前言：
数据资产全过程管理试点工作实施近一年以来，可以看到，有部分企业通过全过程管理的积极实践，真正实现了对数据的创新应用与价值挖掘，提升了企业整体的数据认知，对企业的战略与业务发展起到了举足轻重的推动作用。此类实践之意义已远远超出了简单的数据产品挂牌与入表，效果明显。
本文作者结合团队服务行业龙头企业的案例实际，从数据全过程管理的脉络，方案及挑战角度进行拆析，希望能够给企业数据资产全过程管理提供有益的借鉴。
PART 01试点时间线梳理：从顶层设计到地方响应
2024年12月19日，财政部正式印发《关于数据资产全过程管理试点工作方案的通知》（财资〔2024〕121号），标志着国家级数据资产管理试点工作的全面启动。该文件明确了试点的总体要求、主要任务和工作安排，为后续工作提供了总纲领。根据部署，试点期为2025-2026年。其中，2025年初，试点单位启动数据资产全过程管理试点工作，选取试点主要内容，研究制定试点工作方案，报财政部备案;2025年底前，在数据资产台账编制、登记、授权运营、收益分配、交易流通等方面取得阶段性成效；2026年底前，完成试点任务，总结试点经验，完善数据资产管理制度标准体系和运行机制。
试点范围：1.水利部、农业农村部、文化和旅游部、国家卫生健康委、中国科学院、中国气象局、中国科协等中央部门；2.中国电子信息产业集团有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国东方航空集团有限公司、国家开发投资集团有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国交通建设集团有限公司等中央企业；3.北京、河北、大连、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、湖北、湖南、深圳、广西、贵州、云南等地方财政部门。
应财政部通知要求，各有关地区和数据管理部门积极组织申报、迅速响应，开始筹备和制定本地区的试点实施方案。进入2025年，多地相继发布并实施了本地区的试点方案。浙江省于2025年2月发布了《浙江省数据资产全过程管理试点实施方案》，成为全国首个出台方案的省份，具有较强的示范意义。2025年5月16日，上海市财政局发布落实财政部《数据资产全过程管理试点方案》的工作方案。安徽省、湖北省、贵州省、广西壮族自治区、大连市、湖南省均发布了试点实施方案。
PART 02构建全过程管理闭环
财政部的《试点方案》是全国工作的总遵循，其核心在于构建一个覆盖数据资产“出生”到“应用”全生命周期的管理闭环。主要任务可概括为以下五大环节：
台账编制：摸清数据家底
首要任务是要求试点单位全面梳理其持有或控制的数据资源，形成数据资产台账。这是后续所有工作的基础，目的在于解决数据资产“有什么、在哪里、谁管理”的问题，实现数据资产的规范化、目录化管理。
资产登记：赋予合法“身份证”
在台账基础上，推动符合条件的公共数据、企业数据在地方数据资产登记机构进行正式登记。登记机构审查后，将发放数据资产登记证书。这一证书是数据资产合规、确权的关键凭证，为后续的授权使用和流通交易奠定了法律基础。
授权运营：探索多元化模式
方案鼓励探索多种形式的授权运营模式。包括但不限于：
整体授权：将特定领域或全局的数据资产统一授权给一家国有运营公司。
分领域授权：按行业（如交通、医疗、金融）分别授权给不同的运营主体。
依场景授权：针对特定的应用场景（如普惠金融、智慧交通）进行精准授权。
此举旨在解决数据“由谁来运营、如何安全运营”的问题，确保数据价值在合规前提下被专业地挖掘和释放。
收益分配：明确“谁投入、谁贡献、谁受益”
方案明确了数据资产化过程中的收益分配原则。对于行政事业单位的数据资产，其收益按规定全面纳入预算管理，确保数据资源产生的收益反哺于公。这一机制旨在平衡各方利益，激励数据资源的持续投入和开发。
交易流通：推动数据依法交易
鼓励经登记和授权运营形成的数据产品，在合规的数据交易场所进行流通交易。方案特别明确，公共数据无偿用于公益事业，但可有偿用于产业发展，公共数据再次开发加工形成的数据产品或服务，价格由市场决定。这在体现了公共数据的公益属性的同事，为数据要素的市场化配置打开了通道。
安全底线贯穿始终：方案通篇强调安全合规，明确提出要“严防利用数据资产新增地方政府隐性债务”，为试点工作划定了不可逾越的红线。
PART 03亮点表现
在国家方案的统一框架下，各地结合自身数据资源和产业发展特点，探索出了各有侧重的实践路径。BCLaw挑选了几个具有代表性的省市方案，亮点展示如下：
PART 04对企业的影响
此次全国范围的数据资产全过程管理试点，正为企业划出一条新的竞争起跑线，其深远影响迫使企业必须进行深刻的战略与运营调整。对于企业而言，这套制度的建立首先为“数据变现”提供了官方的路径与合法凭证，彻底改变了数据资源在账面上“看不见、摸不着、估不准”的尴尬局面。这意味着企业手中沉睡的数据资源有望被激活为可计量、可交易、甚至可融资的正式资产，从而开辟新的融资渠道与商业模式，并直接在并购、上市等资本运作中提升企业估值。更重要的是，这一外部政策将强力倒逼企业进行内部革命，从过去粗放地“拥有数据”转向精细化的“经营数据”。为了达到资产登记与管理的要求，企业必须下决心打破内部根深蒂固的“数据孤岛”，建立统一的数据标准与治理体系，并可能重塑组织架构，设立如首席数据官这样的核心角色来统筹这一战略资产。同时，试点强调的公共数据授权运营为企业释放出前所未有的“数据红利”，提供了融合外部高价值信息以赋能精准决策、催生创新应用的巨大机遇。
然而，机遇与挑战并存，企业迈向数据资产化的道路上也布满荆棘。首当其冲的便是内部权责与利益分配的挑战，在数据法律权属尚未完全清晰的背景下，企业自身必须先厘清数据由谁产生、由谁管理、收益如何分配等内部核心问题，否则协同将无从谈起。其次，数据资产定价这一世界性难题同样摆在企业面前，如何为高度依赖场景的数据价值建立一套科学且被市场接受的评估方法，直接关系到数据交易的可行性与企业的直接收益。最后，数据安全与隐私保护的风险在数据流通深化的背景下被无限放大，企业如何在“用好”数据与“管好”数据之间取得平衡，构建贯穿全生命周期的安全合规能力，是对其技术投入、管理智慧和伦理责任的持续考验。面对这一历史性变局，那些能率先完成内部治理、适应外部规则并善用数据资产创造价值的企业，将赢得未来竞争的主动权，而行动迟缓者则面临被边缘化的严峻风险。
PART 05企业在实施全过程管理中可能遇到的问题及应对
作为数据合规专业律师，我们深知企业在数据资产化管理过程中常面临诸多困惑与挑战。以下针对企业最关心的五个核心问题，结合试点政策与实践，提供专业解答与建议，帮助企业把握机遇、规避风险。
哪些企业有必要进行数据资产全过程管理？
数据资产全过程管理并非仅限于大型企业或特定行业，而是所有依赖数据驱动业务、优化运营或探索新增长点的企业都应考虑的战略举措。具体而言，以下类型企业尤为必要：
数据密集型行业企业：如金融、医疗、电商、物流、科技等，这些行业天然拥有海量数据资源，通过全过程管理可实现数据价值最大化，例如试点中的中国移动、东方航空等央企。
计划进行数据交易或融资的企业：如果企业希望将数据用于交易、质押、作价入股或证券化，则必须通过登记、确权等环节获取合法凭证，否则无法进入合规交易市场。
面临合规压力的企业：随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规强化，企业需通过台账编制、安全审计等过程降低合规风险。
追求数字化转型的企业：尤其是传统制造业、零售业等，通过数据资产管理可优化供应链、提升客户体验，驱动效率提升，以及可以有的数据业务创新场景开发等。
建议企业尽早评估自身数据资源规模与潜力，若数据已成为核心生产要素或未来增长关键，则需立即启动全过程管理，避免在数据要素市场化浪潮中落后。
企业如何启动数据资产全过程管理？
第一步：内部诊断与台账编制：组织业务、技术和法务团队，全面梳理企业数据资源，包括数据来源、类型、使用场景等，形成数据资产台账，解决“数据在哪里、谁管理”的问题。
第二步：合规确权与登记：对符合条件的核心数据，向地方数据资产登记机构（如地方数据交易所或指定部门）申请登记，获取数据资产登记证书。这一步骤是数据“资产化”的法律基础，需重点审查数据权属链条，避免侵犯个人信息或第三方权益。
第三步：设计授权运营模式：根据业务需求，选择整体授权、分领域授权或依场景授权等模式，与内部团队或外部运营方合作，确保数据使用合规且价值最大化。
第四步：在合规的前提下将数据资产应用于实际业务场景，如客户画像、精准营销等，并建立收益分配机制，激励各部门参与。
企业可参考地方的试点方案，优先从高价值、低风险数据入手，小范围试点后再全面推广。同时，引入外部法律与咨询团队，确保方案符合区域政策。
数据权属与合规流通不清，如何应对数据资产化的法律与伦理挑战？
数据权属与流通合规是最大挑战，但可通过以下方式应对：
权属明晰化：遵循“三权分置”原则，在数据采集、加工环节通过合同明确权利边界。
合规流通机制：在数据流通前，进行个人信息影响评估和脱敏处理；可使用合规交易场所及或在律师指导下签订授权合同，明确使用范围、期限和责任。试点方案尤其强调“安全底线”，企业需严防数据滥用导致的法律风险。
动态合规管理：密切关注立法动态，企业应设立合规官岗位，或聘用外部律师，定期对员工开展数据安全方面的培训。
在数据资产化过程中，企业应“合规先行”，与专业律师合作设计数据治理框架，通过标准化降低法律风险。
如何将数据资产管理从一个项目转变为一项可持续的核心能力？
数据资产管理不应是短期项目，而需成为企业常态化运营的一部分。
组织与机制保障：设立首席数据官或数据治理委员会，将数据责任嵌入各业务部门；制定数据资产管理章程，明确流程、角色与考核指标。
技术平台支撑：投资建设集成化数据平台，实现数据采集、登记、评估、交易的一站式管理，并采用区块链、隐私计算等技术确保全流程可审计、可追溯。
能力内化与人才培育：通过内部培训、外部引进，培养兼具法律、技术和业务能力的复合型人才；与高校、研究机构合作，保持技术前沿性。
价值闭环与迭代：将数据资产收益纳入企业预算和绩效考核，形成“投入-运营-收益-再投入”的闭环；定期回顾试点经验，优化管理策略。
企业可借鉴地方的目标，制定自身路线图。最终目标是让数据资产管理像财务管理一样，成为企业的基础设施。
原文详见： 数据资产全过程管理：脉络、方案与挑战