机制、加大对数据管理专业人才引进和培养等一系列措施，以此更好地管理和保护其数据资产，提升核心竞争力，以促进企业可持续发展。

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