行业焦点 | 数据即资产——企业数据价值化的现状

数据价值化是驱动企业数智化转型走深向实的核心战略支点，是贯穿企业发展全维度、决定转型实效的关键赋能引擎。积极推动企业数据发挥价值，能够助力打通供应、生产等环节的协同壁垒，实现全链路资源优化配置与风险预判，逐步推动企业重塑经营逻辑，实现从“经验驱动”向“数据驱动”的升级。

我国企业数据价值化已具备良好基础

在政策基础方面，工业和信息化部聚焦产业数字化转型与数据安全协同发展，通过出台《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》《关于促进数据安全产业发展的指导意见》等政策措施，筑牢制度与产业根基；实施工业领域数据要素应用场景征集、数据管理国家标准贯标等举措，推动数据在研发设计、生产制造、产业链协同等领域的合规高效利用，为企业数智化转型提供技术支撑与场景指引。国务院国资委以国资央企为核心抓手，构建“1+98+X”国资央企大数据体系，实施国有企业数据效能提升行动，推动数据资产入表与规范化管理，鼓励国企开放普惠性数据产品和技术工具，带动上下游企业共建行业可信数据空间，赋能产业转型升级。

在数据开发方面，《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，我国企业数据资源开发利用提速，66.1%的行业龙头企业购买过数据，企业数据与公共数据融合应用场景加速增长。中国信息通信研究院调研数据显示，央（国）企在数据治理方面，呈现“数据整合优先推进、体系保障与安全合规协同建设”的特征，69.2%的被调研央（国）企完成数据体系保障建设，61.5%的被调研央（国）企已落实数据安全合规管理。在企业数据价值挖掘实践中，运营优化与决策支持成为核心领域；在数据要素市场化配置方面，数据服务和资产化是企业较为关注的领域。

在场景应用方面，数据价值化已深度融入企业各类核心业务流程。在生产场景中，企业通过整合订单数量、设备运行状态与故障历史等数据，优化排产方案、强化设备故障预警，同时为产品迭代创新提供有力数据支撑；在办公协同场景下，通过打通跨系统业务数据与流程数据，破除“数据孤岛”，简化审批流转与审计取证流程，显著提升内部协同效能；在产品质检环节，采集质检样本相关图像数据，构建智能检测体系，以替代传统人工质检模式，实现人力成本降低与检测效能提升。此类聚焦业务痛点的应用已融入企业日常运营，推动数据价值充分释放，为企业数智化转型筑牢实践根基。

效能发挥是企业数据价值化的核心目标

在降本增效方面，企业整合产业链上下游数据资源与内部业务数据，结合自身经营特色挖掘数据核心价值，将数据深度融入生产调度、物资流通、运营管理等关键环节，以此实现全链条成本优化与效率提升。例如，某钢铁企业重构统一的工业互联网平台，集成100余套内部管理、生产等数据系统以及外部供应链数据系统，实现产销、库存多环节协同，核心原料库存降低40余万吨，累计降本超1亿元；某物流企业依托数智化供应链系统，整合全国运力、客户需求及仓储数据，通过智能规划线路与仓配协同，实现重点线路货物运输量增长超30%，低载线路综合运输成本降低25%，每年减少碳排放超2万吨。

在创新服务模式方面，企业借助数字技术对数据进行加工处理，开发新的数据产品和服务，培育新业态、打造新场景，有效释放数据价值。例如，某时尚品牌电商打造“小单快反”柔性供应链模式，实时获取全球时尚趋势和消费行为数据，推动生产模式由“预测生产”向“按需生产”转变，每个产品以小数量级试产，依据市场反馈快速调整产能，构建从设计到上架最快7天的极速响应机制；某新能源汽车企业构建电池全生命周期管理系统，依托换电站多模态传感器采集电池运行数据，结合数字孪生技术实现“换电即体检”的安全预警，提供使用寿命优化服务，将退服电池转入储能领域，以实现资源利用最大化。

在提升管理和决策水平方面，企业通过分析生产经营、交易订单等数据，建立基于数据驱动的管理机制，从而实现科学决策。例如，某白酒企业以“五码合一”数字化体系打通生产、流通、消费全链路数据，通过消费者扫码行为实现用户精准画像，以“开瓶率”决定产品配额，动态调整渠道库存，最终实现渠道高效率管控和产品精准营销；某零售企业收集全国30个省份零售行业的采购、销售、消费行为数据，借助AI算法建立需求预测模型，通过分析消费者年龄、购物频次、品牌偏好等数据，为合作商提供智能补货、供应链优化及商品组合调整等服务，助力合作商客户转化率提升15%、客单价提高10%、库存周转效率提升30%。

企业数据价值化仍面临挑战

我国企业的数据价值化虽已呈现稳步发展的良好态势，但在深入推进的过程中仍面临诸多挑战。

一是企业数据供给与场景需求错配。数据只有与具体业务场景深度融合，才能充分释放其价值。在实践中，技术团队往往侧重数据采集的完整性与模型搭建的先进性，未能深入把握业务场景的核心痛点与实际需求，最终导致相关产品虽在技术层面达标，却未能有效解决核心业务问题。此类错配的本质，是数据供给侧与业务需求侧存在沟通壁垒或认知偏差，使数据缺乏精准落地的有效载体。

二是高质量数据供给不足。受企业自身体量、业务布局等客观因素制约，多数企业自有数据在覆盖广度、颗粒精细度等方面存在短板，难以满足业务深度拓展与价值挖掘的需求，需要通过引入外部数据资源弥补供给缺口。而引入的外部数据普遍存在格式不统一、质量良莠不齐以及合规性审查复杂等问题，不仅大幅提升了跨源数据整合的难度与成本，也为后续数据的安全规范应用埋下风险隐患。

三是企业数据价值量化与贡献界定尚不清晰。企业难以精准界定数据对业务的实际赋能效果，业务指标的改善往往是多元因素协同作用的结果，数据应用、技术升级、管理优化、市场变化等均会对此产生影响。数据价值内嵌于多元因素的复杂关联之中，难以从多重变量中剥离并量化其具体贡献占比，亦无法清晰区分数据投入与其他因素的各自作用，而数据带来的隐性价值更是缺乏有效的衡量标准。这种界定模糊的问题，不仅会削弱管理层对数据投入的信心，也不利于优化数据相关资源配置，导致数据团队的工作价值难以得到客观评价与认可，进而制约数据价值化深入推进。

我国企业数据价值化发展建议

一是强化业务与数据精准匹配。企业应组建跨部门联合工作组，由业务人员主导业务场景痛点拆解，数据人员负责数据供给方案设计，技术人员保障技术落地实施，通过建立常态化沟通机制破除认知壁垒，确保数据供给与业务需求精准适配；同时开展业务场景深度调研，建立科学、系统的业务场景评估体系，对高价值场景优先配置数据资源，实现数据资源精准投放与高效利用。

二是多措并举补齐数据供给短板。企业应深挖自有数据价值，建立数据资产盘点机制，明确现有数据覆盖范围与颗粒度短板，通过优化数据采集节点、补充关键维度数据等方式提升自有数据质量；针对外部数据补充需求，应建立标准化外部数据引入流程，前置开展合规性审查，明确数据来源合规性与使用边界；同步制定跨源数据格式统一规范与质量校验标准，搭建数据清洗与整合技术平台，降低数据整合成本，通过建立数据安全溯源机制，防范外部数据应用风险，保障数据安全合规利用。

三是构建数据价值量化与评价体系。企业应结合业务实际搭建多维度数据价值评估框架，区分直接价值（如降本金额、增收金额）与间接价值（如决策效率提升、风险防控见效），设定可量化指标；引入数据价值成熟度评价模型，结合业务场景特点拆分数据应用、技术升级、管理优化等多元影响因素，明确数据对业务指标改善的贡献占比；建立数据价值动态评估机制，定期开展数据投入与产出成效复盘，形成数据价值量化报告，为管理层资源配置决策提供支撑，同时为数据团队工作价值评估提供客观依据。

业务咨询

 往期推荐