出品 | 陈博观察 (ID: Drchenobservation)
编辑 | Will Chan
来源：陈博观察AI工作站（Doubao AI）创作
（一）宏观趋势：数字经济时代的要素变革
随着经济社会的持续发展，生产要素形态不断演进。农业经济时代以土地为核心生产要素，工业经济时代聚焦劳动力、资本与技术，而步入数字经济时代，数据已成为被政府明确认可的新型生产要素。2020 年 4 月 9 日，《中共中央､国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，这是中央颁布的第一份关于要素市场化配置的文件，明确将土地、劳动力、资本、技术、数据列为五大生产要素，并规划了各领域的改革方向与具体举措，标志着我国数据要素市场培育进入加速阶段。政府层面正通过推进数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据安全保护与资源整合等一系列举措，为数据要素的合理配置与高效利用奠定基础。
（二）数据生产力崛起：价值创造的三重路径
数据生产力的崛起并非偶然，其核心驱动力在于数据能通过价值倍增、资源优化与投入替代三条路径，重塑传统生产模式并创造新增价值。
价值倍增方面，数据要素深度融入劳动、资本、技术等传统单一要素中，可显著提升各要素的生产效率，实现要素价值的倍数增长；
资源优化层面，数据虽无法直接参与生产，但能以低成本、高效率、高质量的特性，推动生产活动开展与公共服务优化，通过精准匹配供需、优化资源分配流程，提升传统要素的配置效率；
投入替代维度，数据可赋能产品与商业模式创新，以更少的物质资源创造更多财富与服务，对传统生产要素的投入与功能形成有效替代，例如电子商务的兴起对传统线下基础设施建设的冲击，便是数据替代效应的典型体现。正如阿里研究院所指出的，企业资源优化配置的科学性、实施性与有效性，正源于对数据这一生产要素的精准把握与合理运用。
（三）监管政策解读：数据运营的合规底线
随着数据价值日益凸显，监管机构已对企业数据能力提出全面要求，推动企业数据运营从粗放式发展转向合规化运营。
数据安全领域，2020 年 7 月 2 日，全国人大常委会审议《数据安全法（草案）》并公开征求意见，全文 7 章 51 条构建了全面的数据安全保护体系，体现了国家对数据安全的高度重视；2017 年 6 月 1 日生效的《网络安全法》与 2021 年 9 月 1 日生效的《数据安全法》，进一步规范了跨境数据流动，明确了关键信息基础设施运营者的识别、跨境数据安全评估、重要数据境内储存等核心要求。
数据收集与使用环节，个人信息收集需遵循制定并公开规则、征得用户明确同意、功能与隐私政策一致、无歧视授权等合规要求；数据处理使用则需加强个人信息与重要数据保护，用户注销账号后及时删除信息，响应个人信息相关诉求，推送广告或合成信息时需明确标注。
上市公司数据规范方面，2020 年 6 月 10 日证监会发布相关通知，对上市公司信息系统与数据提出明确要求，涵盖系统内控环境评估、企业基础数据质量、运营数据披露质量、异常交易数据分析等关键要点。
数据违规的不良影响显著，监管措施包括出具监管函、警示函、警告等，行政处罚涉及罚款、没收非法所得、责令停产停业，纪律处分包括公开谴责、通报批评，情节严重者还可能面临立案调查、强制退市、市场禁入等后果，例如 2020 年 4 月 20 日上海某银行因虚报、瞒报金融统计数据，被处罚款 93.6 万元，2 名直接责任人员合计罚款 3 万余元。
（四）数据生态演进：从萌芽到智能化应用
数据生态已历经多阶段发展，逐步从数据产业初现的探索期迈向数据智能化应用期：
2012 年前为萌芽期（看数），数据类产品单一且功能固化，技术不成熟，商业模式不清晰；
2012-2015 年为探索期（知数），传统信息系统产品占主流，数据作为载体呈现业务现状，大数据概念开始普及，互联网企业率先应用落地；
2015-2018 年为市场启动期（用数），业务模式常态化，数据形态相对固化，头部公司开始购买数据产品，数据产业初现，大数据产品和服务相继上线；
2018-2021 年为高速发展期，业务百花齐放，数据价值被发现，各种数据平台支持数字化转型，企业启动统一数据平台建设，解决数据孤岛问题；
2021 年后进入智能化应用期（数据驱动智能化），数据中台支撑业务可持续发展，形成数据中台服务业务的 “正循环”，新产品和新服务逐步完善，商业模式得到市场印证，云上数据中台与业务伴生，数据智能化全面运用到产业实践。
二、数据资产运营：企业数智化进程敲门砖
（一）企业核心数据诉求与现存问题
1. 核心数据诉求
在数字经济高速发展背景下，企业对数据的诉求日益迫切且多元，集中体现在 “快、准、智、全” 四大维度：
“快”：要求数据调取速度快、时效性和应用性强、加工处理分析效率高，以快速触达市场先机；
“准”：强调数据准确度和精度高，为企业决策提供可靠依据，减少决策失误风险；
“智”：追求数据智能化和自助化程度高，能提供智能建议和一站式数据分析，方便企业智慧应用；
“全”：需要数据维度广、颗粒度细，为企业决策提供全面参考，助力企业考虑更周全。这些诉求的本质，是希望通过数据赋能，实现商机洞察、降本增效、风险管控与辅助决策，强化企业核心竞争力。
2. 现存数据问题
当前企业的数据现状仍存在诸多痛点，难以满足业务需求与数据价值释放的要求：
数据孤岛普遍存在，缺乏统一数据视图，数据资源分散且难以感知；
数据可得性差、资源利用率低，数据加工处理效率不足；
数据质量低下，导致业务决策偏差；
缺乏安全的数据环境，数据泄露风险高，企业与用户利益易受威胁；
数据驱动意识待加强，缺乏数据价值管理体系，管理和应用数据的模式及指导缺失，数据价值难以充分释放；
多格式数据整合难度大，额外成本支出高。
（二）数据资产运营的内涵与价值
1. 核心内涵
数据资产运营是指合理配置并有效利用数据资产，通过数据沉淀、存储、处理等一系列流程，将未被加工、可识别性差、价值密度低的原始数据原料，转化为可阅读、易理解、好使用、能确权、可增值的数据资产，从而提高企业内部数据资产带来的经济效益，保障和促进各业务稳健发展的过程。
其核心在于实现数据的全生命周期透明化管理，涵盖数据汇聚、治理、管理、应用等全环节，最终推动数据价值转化。
2. 发展基础
数据资产运营的黄金时代已来临，其发展具备三大核心支撑：
数据量呈井喷式增长，预计 2025 年全球数据量将达到 163ZB，为数据资产运营提供了丰富的原料；
人才队伍不断壮大，截至 2018 年底，全国大数据核心人才达到 200 万人，中国拥有全球近六成大数据人才，且具备数据入门级知识的人才增多，使用成本降低，尽管大数据产业相关人才占大陆整体就业人口规模比例仅为 0.23%，相比美国的 0.41% 仍有提升空间，但人才供给已逐步满足产业需求；
技术工具日趋成熟，数据分析算法和技术迭代更新，数据技术产品不断分层细化，一系列数据资产运营工具的普及，促使企业使用与迭代成本降低，实现技术与业务深度结合；
意识层面，政府大力推进大数据建设，普及大数据概念，强化开放意识，破解数据孤立问题；企业也逐渐意识到数据的重要性，树立数据驱动理念，将数据驱动贯穿于技术、业务及企业各类事务中。此外，数据产业规模持续扩张，2019-2023 年总收益实现 13.1% 的复合年均增长率，2023 年总收益达到 3126.7 亿美元，为数据资产运营提供了良好的产业环境。
3. 四大运营方式
企业数据资产通过平台化、智能化、生态化、商品化四种运营方式，实现业务价值释放：
平台化：利用综合资产数据平台，消除数据孤岛，提升数据资产使用效率，实现全程异构数据的汇聚与管理；
智能化：将前沿数据运营技术与数据资产管理技术相融合，通过智能算法应用，实现数据驱动业务优化；
生态化：将数据驱动方案运用于传统企业生态，通过与产业链各方合作取长补短，释放数据资产运营价值；
商品化：推动数据资源流通及应用，让数据作为商品发挥价值，实现数据资产的货币化变现，是数据发展的新趋势。
（三）数据资产运营的业务价值呈现
1. 模式转变：从 IT 主导到业务主导
商业环境变革下，业务场景变化迅速，对数据的要求与需求不断提升，数据消费模式从 “IT 主导的报表模式” 转向 “业务主导的自助分析模式”。传统 IT 主导模式流程复杂、时效性差，由 IT 部门按部就班加工数据、开发报表；而自助分析模式依托一站式自助平台，整合数据整合、处理、运维等功能，工具更灵活易用，业务部门可自主完成部分数据加工，流程简单、时效性高，能更贴合业务需求，减少沟通成本。这一转变推动人才资源转型，数据资产管理人员从 IT 后端转向业务前端，实现数据资产的自助式消费。
2. 场景优化：海量数据 + 智能算法赋能
通过海量数据与智能算法的结合，企业多个业务应用场景得到显著优化：
补货与库存管理：基于销存数据，通过补货模型输出前置仓、渠道、店铺补货建议，每日根据近 30 天进销存数据更新动态安全库存，替代传统固定安全库存方式，降低库存积压，提升服务水平；
生产排产：依托企业物料、产能等生产数据资产建模，智能排产，充分考虑业务场景与实际规则，提升生产环节制造柔性，实现最小化总成本，平均提升订单交付满足率 15%；
运输优化：整合配送员、配送站、订单、车辆、地图、天气等内外部数据，通过最优路径模型求解器，提升满载率，减少运力资源浪费，降低整体运费成本，提升调度方案可执行性。
3. 技术加速：前沿技术释放价值潜力
5G、数字孪生、3D 打印、AR 等前沿技术的应用，进一步加速了数据资产运营的价值呈现：
数字孪生技术：通过开发设备数字孪生体与物理实体同步交付，实现端到端数字化集成，结合人、机、料、历史运维等数据，实现设备监控、诊断、预测与决策，降低运维成本，强化企业核心竞争力；
5G 技术：凭借低时延、高速率、精准定位等特性，与医疗数据融合，实现远程超声、远程监护、远程手术、4K/8K 高清会诊等远程医疗服务，打破医疗资源配置不均，促进优质医疗资源下沉；
3D 打印技术：结合 3D 数据包与分布式 3D 打印点，升级供应链模式，实现成品零库存，就近生产即时配送，契合消费者定制化需求，减少成品长途运输，优化效率并实现全程追溯；
AR 技术：通过增强现实实现工程模拟、仿真与实境展示，助力设计与制造工程可视化，提升生产与运维效率。
（四）企业数据运营阶段与组织框架
1. 四大运营阶段
企业数据资产运营难以一蹴而就，通常经历四个阶段：
萌芽期（茫茫然）：尚未形成有效的业务框架，不能满足有效数据需求，对业务问题定位不清晰，未设定评估指标体系，数据资源整合不充分；
形成期（知其然）：将数据整合，在业务框架指导下体现数据的业务意义，形成参考指标进行考量，开始探索数据与业务的初步融合；
成长期（知其所以然）：数据与业务深度融合，找到数据表象背后的原因，完善数据分析工具，沉淀可复用的取数逻辑，各组织相关系统搭建完成，数据分析师与数据科学家分工协作，应对不同层级数据需求；
成熟期（决其然）：形成完善的数据资产运营体系，将数据作为企业直接生产力和间接生产力，数据能直接投入业务前线实现变现，同时为决策提供支持，数据运营组织中数据用户、数据分析师、数据科学家三方职责相互独立，业务应用场景丰富。
2. 组织框架动态变化
在不同运营阶段，数据运营组织框架依据业务诉求呈现动态变化：
萌芽期：用户数据处理需求通过传统提需方式，由系统通过简单算法拉取即可满足，组织框架相对简单；
形成期：业务逐渐成熟，用户数据处理需求增多，出现逻辑一致可复用的需求，组织开始注重数据整合与指标构建；
成长期：数据逻辑服务用户的场景趋于稳定，沉淀可复用取数逻辑，数据分析师负责常规数据处理，数据科学家应对高阶需求，相关系统搭建完成；
成熟期：业务应用场景丰富，业务数据逻辑大多沉淀在中台，数据分析师群体扩大，数据用户、数据分析师、数据科学家三方职责明确且相互独立。组织框架的调整需综合考量企业业务成熟度、企业规模、数据体量等因素。
（五）成熟度评估方法论
数据资产运营需建立闭环的成熟度评估机制，迭代优化运营过程。评估实施流程包括：
前期准备：建立数据资产评估组织，获得高层管理者支持与关键人员参与，制定评估策略、流程和方法，明确评估工具；
现状评估：着手初始评估，汇总痛点与现状，从数据质量、架构、生命周期管理、安全 / 隐私 / 合规、数据管控、数据模型等维度评估当前能力；
目标设定：建立高效、可行、可控的预期目标，确定成熟度级别（初始级别、开始管理、明确定义、量化管理、持续优化）；
差距分析：找出现状与目标的差距，确定可快速收益的切入点；
计划执行：制定并执行短期与长期计划，推动建立企业数据资产评估格局，包括措施、资源、技术等方面；
持续监测：周期性进行评估，继续监测度量演进，不断优化运营过程。评估指标涵盖组织架构、数据标准、平台工具、数据执行等多个维度，确保评估全面有效。
三、数据资产运营的妙言要道：“三要素” 和 “四重奏”
数据资产运营的核心在于 “向下扎根” 与 “向上生长”：向下扎根需围绕数据建立良好的组织与意识、流程与规范、平台与工具，培育运营土壤；向上生长则通过数据资产的盘点、评估、治理与共享，紧握核心业务数据资产，实现稳健运营。二者相辅相成，共同推动数据互联互通与价值创造。
（一）“三要素”：数据资产运营的根基支撑
1. 组织与意识：凝心聚力，培育数据文化
组织与意识是数据资产运营的核心前提，需要企业管理层的引领。
组织架构方面，需建立完善的组织体系，包括数据管理委员会、数据管理办公室、数据执行组织等，明确各部门与数据专员的职责，实现组织内外人、物、知识等资源的弹性供给和单元动态协作，打造一体化柔性运营管控能力，针对公司需求作出更敏捷的响应；
意识培育方面，要践行数据驱动行为，重视数据的战略性使用，鼓励数据分享和社区活动，构建数据驱动的企业文化。评估指标包括数字化人才占比、数据管理团队完备率、数据文化建设水平、优质数据内容分享积极性等，通过将领导指标与业务重点保持一致、借助特定用例增长价值、构建数据源处理关键决策点、促进广泛数据发现等方式，强化组织的数据资产运营理念。
2. 流程与规范：规圆矩方，奠定管理基础
无规矩不成方圆，规范化的流程与制度是数据资产运营的保障，确保数据全生命周期管理有序开展。
流程体系方面，需建立从数据需求提出、数据收集、数据处理、数据分析应用到数据迭代优化的闭环流程，涵盖数据质量检核、改造、分析，元数据管理，数据生命周期管理等关键环节，实现数据交互、整合与使用的顺畅高效，减少数据问题与冲突；
制度体系方面，制定数据质量管理政策、数据生命周期管理办法、元数据管理办法、数据治理制度体系、数据安全管理规范等一系列制度，明确数据管理的标准、技术规范与实施细则，确保规章制度有效实施。评估指标包括数据管理制度规范完备率、数据管理流程响应效率、数据管理流程覆盖率、数据管理流程协调配合度等，推动传统数据管理模式向创新模式健康稳定转型。
3. 平台与工具：巧借东风，强化技术支撑
平台与工具是数据资产运营的生产力基础，是开展数据资产管理不可或缺的底层基石。
平台框架方面，构建一体化的系统框架体系，涵盖数据接入、数据治理、数据管理、数据应用等多个层面。通过统一数据接入中间件对接业务系统数据、外部商业数据、媒体投放数据等各类数据源；建立公共数据中心、垂直数据中心、萃取数据中心，以不同架构承载各类数据资产；依托统一数据服务中间件，实现数据的自助取数、自助消费与对外服务；
核心功能方面，平台整合数据盘点、清洗、汇集、存储、分析、智能算法应用等功能，集中治理数据问题、开展数据监控运维与服务运营，打通传统数据管理工具的各个组件，实现数据在平台上的有效运转。平台还支持数据资产生命周期管理、资产价值管理、数据安全管理等，帮助企业建设数据供应链，生产新的数据产品，推动数据从成本中心向利润中心转型。评估指标包括数据覆盖度、新增模型数量、标签调用数量等，为数据产业化与商品化提供有力支撑。
（二）“四重奏”：数据资产运营的核心流程
1. 盘：数据资产盘点，厘清资产家底
数据资产盘点是数据资产运营的先行任务，旨在解决数据资产 “有什么” 的问题，为后续 “用什么”“如何用” 奠定基础。
盘点视角：从业务与技术双视角开展，业务视角聚焦业务价值链与数据场景，圈定业务范围，梳理核心业务系统数据、销售管理系统数据、财务系统数据、统计分析系统数据等，明确数据内容与业务意义；技术视角则进行系统现状调研，圈定系统范围，收集系统结构，梳理业务数据对象；
操作流程：组织数据资产盘点人员统一培训，收录与盘点八大主题数据资产，确定盘点交付物评审机制与检核交付物规范性，优化问题交付物与盘点模版；
核心成果：形成企业数据资产框架和数据资产目录，绘制全面覆盖的企业级数据资产地图，实现数据资产的客观真实划分、灵活视角检索与方便用数。评估指标包括盘点操作合规性、盘点效率、盘点问题整改率等。
2. 评：数据资产评估，明晰资产价值
数据资产评估是时代赋予企业的重要课题，需从多维度展开，挖掘数据资产潜力。
评估维度：包括质量评估、价值评估与应用成熟度评估。质量评估聚焦数据的准确性、完整性、唯一性、有效性、一致性等；价值评估涵盖内在价值、业务价值、经济价值、市场价值，需考量建设成本、存储成本、治理成本、风险成本、加工成本、人工成本等，同时结合可比案例、交易量、修正因子等因素；应用成熟度评估将企业数据资产应用能力划分为统计分析、决策支持、数据驱动、运营优化四个阶段，成熟度逐级递增；
评估步骤：定义数据质量需求与测量指标、确定与评估数据质量服务水平、持续测量和监控数据质量、分析数据质量问题原因、制定数据质量改进方案、监控数据质量管理操作程序和绩效；
核心目标：发掘预测基础型数据资产的潜能，评估服务型数据资产的效能，推动数据资产从低价值向高价值转化，测算数据资产的货币化收益，促进数据资产能力输出和市场流通。评估指标围绕数据质量、数据价值、应用成熟度等核心维度设定。
3. 治：数据治理，筑牢资产基石
数据治理是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合，贯穿整个组织架构，是确保数据有效利用与价值创造的关键。
治理框架：涵盖战略、流程、人员、技术四大维度，战略层面明确增长（获利）、控制（效率）、生产率、创新等愿景目标；核心领域包括元数据管理、数据沿袭、商业词汇、数据安全、数据隐私、数据访问、数据质量、数据留存、信息生命周期管理等；
治理措施：通过业务运营及项目集中管理、变更管理和用户采用、数据处理、数据分析、数据消除、数据沉淀、数据存储、数据共享等一系列举措，协助企业搭建科学高效的数据资产运营体系；
核心成果：实现企业内部一致的信息架构与标准、唯一可信的数据源、跨领域的数据汇聚与整合、报告指标的可服务化等，奠定高质量数据基石。评估指标包括数据治理项目数、数据治理完成率、数据治理问题通报率等。
4. 享：数据共享，释放资产价值
数据共享是盘活企业数据资产的有效手段，通过内外部流通实现数据增值。
共享形式：包括内部循环与外部流通。内部循环是指通过已形成的数据资产沉淀，结合数据分析与挖掘获得信息与新数据，循环进入到其它环节的数据分析与挖掘中，实现企业内部跨业务、跨部门的数据流转与共享；外部流通更具指向性和目标性，将不同属性的数据关联融合，以共用、开放、交易、聚合等形式开展，在社会性组织中让渡分享数据资产价值，在规范的商业利益下聚合高价值数据资产并提炼挖掘后对外流通；
核心价值：整合不同数据资产，发现数据规律与模式，生成未知新数据，实现数据保值增值、数据变现、数据资产运营流通与数据服务应用创新，形成有利于生产力发展的数据资产价值；
评估指标：包括数据集中度、外部数据接入数、共享平台用户活跃度等，衡量数据共享的广度、深度与效果。
（三）“三要素” 与 “四重奏” 的协同效应
“三要素” 与 “四重奏” 双管齐下，共同激发企业数据体系活力。组织与意识为 “四重奏” 的开展提供组织保障与文化氛围，流程与规范为 “四重奏” 提供制度依据与操作标准，平台与工具为 “四重奏” 提供技术支撑与效率保障；而 “四重奏” 的推进又能反过来优化组织与意识、完善流程与规范、迭代平台与工具。通过二者的协同作用，企业可实现全面数据资产盘点、提升数据质量、推动数据互联互通、提升数据获取效率、保障数据安全合规，最终释放数据价值，助力企业数字化转型。
四、最佳实践：知行合一，随需应变
（一）经典解决方案：普惠赋能，激活数据价值
1. 某食品零售集团：全域营销与跨端消费者运营
面临问题：消费者需求部落化、分散化，竞争格局激烈；2000 + 门店重资产运营，1200+SKU 需匹配多种前端需求；会员人数众多但会员洞察无法闭环，500 + 营销活动策略组合导致策略配置繁复、执行效率低下；渠道过多造成前端业务复杂、权益分散；会员、订单、营销等数据分散在内部多个系统，未形成统一管理体系，数据应用重叠严重。
关键运营动作：基于 “三要素” 与 “四重奏”，建立双中台打通线上线下。组织与意识层面，重视数据文化培育，鼓励员工学习数据相关技能；流程与规范方面，建立数据收集到数据产品产出的管理流程闭环，统一数据指标体系与管理制度；平台与工具层面，搭建大数据综合管理平台作为内部数据资产沉淀中心，建设全渠道数字化营销系统、业务管理平台、数据资产 - 标签与洞察平台，实现营销全链路数据监控；“四重奏” 落地方面，开展内部业务数据与数据追溯体系盘点，调研业务条线数据需求与管理层数据项目建设期望，设计数据收集体系与指标体系，建立统一的指标管理体系并完善更新修改方法，通过可视化设计提升指标体系价值。
应用效果：实现私域公域融合运营，多端共振打造差异化心智；线上 + O2O 跨端共振降低双端拉新成本，饿了么、支付宝与天猫旗舰店人群跨端营销提高拉新与促活效率；一方数据赋能线下生意，帮助门店拉新和复购，会员精细化管理提升复购率；联动饿了么端拓展线下到家场景，构建品牌私域流量池，30 天内升级人数 5898 人，近 7 天升级人数 1469 人，升级人群销售额 225w；会员领券核销率达 79%，核券销售额 360w，核销 ROI7.22；企业销量提升 42%，经营决策效率显著提高。
2. 某领先服饰集团：商品运营标签体系与数据升维赋能
面临问题：线上线下数据尚未一体化，信息体系协同不畅，形成数据孤岛；缺乏商品、渠道、库存一体化等标签体系，制约精准营销，难以实现良好的商品 - 渠道标签映射关系；数据分析能力较弱，难以从多维度对数据进行分析与业务场景规划与预测；运营过程重度依赖人工经验，铺货、增铺、调货、补货等精准度较低。
关键运营动作：以数据资产与标签体系方法论为核心，落地 “三要素” 与 “四重奏”。组织与意识层面，建立专项数据管理团队，推行数字化应用小工具提升工作效率；流程与规范方面，设计数据治理组织架构与宣贯办法，建立完善的数据资产运营框架及适配策略，规范数据治理与数据标准；平台与工具层面，搭建大数据管理平台、数据资产标签库、“爆旺平滞” 评级系统、柔性供应系统、商业智能系统，贯通前台、中台与后台，形成结构化数据模块与数据闭环运营；“四重奏” 落地方面，全面盘点数据资产，探查数据质量与风险，梳理关键业务流程指标体系，进行数据清洗与标准建立，评估数据资产应用成熟度与风险度。
应用效果：建立商品生命周期标签体系与渠道标签体系，实现数据升维与精准企划；通过商品 - 渠道标签匹配，优化商品运营流程，包括商品企划、铺货增铺、销售规划、补货调货、库存一体化等环节；补货准确度显著提升，补货效率从 5 小时降至 1 小时，实现 “销一补一” 与安全库存动态调整；建立消费者客群标签体系，支持 VIP 分群营销、偏好分析与客群全生命周期闭环管理；实现数据标准化管理，数据质量大幅提升，内部数据共通、实时共享，外部数据有效接入，全域数据感知与数据主动触达，助力业务场景信息推送与正确商品、资源匹配。
（二）前瞻实践：融合前沿技术，构建智慧生态
某头部乳制品集团：数字化供应链与产业生态构建
面临问题：业务计划制定、布局优化等环节缺乏数据支撑；业务信息（如重点物料产能）重度依赖人工收集；业务执行情况跟踪与分析依靠人工，无法实现及时风险预警、业务各节点时效性分析与服务；尚未建立固化的数学模型，手工处理历史数据，导致业务流程效率低下，预测精准度较低；内部信息拉通程度差，信息共享能力弱，对原材料、产成品货龄及在库停留时间等信息把握不足。
关键运营动作：依托中台支撑与算法模型加持，深度融合 “三要素” 与 “四重奏”。组织与意识层面，组建百余人的数据管理团队，强化数据资产价值观念与内部数据资产运营意识；流程与规范方面，梳理集团与子公司治理关系，设计系统架构与数据管理流程，制定数据管理阶段路线与指标体系规划，建立规范化的数据管理流程与统一的数据标准，覆盖数据资产管理全生命周期；平台与工具层面，搭建大数据管理平台、供应链管理平台、数据仪表盘、数据中台，整合智能制造、ERP 系统、智能办公三大 IT 系统，运用 SAP WMS、TMS、OCP 主数据等系统，引入 NLP、机器学习、深度学习、时间序列、运筹优化、计算机视觉等 AI 技术；“四重奏” 落地方面，全面盘点数据资产现状及诉求，评估数据资产质量、价值、应用成熟度与管理自动化程度，开展数据治理实现数据集中存储与沉淀自动化，通过数据共享实现内部数据良性循环与价值复用。
应用效果：建立端到端的数字化供应链规划，实现业务智慧运营。构建原奶布局模型、仓储布局模型、线路优化模型、产能布局模型、年 / 月 / 日预测模型、日排产模型、日变更模型、月累计排产模型等一系列数学模型，模型线路使用率提升至 5X%-6X%，计划运量达成率提升至 2X%-3X%，月度预测精准度高达 9X.X%，日度预测模型准确率达 8X%，旬排产引用率提升至 8X%，分工厂、分日排产引用率提升至 5X%；实现销售仿真、补货仿真、调拨仿真、履行仿真等，优化产业资源布局、产能优选、车辆调度、排产、物流可视化等环节；联通业务平台、仓储物流在线与订单同步联动，整合销售数据、营销数据、渠道数据、行业数据、财务数据、经销商数据、商品数据、门店数据等海量数据，实现精准排产、智慧库存、智能履约与智慧销售；建立生态协同体系，打通供应商、经销商、物流、销售等产业链各方，实现数据驱动的产业生态优化与智慧供应链升级。
五、总结与展望
在数字经济时代，数据作为新型生产要素，已成为企业数字化转型的核心驱动力。2020 年新冠疫情加速了数字经济的发展，后疫情时代，企业数字化转型需求持续攀升，线上化、数字化服务能力成为转型变革的核心诉求，而数据资产运营则是转型成功的关键环节。
数据资产运营的核心在于 “三要素” 与 “四重奏” 的协同推进。“三要素”（组织与意识、流程与规范、平台与工具）为数据资产运营奠定坚实基础，“四重奏”（盘点、评估、治理、共享）则构建了数据资产运营的完整流程。通过二者的有机结合，企业能够破解数据孤岛、数据质量低下、数据价值难以释放等痛点，实现数据从原始原料到高价值资产的转化，在商机洞察、降本增效、风险管控、辅助决策等方面获得显著成效。
从实践来看，无论是食品零售、服饰、乳制品等传统行业，还是新兴产业，数据资产运营都已展现出强大的赋能价值。通过全域营销、智慧供应链、商品运营标签体系等落地场景，企业实现了业务流程优化、运营效率提升与商业模式创新。
展望未来，随着数据量的持续增长、技术工具的不断迭代、人才队伍的日益壮大与监管政策的逐步完善，数据资产运营将进入更成熟的发展阶段。企业需持续深化数据驱动意识，完善组织架构与流程规范，强化平台工具支撑，深耕 “三要素” 与 “四重奏” 的核心要义，通过数据重塑业务链与管理链，让数据成为真正的生产力，最终实现企业长远发展愿景。数生万物，转型之本，数据资产运营已成为企业在数字经济时代立足与发展的必然选择。
以下内容来源于“中国软件评测中心”（ID：china_testing）
