IBM 商业价值研究院 | 专家洞察数脉成基，厚积薄发足履实地，做有态度的数据资产化“领头羊”2张玉明IBM 副合伙人，IBM Consulting 金融核心锐变团队 数据转型与创新负责人zhangyum@cn.ibm.com黄子芸IBM Consulting 金融核心锐变团队 数据转型与创新咨询经理Zi.Yun.Huang@ibm.com张玉明先生是 IBM 副合伙人，IBM Consulting 金融核心锐变团队数据转型与创新负责人，主要关注于金融行业数据中台、大数据战略与分析咨询、数字化战略转型、数据架构规划、企业级数据治理及数据资产管理解决方案等方面。他领导过多个金融企业的大数据分析与人工智能技术应用、大数据应用架构、数据运营体系、业务咨询乃至系统实施项目。高睿IBM Consulting 金融核心锐变团队 数据转型与创新咨询顾问Rui.gr.Gao@ibm.com高睿先生是 IBM Consulting 金融核心锐变团队的咨询顾问，他在数据资产管理、元数据管理、数据标准管理等方面积累了丰富的实践经验，为银行、券商、制造业等大型企业提供专业的数据资产管理和数据治理规划和实施方案。 黄子芸女士是 IBM Consulting 金融核心锐变团队的咨询经理。她在数据治理规划评估与领域建设、数据资产管理等方面均拥有成熟的实践经验，为银行、券商、制造业等大型企业提供企业级的数字化转型、数据治理、数据资产管理解决方案。主题 专家李子琪IBM Consulting 金融核心锐变团队 数据转型与创新咨询顾问Zi.Qi.Li1@ibm.com李子琪女士是 IBM Consulting 金融核心锐变团队的咨询顾问，在金融行业数据治理、数据资产管理、人工智能应用领域具备丰富的咨询与项目实施经验，为银行、券商、制造业等大型企业提供专业的数据治理与数据应用服务王莉IBM 商业价值研究院高级咨询经理gbswangl@cn.ibm.com王莉女士是 IBM 商业价值研究院的高级咨询经理，担任 IBM 全球高管调研项目和对标分析项目的大中华区项目负责人。她拥有 15 年以上的管理咨询和管理研究经验。王莉女士目前所关注的研究领域包括数字化转型、无边界企业、人工智能等，旨在帮助各行业客户创造新的商业机会、发现和传递价值。1数据资产化挑战数据资产化面临核心挑战：组织窘境、流程乱象、技术短板。数据资产化实践数据资产化的锦囊妙计：谋篇布局、乘风破浪、事半功倍。数据资产化趋势展望资产化迈向资本化，明确数据资产基线，为数据资源入表奠定基础。摘要足履实地，做有态度的数据资产化“领头羊”2前言随着数据规模和应用的指数级增长，数据作为新型生产要素的经济意义愈发受到企业的高度重视。自从 2022 年 12 月“数据二十条”发布以来1，2023 年 3月国家数据局的成立2，2023 年 8 月财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》3，以及上海、深圳等地数据交易所的不断发展壮大，各行各业正在数据要素化的赛道上跃跃欲试，进入加速落地阶段。在这一过程中，企业必须深刻理解数据要素化的过程，认识到从数据到数据要素的转化不是一夜之间可以完成的，而是要“积跬步，至千里”，需要稳步前行，循序渐进。从最初的数据资源逐步积累，实现数据资产化4，进一步迈向数据资本化，最终以数据产品为载体，参与到数据要素市场中。其中，推动这一发展的前提和基础在于数据资产化，而实现数据资产化的关键起点和核心在于数据资产盘点。企业通过进行数据资产盘点，可以从多维角度对数据进行梳理，构建企业的数据基线。数据基线的核心在于它能够统一业务与技术视角对数据的理解，从物理角度明确数据的规模、质量和存储位置等信息，从逻辑角度明确数据的含义、用途和价值等信息，从而清晰地确定企业对数据的整体定位。这一基线将成为企业在迅速变化的数据环境中的稳定锚点，帮助其更好地驾驭数据，构建持续创新和竞争优势。当企业拥有了灵活稳定的数据基线后，可以串联各部门与环节，并在此基础上不断向外探索与开放，打通内外循环，赋能企业自身业务发展，实现数据要素的高效流通。因此，如何勾勒出清晰的数据基线变得尤为关键。3在 19 世纪，心理学家威尔弗雷德·特罗特（Wilfred Trotter）首次提出了“羊群效应”的概念5，描述了在集体决策过程中，个体往往...
