出版企业数据治理与资产管理策略研究

摘 要：在数字经济快速发展的背景下，数据资产化已然成为推动出版企业高质量发展的重要路径。本文从出版企业的视角出发，深入分析数据治理与资产管理的重要性，对出版企业在数字治理方面的组织架构、流程设计和技术支持进行系统分析，并结合数据治理、数据入表及数据流通的核心环节，提出科学有效的数据资产管理策略。研究表明，通过完善数据治理框架、推动高质量数据产品开发、强化数据安全保障与权属管理，出版企业能够最大化挖掘数据资源的潜在价值，增强市场竞争力，加速行业的数字化转型。

关键词：数据治理 数据资产化 出版企业 数字化转型

数字经济正以前所未有的速度重塑社会的发展格局，深刻推动传统产业模式的变革，并逐步构建起全新的发展范式。[1]2019年，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素序列，数据资产化作为实现数据要素价值的关键手段的战略意义日益凸显。2023年2月27日，《数字中国建设整体布局规划》明确了数字中国建设的“2522”整体框架，其中提出畅通数据资源大循环的要求，进一步完善了数据要素的管理体系和制度。[2]同年12月31日，国家数据局联合17个部门发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》强调数据要素对数字经济发展的放大、叠加和倍增作用，明确构建以数据为核心要素的数字经济体系是推动高质量发展的必然选择。[3]

这一系列政策举措彰显了数据要素作为数字经济基础资源的重要地位。而推动数据资产化已成为实现数据要素顺畅流通与有效交易的核心工作。在数字产业化与产业数字化双向推进的过程中，组织内部积累的数据资产规模持续扩大，数据价值的挖掘需求不断提升。特别是《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》的发布以及财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）的落地施行，显著加速了数据资产化的进程。

从出版企业的视角来看，有效的数据治理机制不仅能够实现企业内部多元数据的高效集成，还可以深度挖掘数据潜在价值，加速实现数据资产价值的最大化。这为出版企业提供了强劲的发展动力和广阔的市场空间，使其能够在数字化浪潮中构建独特的竞争优势与可持续发展模式。通过完善数据治理，出版企业不仅能够应对日益激烈的市场竞争，还能够实现跨越式发展，为行业数字化转型提供新的路径支持。

本文以出版企业为研究对象，围绕数据治理与数据资产管理展开探讨，提出适合出版企业特点的数据治理框架，探索数据资产化的实现路径，并针对当前面临的挑战提出切实可行的解决方案。

一、出版企业数据治理研究现状

1.出版行业数据治理的必要性

在数字经济快速发展下，数据治理已然成为各行业高质量发展的重要驱动力。作为典型的数据高度密集型行业，出版企业更迫切地需要将庞大且复杂的数据资源转化为可深度开发、高效利用并具有交易价值的数据资产。而构建科学高效的数据治理与资产管理体系，这不仅能够帮助出版企业解决数字资源转化为数字资产的问题，更使其能在跨界融合与创新发展的进程中占据有利地位，有效推动企业转型升级，为国家数字经济的繁荣发展注入出版活力。

数据治理的重要作用在出版企业中有着多方面体现。出版企业可以凭借高效治理打破数据孤岛，进而强化数据资源整合能力，实现多源数据的有效集成。另外，通过对数据进行清洗、分类与分析，能挖掘出数据潜力，驱动产业升级，助力市场预测、内容创新以及用户洞察这些关键业务。在数据安全与合规方面，出版企业可以确保数据流通与交易符合相关法律法规要求，从而降低相关风险。数据治理还能推动出版企业从传统出版模式向数字出版模式深度转型，助力数字化转型进程，为企业构建新的增长路径。这些作用对出版企业可持续发展意义深远。在推动数字文化建设上，出版企业可以通过数据治理提升出版资源的数字化应用水平，为国家文化数字化战略提供坚实支撑。通过数据资产化路径，出版企业能够提升自身估值与盈利能力，实现社会效益与经济效益的双重增长。并且，出版企业还可借此构建强大的行业竞争壁垒，在数据驱动的市场竞争环境中保持领先地位。尽管目前出版企业在数据治理与资产管理方面已经取得了一定成效，但仍然面临诸多挑战，包括数据孤岛现象严重、治理工具匮乏以及数据流通机制不完善等问题。[4]在数字经济加速发展的背景下，数据资产化的需求日益迫切，如何有效治理与利用数据资源是出版企业亟待解决的关键课题。

2.出版行业数据治理体系建设路径探究

数据治理框架是指企业为了有效管理和利用数据资源所建立的一套系统化的管理机制。它是数据治理工作的基础，用于定义数据治理的组织架构、流程、技术支持和实施方法，确保数据的质量、安全性和合规性。

目前，学术上对数字资产管理的分析主要基于三大理论模型。首先是数据价值链理论，它强调数据在获取、处理、分析和应用等环节的价值转化过程。该理论可作为出版企业数据治理研究的核心方法，通过对数据价值链的分解和分析，明确每个环节的治理重点，提升数据资源的经济价值。其次是数据生命周期管理理论，主要聚焦于数据从产生到归档、销毁的全过程管理，强调全生命周期内数据的质量和安全保障，为出版企业的数据资源长期有效利用提供理论支持。最后是资产全生命周期管理理论，主要关注数据资产在获取、评估、维护和利用等各阶段的管理，适合数据资产化需求较强的企业，助力其挖掘和实现数据的商业价值。

此外，关于数据治理的研究，学术界主要集中于政府、高校和企业三类主体。研究视角分为以下两种，首先是利益相关方视角，强调通过协调人、数据、技术与规则之间的互动，促成相关方利益的平衡与合作，具有以人为本的特点。其次是技术视角，更聚焦于数据治理对象本身。

数据治理作为系统工程，出版企业需要依据自身的数据战略、资源以及目标来进行规划。顶层设计法会从自身发展战略与变革目标切入，构建数据治理的整体框架，对治理路径与管理策略加以规划。虽然这种方法在战略导向显著的企业适用，但往往周期长、成本高。如果采用监管驱动法，就可以依据政策法规以及行业标准，对自身在数据管理、数据安全与数据服务方面的能力进行评估，从而制定改进方案。像银行、通信等强监管行业就有较多应用。还有应用牵引法，这种方法就是围绕具体数据应用场景开展数据治理工作，以反向推动数据的高质量供给。只是这种方法虽然见效快，但在一些方面存在片面性，需要结合其他方法才能达成全面治理效果。

鉴于出版企业的数据治理需求兼具业务实践性与数据资产化的特点，本文结合应用牵动法与顶层设计法两种方法，构建出版企业数据治理体系框架，以出版企业数字化转型建设为立足点，以组织架构、流程设计、技术支持为主线，结合国家数据相关法律法规的要求，有针对性地开展数据治理的规划、设计和实施工作，形成覆盖“1个目标、3个导向、3个治理过程领域”的数据治理体系框架（见图1）。基于“提升数据资源利用效率、挖掘数据资产潜在价值、保障数据安全合规、支持企业数字化转型与创新”的目标，确立“资产导向增值、知识导向构建、数据增效利用”的数据治理导向，选取组织架构支撑、流程设计优化、技术支持赋能三个过程领域进行精准治理实施，以推动出版业多源异构数据的高效汇聚、有序组织、深度融合利用与广泛开放共享，为出版企业数字化转型奠定高质量的数据基础。

二、出版业数据资产化的主要实现路径

基于上述出版企业数据治理框架，出版企业要从资产导向增值、知识导向构建、数据增效利用三方面着力，不断推进数据治理重点领域建设，同时通过建立更加完善的数据治理保障机制，自上而下贯彻执行“数据治行”的理念，全面营造数据治理企业文化组织框架、技术设计、流程支持。

（一）优化顶层规划与协同机制，赋能出版企业数据治理新质效

在出版企业开展数字治理的过程中，完善的组织架构是数据治理有效实施的基础和保障。数字治理作为一项系统性工程，涉及多个部门、多个层级和多个领域，必须建立强有力的组织领导机制，才能统筹协调各方资源、推进任务落地，实现数据资源的高效管理与资产化转化。

出版企业数据治理的有效推进，首先需建立高效领导机制。在企业层面，应当设立由企业管理层直接牵头的数据治理委员会，由该委员会承担起制订数据治理总体规划、明确战略目标以及规划具体行动计划的重任，并以此全面指导与监督企业数据治理工作的全方位开展，统一协调各部门在数据治理任务中的部署与落实工作。在委员会之下，应当设置数据治理办公室，并由专业的数据管理部门负责日常管理事务，包括数据治理政策的制定、项目执行的推进以及数据治理效果的监控等工作。其中技术部门聚焦于数据采集平台搭建与相关技术支持工作；业务部门侧重于数据资源的实际业务应用与价值挖掘；资产管理部门着力于数据资产化后的价值评估与交易运作；财务部门则为数据治理提供坚实的财务资源保障，包括专项资金拨付、费用预算管理等。在明确分工基础上，大力加强各部门之间的协同合作，打破部门间的数据流通壁垒，针对数据治理项目积极探索 “集中 + 分散” 相结合的柔性组织模式，逐步塑造适应数字化发展需求的敏捷组织架构，以灵活高效的组织形式应对数据治理过程中复杂多变的任务与挑战。通过以上工作构建起以数据管理部门为牵头核心的全企业数据治理组织体系，如图2所示，各部门依据自身职能定位明确在数据治理流程中的具体职责，实现各司其职、分工清晰且职责明确，为数据治理工作提供坚实的组织领导保障。

出版企业数据治理的推进还要深化思想认识根基。出版企业需要借助专题宣讲、专业授课、行业论坛、深度研讨会等多元形式，促使出版企业全员尤其是管理层深刻认识到数据资产化在推动企业数字化转型进程中的关键意义与紧迫性。从宏观战略高度出发，将出版企业数据资产化与促进数字经济高质量繁荣发展、推动数字中国建设以及提升国家核心竞争力紧密相连；从企业微观角度出发，将出版企业数据资产化作为出版深度融合发展与数字化转型升级的关键核心驱动力，从而实现企业全员在思想与目标上的高度统一，凝聚起强大的企业发展合力。

出版企业数据治理的深化还需要强化行业协同网络。推动出版企业数据资产化是一项复杂的系统性工程，需要行业层面与企业层面构建起跨组织、跨部门的高效协同工作机制。在行业层面，政府管理部门、研究机构、技术公司与出版单位需要形成积极、紧密的联动关系。由政府部门制定总体指导思想、战略目标、行动计划、扶持引导政策以及监督管理制度，进而为出版企业数据资产化营造良好的政策环境与制度框架，提供坚实的政策支撑保障体系。研究机构则需要充分发挥自身的学术研究优势，积极探索数据资产化相关的前沿理论方法，为出版企业数据资产化提供科学的理论支撑保障体系。技术公司则需要凭借自身的技术研发实力，开发研制相关的数字化工具与平台，为出版企业数据资产化提供先进的技术支撑。出版单位作为出版企业数据资产化的核心实施主体责任重大，需要勇于探索具体的实施方法与路径，全力推进各项实际工作任务在本企业的有效落地，为出版企业数据资产化提供丰富的实践支撑保障体系。

（二）精研流程设计与价值进阶，激发出版企业数据治理新效能

出版企业所拥有的数据资源具有规模庞大、品质卓越、种类多样、数字化建设基础坚实以及产权归属明确等鲜明特点。[5]在开展数据治理与资产管理相关工作的进程中，这些特点一方面为出版企业提供了独特的优势条件，使其在数据利用与价值挖掘方面具备良好基础；另一方面也催生出了特定的挑战和困难，对出版企业的数据管理策略与创新实践提出了更高要求。为有效达成数字治理与资产管理双重目标，出版企业需要构建起以数据治理为起始点，紧密围绕数据入表、数据流通及数据产品创新等关键环节构建完整且闭环的流程设计体系。

1.数据治理环节

数据治理在数据资产化进程中处于起始关键位置，这个环节的核心任务在于全面提升数据质量、增强数据可用性并拓展数据价值，以此为基础构建起系统完备的数据资源管理架构。只有这样才能为出版企业的数据资产化进程筑牢根基。这要求出版企业从多维度入手，制定全面且细致的策略规划。

在数字化与初步加工阶段，出版企业承担着关键任务。针对纸质出版物，出版企业有责任采用先进数字化技术，将纸质出版物转化为结构化数字内容格式，这能提升数据可处理性，还可为后续数据分析提供强力支撑。对于富媒体资源，出版企业要对富媒体资源进行格式优化与整理，就音视频资源而言，出版企业需统一其格式、调整分辨率、添加元数据，以此确保数据完整一致，使其契合数据治理及后续应用标准化要求。

数据清洗与标准化处理环节极为重要。出版企业要运用专业数据处理工具与算法深度清理冗余数据，精准剔除错误数据，并且同步开展数据脱敏与对齐工作，这样做既能保障数据安全规范，又为数据的可靠应用筑牢根基。

确定治理范畴对数据治理工作意义重大。作为数据治理主体，出版企业要依据自身业务需求与发展战略，把内容数据、经营数据等纳入治理范围，同时要识别并剔除低价值数据。如此，出版企业可集中资源于高价值与核心业务数据，实现资源优化配置，提升数据治理效率与效益。

搭建多层次数据存储体系是关键架构支撑。出版企业要构建数据资源库，要以主题分类为核心，并充分考量数据存储结构、索引方式以及访问权限设置等因素，以达成数据分类存储与有序管理目标。此外，出版企业还应对数据资源深度标注，运用自然语言处理技术与人工标注相结合的方式，为数据添加关键词、主题标签、行业分类等标注信息，把数据塑造为可深度分析与挖掘的知识型数据资产，为数据价值深度挖掘与创新应用创造良好条件。

2.数据入表环节

数据入表作为数据资源迈向资产化的核心枢纽，其核心目的在于借助评估、确认及入账等一系列流程，使数据资源获取法律层面的认可并彰显经济价值。

出版企业需要重视数据价值评估环节。在这个环节，出版企业要运用专业评估方法对数据资源作量化评估。成本法为价值评估提供从成本视角出发的量化依据，会依据数据开发与加工的实际成本投入评定价值，此时出版企业着重考量数据生成过程中的直接成本要素与间接成本要素，数据采集的人力成本以及数据存储的设备成本都在考量范围内。收益法也相当关键。出版企业运用收益法时，会按照未来数据应用的预期收益进行预估。为此，出版企业应综合且深入地分析数据应用场景。市场法也是重要评估方法之一，出版企业运用市场法时，会参考同类数据产品的市场交易价格，结合自身数据的供需状况，适度调整评估结果。

完成价值评估后，出版企业便进入资产分类与入账流程。出版企业需将数据资产划分为两大类进行入账操作。一类是无形资产，例如ERP数据、用户行为数据等。这类数据主要服务于企业内部管理决策流程，虽然没有实体形态，但对出版企业运营管理优化与战略决策制定具有不可或缺的关键支撑作用。另一类是存货项目，是可直接参与市场交易的数字内容资产。这些资产具备明确的市场交易属性，出版企业在通过各种数字平台在市场流通中实现价值的直接变现与增值入账时，必须详尽记录数据资产的开发成本、评估方法及价值确认依据。无论是人力成本、技术投入成本，还是采用的具体评估模型与参数等信息，都要完整记录，确保入账信息完整、准确且可追溯，这为企业财务报表的真实性与可靠性提供了坚实有力的保障。

在数据资产信息披露方面，出版企业要严格遵循财务部《暂行规定》的要求，精准披露入账资产的期初余额、期间变动、期末余额及摊销情况等关键信息。对于尚未入表的高价值数据资源，出版企业可依据自身实际情况与战略考量选择性披露相关信息。

3.数据流通环节

在数据治理流程中，数据流通环节非常关键。数据流通主要依靠数据资源的共享机制与交易机制，这些机制相互配合协同，共同构建起高效的数据流通体系，让数据在企业内外流转顺畅，同时也充分挖掘与拓展了数据的商业价值。它给出版企业的数据治理与资产管理进程增添强大动力，为数据产品创新环节筑牢基础，进而持续提升出版企业在市场中的竞争力与影响力。

首先需要注意的是企业内部流通方面，出版企业在此扮演着关键角色，其首要任务便是打破部门壁垒。出版企业应当通过积极的努力，推动数据在内容策划、市场营销以及运营管理等内部业务场景中，达成跨部门的无障碍共享。这能够让数据在企业内部不同业务环节间高效流转并协同应用，直接提升企业内部运营效率与协同创新能力。同时，为了更好地支撑内部数据流通，出版企业还应依托数据中台构建统一的数据存取与分发功能平台，从而规避数据孤岛现象。通过数据中台的整合与枢纽作用，出版企业可实现对企业内部数据资源的集中管理与灵活调配，从而为各个部门提供便捷、高效的数据服务支持，极大地提升企业内部数据利用效率与整体运营效能。

当视角转向外部交易与应用层面时，又有着不同的策略与行动。在场内交易方面，出版企业应当充分利用全国数据交易所平台，将如学术期刊数据、行业年鉴数据库等高价值数据资产挂牌交易，借助交易所规范化的交易机制、广泛的市场参与度以及专业的交易服务体系，实现数据资产在公开市场环境中的公平交易与价值实现，拓展数据资产的市场交易边界与价值实现渠道。对于场外交易，出版企业应当展现出勇于探索的精神，结合自身数据资产特质与市场需求特点，积极探索数据要素投融资、数据资产质押等多元化创新交易模式，并灵活开展场外交易活动。这样才能拓宽数据资产交易的灵活性与创新性路径，为数据资产价值变现开辟更为丰富多元的市场空间与商业模式。

在整个数据流通环节，技术支持保障体系同样不可或缺。数据中台作为衔接后台数据资源库与前台数据应用平台的核心枢纽，承担着数据授权、格式转换及安全防护等关键职能。数据中台通过自身高效运转，确保数据在不同系统平台与业务应用间安全、顺畅流通与有效整合，为数据流通环节筑牢坚实的技术支撑与保障。同时，出版企业还应当善于利用智能分析工具为数据流通环节赋能。借助智能分析工具，实现数据流通中的趋势预测、内容分析及可视化呈现等功能应用。依靠智能分析技术，提升数据流通的决策价值与应用效果，为数据在流通环节中的精准配置与高效利用提供智能化辅助决策支持。

4.数据产品创新环节

如今，数据产品创新也已成为出版企业未来可持续发展的重要战略方向。出版企业若要在激烈的市场竞争中脱颖而出，提升数据的市场价值层级，就必须高度重视并积极开展数据产品创新工作，从多方面进行深入探索与实践。

出版企业可以积极探索新型交易与服务模式。在数据资产的资本运作方面，出版企业可以深度探索数据资产在企业并购、质押融资和首次公开募股（简称IPO）中的创新应用路径。在质押融资时，出版企业可依据数据资产的市场价值与潜在收益，与金融机构合作，开展数据资产质押业务，获取企业发展所需的资金支持。在IPO过程中，将数据资产纳入企业整体资产结构进行合理规划与展示，向资本市场充分展现企业的数据资产优势与潜力，为企业在资本市场的战略布局与业务拓展提供全新的价值驱动引擎与资本运作工具，助力出版企业实现跨越式发展与价值倍增效应。

同时，在新兴的定制化服务方面，出版企业应当主动出击，精心为企业客户量身定制个性化的数据分析与知识服务产品。针对特定行业的企业客户，出版企业可组织专业的数据分析团队，深入研究该行业的特点与需求，利用自身丰富的数据资源，为客户提供如特定行业的深度分析报告等知识服务解决方案。通过这种方式，出版企业能够深度挖掘数据资源在企业客户业务决策、战略规划及创新发展等方面的潜在价值，实现数据资源与企业客户业务需求的深度融合与价值共创，进一步拓展出版企业在知识服务市场的商业版图与品牌影响力，建立长期稳定的客户合作关系，为出版企业的持续发展奠定坚实基础。

（三）深耕技术赋能与创新驱动，铸就出版企业数据治理强支撑

出版企业若要达成数据治理与资产管理的预期成效，构建稳固的技术支持体系极为关键，因为这一体系既是数据治理的根基，又是推动数据要素化、资产化、市场化的核心力量。

1.以数据安全技术为首要任务，筑牢防护根基

出版企业在开展数据治理相关技术支持工作时，应优先聚焦数据安全技术的强化。出版企业可运用区块链技术，于国家认可的公链平台之上，对数据资产实施知识产权登记流程，这样能有效保障内容数据资产的所有权归属清晰，使其免遭剽窃或侵占风险，为数据资产的安全性奠定坚实基础。此外，出版企业还需依据如GB/T 43697—2024《数据安全技术 数据分类分级规则》等国家标准，对自身的数据资产展开分级分类工作。基于不同数据类型的特性，出版企业应逐一制定与之适配的差异化管理策略，以此确保各类数据在不同应用场景下均能得到妥善且安全的管理与使用，全方位维护数据安全。针对核心数据资产，出版企业应选择私有化部署方案，并搭建安全接口网关，以此为外部提供数据服务。结合本地向量库的检索增强生成技术，出版企业既能实现高效的内容生成功能，又能确保数据始终处于可控状态，保障数据的安全性与稳定性，降低核心数据资产面临的外部风险，促进数据在企业内部及特定合作伙伴间的有序流转与高效利用。

在数据存储、传输以及使用的各个环节，出版企业应部署高强度的加密技术，用以保护重要数据。借助加密手段，可有效阻止未经授权的访问行为，保障数据的机密性与完整性不受侵害。对于敏感数据，出版企业需采用脱敏处理方式，精准地屏蔽或替换其中的敏感信息，在确保数据可用性的同时，最大程度地维护数据的隐私安全，使数据能够在合法合规且安全的环境下被有效运用。出版企业可引入多方安全计算、联邦学习以及可信执行环境等先进的隐私计算技术。借助这些技术，出版企业能够在数据“可用不可见”的特殊场景下，顺利开展数据交易与使用活动，尤其适用于零信任的复杂环境。这不仅能够极大地拓宽数据的流通与应用范围，充分挖掘数据的潜在价值，还能切实保障数据在共享与交互过程中的安全性与合规性，为数据的安全应用创造有利条件。

2.搭建技术平台，提升数据管理与分析综合水平

在确保数据安全的基础上，出版企业应着力搭建功能完备的技术平台，以全面提升数据管理与分析的综合效能。出版企业可借助数据挖掘和知识图谱技术，对丰富的内容数据展开深度剖析。通过自然语言处理技术，出版企业能够对内容知识点进行精确标注，构建系统的主题分类体系，并提取关键信息等。这些操作有助于为内容资源建立多维度的关联关系，进而为出版企业提供智能化的检索服务。这将显著提升数据的检索效率与利用价值，使出版企业能够更好地挖掘数据背后隐藏的知识与信息，为内容创作、编辑策划以及市场推广等核心业务提供强有力的支持与保障。

出版企业还应当注意数据可视化平台的多场景应用问题。解决数据可视化平台的多场景应用问题，出版企业能够将复杂的数据转化为直观易懂的图表、图形等可视化形式，为出版企业的管理决策制定、资源分配规划以及市场态势分析等工作提供清晰的数据洞察与有力的决策依据。出版企业管理层也可基于可视化平台所提供的精准信息，迅速且准确地把握企业运营状况与市场发展趋势，从而制定出科学合理的决策策略，有效提升企业的运营效率与市场竞争力，推动企业在数字化浪潮中稳健前行。

对于多源异构数据带来的管理与应用挑战，出版企业需积极开发专门的数据融合技术。通过该技术，出版企业能够实现数据的有效整合、精准关联以及一致性表征，打破数据孤岛现象，促进数据在企业内部不同业务系统间的自由流通与高效共享。在此基础上，出版企业应大力推进数据开放战略，制定完善的数据共享政策与机制，鼓励企业内部各部门以及外部合作伙伴积极参与数据的交流与合作，充分激发数据在知识创造与价值创造方面的巨大潜力，推动企业创新发展与行业协同进步，为出版企业在数字化转型过程中创造更多的发展机遇与竞争优势。

出版企业还可引入动态数据感知技术，对数据的内在特征进行精准刻画与实时监测。借助该技术，出版企业能够实现对数据的实时分析与动态预测，及时捕捉数据的细微变化趋势与异常情况，为出版企业提供动态决策支持。例如，在出版选题策划过程中，出版企业可依据实时的市场数据与读者反馈，快速调整选题方向与内容策略，提高出版产品的市场适应性与竞争力，降低决策风险与运营成本，确保出版企业能够在瞬息万变的市场环境中保持敏锐的洞察力与灵活的应变能力。

3.推动语料库与数据集开发，助力人工智能应用深化

出版企业应积极投身于语料库与数据集的开发工作，为人工智能技术在出版领域的深度应用提供有力支撑与保障。出版企业可以主动对内部数据资源进行深度加工，包含清洗、转化以及标注等一系列操作，从而开发适用于大模型训练的高质量语料库和数据集。通过这种方式，出版企业能够有效避免行业数据资产被外部低价收割，切实保护企业自身的数据权益与竞争优势。

出版企业还可联合资源相近的同行单位，共同开展语料库和数据集的开发与推广工作。通过合作，出版企业能够整合各方资源，形成规模效应与联合竞争力。在此基础上，出版企业应共同制定科学合理的市场营销策略，明确数据产品的定位、定价以及推广渠道等关键要素，积极拓展数据交易市场，掌控数据交易定价权，实现数据资产的保值增值，提升出版企业在数据市场中的话语权与影响力，促进出版行业数据资产的规范化与市场化发展。

出版企业还可利用自然语言处理技术，构建面向智能化服务的技术支撑体系。基于在日常经营活动中收集的用户行为、阅读偏好等多维度数据，出版企业可以开发智能推荐算法，为读者提供个性化的内容推荐服务，优化出版企业的内容服务质量与用户体验。同时，出版企业可开发智能检索工具，借助语义规则和自动化对比模型，为数据编目与资源分类提供辅助支持，提高数据管理的效率与准确性，促进数据资源的高效利用与价值挖掘，为出版企业在数字化时代的可持续发展提供源源不断的动力与活力。

4.构建权属保障与分配机制，平衡数据治理各方利益

出版企业在数据治理进程中，还需要注意构建完善的数据治理权属保障与分配机制，这有助于确保各方利益在数据治理过程中得到有效保护与合理分配。出版企业可以通过算法技术，明确界定自身合法的数据行为边界，从而构建规则化算法机制，对数据权属进行合理赋权，有效保护著作权人、内容提供商以及出版企业自身的合法权益。在数据采集、使用以及共享等关键环节，出版企业应严格遵循算法设定的规则与流程，确保数据的来源合法、使用合规，避免因数据权属纠纷而引发的法律风险与业务损失，维护数据治理生态系统的稳定与和谐。

出版企业还可以为重点用户构建加密账本，借助私钥技术保障用户对数据人身权和财产权的有效控制。通过这种方式，出版企业能够增强重点用户对数据隐私保护的信任度与安全感。同时，出版企业可设计合理的算法机制，对用户共享的数据进行收益分成管理。通过明确的收益分配规则，激励用户积极参与数据资源的流通与共享，促进数据生态系统的良性循环与可持续发展，实现用户与出版企业的互利共赢，共同推动数据治理工作的深入开展与不断完善。

三、数据资产管理策略

出版企业不能仅仅止步于对数据资产化的重视。在达成数据资产化之后，数据资产管理的重要性应当被提升至更为突出的位置。

1.积极着手构建完善的数据资产管理制度

在日常经营中，企业要主动对产生的不同种类的经营数据进行汇总与梳理，打破部门间的数据壁垒，实现数据的共享与协同。通过运用数据分析技术，深入挖掘经营数据中的潜在价值。此外，出版企业还需重视交互与监测数据的管理，搭建大数据采集与管理平台。

2.构建数据资产全生命周期管理解决方案

在生产环节，企业要确保数据采集的高质量完成，保证数据的完整性和准确性。在存储环节，可采用分布式存储技术，将数据资源分散存储于多台服务器上，提高系统的可靠性与稳定性。同时，强化数据加密和备份策略，防止因系统故障、网络攻击或人为失误等原因导致的数据丢失或泄露。在流通环节，出版企业应积极推动数据资产在企业内部各部门之间以及企业与外部合作伙伴之间的流通，建立健全数据共享与交换机制。

3.推出数字资产管理系统

企业在借鉴其他成功案例的同时可结合自身实际需求，对数字资产管理系统的设计和功能进行优化。在技术选择上，可以先引入已有的先进的资产管理技术和平台，如SAP Enterprise Asset Management，并结合适合自己的数据库管理系统和大数据分析工具，提高数据资产管理的智能化和高效化水平。同时，定期评估数字资产管理系统的性能、稳定性和安全性，及时发现并解决系统存在的问题，优化系统架构。采用分布式存储和索引技术，提升数据查询与更新效率，确保系统能够适应企业不断发展的数据管理需求。

4.数据资产的安全管理

企业要构建全方位的数据安全保障体系，通过数据加密技术对数据进行加密存储和传输，设置严格的访问权限管理，确保只有授权人员能够访问和使用数据。制定完善的数据备份和恢复策略，定期对数据进行备份，并将备份数据存储在安全可靠的地方，防止因系统故障或遭受攻击而导致数据损失。

四、总结与展望

本文系统探讨了出版企业数据治理与资产管理的理论基础及实践路径，着重阐述了数据治理在推动数据资产化过程中的关键作用。通过强化组织架构、优化流程设计以及加强技术支持，出版企业能够有效促进数据资源的高效管理与价值转化，这是实现数据资产化的重要环节。数据资产化的过程涵盖数据治理、数据入表以及数据流通三个紧密相连的阶段，它们共同构成一个数据价值从产生到确定，再到变现的完整闭环。为了最大化数据资源的经济价值和社会效益，出版企业在数据资产管理上需从科学管理、运营开发、安全保障以及技术创新等多个维度协同发力，形成全方位的推进态势。

通过构建数据治理框架和资产管理策略，出版企业不仅能够深化数据资源的挖掘与利用，还能实现行业创新发展和核心竞争力的全面提升，为数字经济的发展注入强大动能。

为在数字化转型中巩固竞争优势并拓展发展空间，为数字经济和出版产业高质量发展助力，出版企业可依循如下策略推进相关工作。

出版企业要着力解决数据分散、共享受阻的“数据孤岛”问题。需大力强化数据中台构建，借此推动部门间数据的顺畅共享与高效协同。同时，积极构建跨机构、跨行业的开放型数据治理生态体系，打破数据壁垒，达成数据的广泛互联互通，从而大幅提升整体资源的利用效率，为企业创造更多合作契机与发展潜能。

出版企业务必重视数据质量提升工作。持续精细优化数据采集、清洗与加工流程，严谨制定并执行数据质量标准与管理规范，保障数据在一致性、准确性及完整性方面达到较高水准。并且，充分运用质量监控工具与动态检查机制，对数据全生命周期进行严格把控，确保数据质量稳定且持续向好，为数据的有效应用奠定坚实基础。

出版企业需大力培育数据人才团队。积极引进数据管理、分析及技术开发方面的专业人才，同时注重内部人才的深度培养，全力打造跨学科、高水平的数据治理专业团队。通过定期开展针对性培训，切实提升全体员工的数据素养。此外，建立健全人才激励机制，充分激发数据团队的创新活力与工作热情，为数据治理工作提供坚实的人才保障。

出版企业应全力构建以数据为核心的产业生态格局。深度融合数据治理与内容创作、市场运营及用户服务等核心业务环节，精心打造全链条的数据增值服务体系。借助数据全生命周期管理手段，实现行业资源的协同整合与共享利用，有力推动出版行业迈向高质量发展新台阶，塑造行业发展新优势。

参考文献：

[1]中国信息通信研究院.中国数字经济发展报告[R].北京：中国信息通信研究院，2022.

[2]中共中央 国务院印发《数字中国建设整体布局规划》[EB/OL].（2023-02-27）[2024-04-20].https：//www.gov.zhengce/2023-02/27/cn/content_5743484.htm？eqid=ad458d2c0015b361000000036497e00d.

[3]十七部门关于印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的通知[EB/OL].（2024-01-05）[2024-04-20].https：//www.cac.gov.cn/2024-01/05/c_1706119078060945.htm.

[4][5]刘鲲翔，王飚.“数据要素×”背景下关于出版业数据资产化的思考[J].出版发行研究，2024（8）：5-15.

（作者：李婧懿，北京印刷学院经济管理学院工商管理学硕士研究生；王亮，北京印刷学院经济管理学院院长、教授）