出版企業數據治理與資產管理策略研究

摘 要：在數字經濟快速發展的背景下，數據資產化已然成為推動出版企業高質量發展的重要路徑。本文從出版企業的視角出發，深入分析數據治理與資產管理的重要性，對出版企業在數字治理方面的組織架構、流程設計和技術支持進行系統分析，并結合數據治理、數據入表及數據流通的核心環節，提出科學有效的數據資產管理策略。研究表明，通過完善數據治理框架、推動高質量數據產品開發、強化數據安全保障與權屬管理，出版企業能夠最大化挖掘數據資源的潛在價值，增強市場競爭力，加速行業的數字化轉型。

關鍵詞：數據治理 數據資產化 出版企業 數字化轉型

數字經濟正以前所未有的速度重塑社會的發展格局，深刻推動傳統產業模式的變革，并逐步構建起全新的發展范式。[1]2019年，黨的十九屆四中全會首次將數據納入生產要素序列，數據資產化作為實現數據要素價值的關鍵手段的戰略意義日益凸顯。2023年2月27日，《數字中國建設整體布局規劃》明確了數字中國建設的“2522”整體框架，其中提出暢通數據資源大循環的要求，進一步完善了數據要素的管理體系和制度。[2]同年12月31日，國家數據局聯合17個部門發布的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》強調數據要素對數字經濟發展的放大、疊加和倍增作用，明確構建以數據為核心要素的數字經濟體系是推動高質量發展的必然選擇。[3]

這一系列政策舉措彰顯了數據要素作為數字經濟基礎資源的重要地位。而推動數據資產化已成為實現數據要素順暢流通與有效交易的核心工作。在數字產業化與產業數字化雙向推進的過程中，組織內部積累的數據資產規模持續擴大，數據價值的挖掘需求不斷提升。特別是《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度 更好發揮數據要素作用的意見》的發布以及財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）的落地施行，顯著加速了數據資產化的進程。

從出版企業的視角來看，有效的數據治理機制不僅能夠實現企業內部多元數據的高效集成，還可以深度挖掘數據潛在價值，加速實現數據資產價值的最大化。這為出版企業提供了強勁的發展動力和廣闊的市場空間，使其能夠在數字化浪潮中構建獨特的競爭優勢與可持續發展模式。通過完善數據治理，出版企業不僅能夠應對日益激烈的市場競爭，還能夠實現跨越式發展，為行業數字化轉型提供新的路徑支持。

本文以出版企業為研究對象，圍繞數據治理與數據資產管理展開探討，提出適合出版企業特點的數據治理框架，探索數據資產化的實現路徑，并針對當前面臨的挑戰提出切實可行的解決方案。

一、出版企業數據治理研究現狀

1.出版行業數據治理的必要性

在數字經濟快速發展下，數據治理已然成為各行業高質量發展的重要驅動力。作為典型的數據高度密集型行業，出版企業更迫切地需要將龐大且復雜的數據資源轉化為可深度開發、高效利用并具有交易價值的數據資產。而構建科學高效的數據治理與資產管理體系，這不僅能夠幫助出版企業解決數字資源轉化為數字資產的問題，更使其能在跨界融合與創新發展的進程中占據有利地位，有效推動企業轉型升級，為國家數字經濟的繁榮發展注入出版活力。

數據治理的重要作用在出版企業中有著多方面體現。出版企業可以憑借高效治理打破數據孤島，進而強化數據資源整合能力，實現多源數據的有效集成。另外，通過對數據進行清洗、分類與分析，能挖掘出數據潛力，驅動產業升級，助力市場預測、內容創新以及用戶洞察這些關鍵業務。在數據安全與合規方面，出版企業可以確保數據流通與交易符合相關法律法規要求，從而降低相關風險。數據治理還能推動出版企業從傳統出版模式向數字出版模式深度轉型，助力數字化轉型進程，為企業構建新的增長路徑。這些作用對出版企業可持續發展意義深遠。在推動數字文化建設上，出版企業可以通過數據治理提升出版資源的數字化應用水平，為國家文化數字化戰略提供堅實支撐。通過數據資產化路徑，出版企業能夠提升自身估值與盈利能力，實現社會效益與經濟效益的雙重增長。并且，出版企業還可借此構建強大的行業競爭壁壘，在數據驅動的市場競爭環境中保持領先地位。盡管目前出版企業在數據治理與資產管理方面已經取得了一定成效，但仍然面臨諸多挑戰，包括數據孤島現象嚴重、治理工具匱乏以及數據流通機制不完善等問題。[4]在數字經濟加速發展的背景下，數據資產化的需求日益迫切，如何有效治理與利用數據資源是出版企業亟待解決的關鍵課題。

2.出版行業數據治理體系建設路徑探究

數據治理框架是指企業為了有效管理和利用數據資源所建立的一套系統化的管理機制。它是數據治理工作的基礎，用于定義數據治理的組織架構、流程、技術支持和實施方法，確保數據的質量、安全性和合規性。

目前，學術上對數字資產管理的分析主要基于三大理論模型。首先是數據價值鏈理論，它強調數據在獲取、處理、分析和應用等環節的價值轉化過程。該理論可作為出版企業數據治理研究的核心方法，通過對數據價值鏈的分解和分析，明確每個環節的治理重點，提升數據資源的經濟價值。其次是數據生命周期管理理論，主要聚焦于數據從產生到歸檔、銷毀的全過程管理，強調全生命周期內數據的質量和安全保障，為出版企業的數據資源長期有效利用提供理論支持。最后是資產全生命周期管理理論，主要關注數據資產在獲取、評估、維護和利用等各階段的管理，適合數據資產化需求較強的企業，助力其挖掘和實現數據的商業價值。

此外，關于數據治理的研究，學術界主要集中于政府、高校和企業三類主體。研究視角分為以下兩種，首先是利益相關方視角，強調通過協調人、數據、技術與規則之間的互動，促成相關方利益的平衡與合作，具有以人為本的特點。其次是技術視角，更聚焦于數據治理對象本身。

數據治理作為系統工程，出版企業需要依據自身的數據戰略、資源以及目標來進行規劃。頂層設計法會從自身發展戰略與變革目標切入，構建數據治理的整體框架，對治理路徑與管理策略加以規劃。雖然這種方法在戰略導向顯著的企業適用，但往往周期長、成本高。如果采用監管驅動法，就可以依據政策法規以及行業標準，對自身在數據管理、數據安全與數據服務方面的能力進行評估，從而制定改進方案。像銀行、通信等強監管行業就有較多應用。還有應用牽引法，這種方法就是圍繞具體數據應用場景開展數據治理工作，以反向推動數據的高質量供給。只是這種方法雖然見效快，但在一些方面存在片面性，需要結合其他方法才能達成全面治理效果。

鑒于出版企業的數據治理需求兼具業務實踐性與數據資產化的特點，本文結合應用牽動法與頂層設計法兩種方法，構建出版企業數據治理體系框架，以出版企業數字化轉型建設為立足點，以組織架構、流程設計、技術支持為主線，結合國家數據相關法律法規的要求，有針對性地開展數據治理的規劃、設計和實施工作，形成覆蓋“1個目標、3個導向、3個治理過程領域”的數據治理體系框架（見圖1）。基于“提升數據資源利用效率、挖掘數據資產潛在價值、保障數據安全合規、支持企業數字化轉型與創新”的目標，確立“資產導向增值、知識導向構建、數據增效利用”的數據治理導向，選取組織架構支撐、流程設計優化、技術支持賦能三個過程領域進行精準治理實施，以推動出版業多源異構數據的高效匯聚、有序組織、深度融合利用與廣泛開放共享，為出版企業數字化轉型奠定高質量的數據基礎。

二、出版業數據資產化的主要實現路徑

基于上述出版企業數據治理框架，出版企業要從資產導向增值、知識導向構建、數據增效利用三方面著力，不斷推進數據治理重點領域建設，同時通過建立更加完善的數據治理保障機制，自上而下貫徹執行“數據治行”的理念，全面營造數據治理企業文化組織框架、技術設計、流程支持。

（一）優化頂層規劃與協同機制，賦能出版企業數據治理新質效

在出版企業開展數字治理的過程中，完善的組織架構是數據治理有效實施的基礎和保障。數字治理作為一項系統性工程，涉及多個部門、多個層級和多個領域，必須建立強有力的組織領導機制，才能統籌協調各方資源、推進任務落地，實現數據資源的高效管理與資產化轉化。

出版企業數據治理的有效推進，首先需建立高效領導機制。在企業層面，應當設立由企業管理層直接牽頭的數據治理委員會，由該委員會承擔起制訂數據治理總體規劃、明確戰略目標以及規劃具體行動計劃的重任，并以此全面指導與監督企業數據治理工作的全方位開展，統一協調各部門在數據治理任務中的部署與落實工作。在委員會之下，應當設置數據治理辦公室，并由專業的數據管理部門負責日常管理事務，包括數據治理政策的制定、項目執行的推進以及數據治理效果的監控等工作。其中技術部門聚焦于數據采集平臺搭建與相關技術支持工作；業務部門側重于數據資源的實際業務應用與價值挖掘；資產管理部門著力于數據資產化后的價值評估與交易運作；財務部門則為數據治理提供堅實的財務資源保障，包括專項資金撥付、費用預算管理等。在明確分工基礎上，大力加強各部門之間的協同合作，打破部門間的數據流通壁壘，針對數據治理項目積極探索 “集中 + 分散” 相結合的柔性組織模式，逐步塑造適應數字化發展需求的敏捷組織架構，以靈活高效的組織形式應對數據治理過程中復雜多變的任務與挑戰。通過以上工作構建起以數據管理部門為牽頭核心的全企業數據治理組織體系，如圖2所示，各部門依據自身職能定位明確在數據治理流程中的具體職責，實現各司其職、分工清晰且職責明確，為數據治理工作提供堅實的組織領導保障。

出版企業數據治理的推進還要深化思想認識根基。出版企業需要借助專題宣講、專業授課、行業論壇、深度研討會等多元形式，促使出版企業全員尤其是管理層深刻認識到數據資產化在推動企業數字化轉型進程中的關鍵意義與緊迫性。從宏觀戰略高度出發，將出版企業數據資產化與促進數字經濟高質量繁榮發展、推動數字中國建設以及提升國家核心競爭力緊密相連；從企業微觀角度出發，將出版企業數據資產化作為出版深度融合發展與數字化轉型升級的關鍵核心驅動力，從而實現企業全員在思想與目標上的高度統一，凝聚起強大的企業發展合力。

出版企業數據治理的深化還需要強化行業協同網絡。推動出版企業數據資產化是一項復雜的系統性工程，需要行業層面與企業層面構建起跨組織、跨部門的高效協同工作機制。在行業層面，政府管理部門、研究機構、技術公司與出版單位需要形成積極、緊密的聯動關系。由政府部門制定總體指導思想、戰略目標、行動計劃、扶持引導政策以及監督管理制度，進而為出版企業數據資產化營造良好的政策環境與制度框架，提供堅實的政策支撐保障體系。研究機構則需要充分發揮自身的學術研究優勢，積極探索數據資產化相關的前沿理論方法，為出版企業數據資產化提供科學的理論支撐保障體系。技術公司則需要憑借自身的技術研發實力，開發研制相關的數字化工具與平臺，為出版企業數據資產化提供先進的技術支撐。出版單位作為出版企業數據資產化的核心實施主體責任重大，需要勇于探索具體的實施方法與路徑，全力推進各項實際工作任務在本企業的有效落地，為出版企業數據資產化提供豐富的實踐支撐保障體系。

（二）精研流程設計與價值進階，激發出版企業數據治理新效能

出版企業所擁有的數據資源具有規模龐大、品質卓越、種類多樣、數字化建設基礎堅實以及產權歸屬明確等鮮明特點。[5]在開展數據治理與資產管理相關工作的進程中，這些特點一方面為出版企業提供了獨特的優勢條件，使其在數據利用與價值挖掘方面具備良好基礎；另一方面也催生出了特定的挑戰和困難，對出版企業的數據管理策略與創新實踐提出了更高要求。為有效達成數字治理與資產管理雙重目標，出版企業需要構建起以數據治理為起始點，緊密圍繞數據入表、數據流通及數據產品創新等關鍵環節構建完整且閉環的流程設計體系。

1.數據治理環節

數據治理在數據資產化進程中處于起始關鍵位置，這個環節的核心任務在于全面提升數據質量、增強數據可用性并拓展數據價值，以此為基礎構建起系統完備的數據資源管理架構。只有這樣才能為出版企業的數據資產化進程筑牢根基。這要求出版企業從多維度入手，制定全面且細致的策略規劃。

在數字化與初步加工階段，出版企業承擔著關鍵任務。針對紙質出版物，出版企業有責任采用先進數字化技術，將紙質出版物轉化為結構化數字內容格式，這能提升數據可處理性，還可為后續數據分析提供強力支撐。對于富媒體資源，出版企業要對富媒體資源進行格式優化與整理，就音視頻資源而言，出版企業需統一其格式、調整分辨率、添加元數據，以此確保數據完整一致，使其契合數據治理及后續應用標準化要求。

數據清洗與標準化處理環節極為重要。出版企業要運用專業數據處理工具與算法深度清理冗余數據，精準剔除錯誤數據，并且同步開展數據脫敏與對齊工作，這樣做既能保障數據安全規范，又為數據的可靠應用筑牢根基。

確定治理范疇對數據治理工作意義重大。作為數據治理主體，出版企業要依據自身業務需求與發展戰略，把內容數據、經營數據等納入治理范圍，同時要識別并剔除低價值數據。如此，出版企業可集中資源于高價值與核心業務數據，實現資源優化配置，提升數據治理效率與效益。

搭建多層次數據存儲體系是關鍵架構支撐。出版企業要構建數據資源庫，要以主題分類為核心，并充分考量數據存儲結構、索引方式以及訪問權限設置等因素，以達成數據分類存儲與有序管理目標。此外，出版企業還應對數據資源深度標注，運用自然語言處理技術與人工標注相結合的方式，為數據添加關鍵詞、主題標簽、行業分類等標注信息，把數據塑造為可深度分析與挖掘的知識型數據資產，為數據價值深度挖掘與創新應用創造良好條件。

2.數據入表環節

數據入表作為數據資源邁向資產化的核心樞紐，其核心目的在于借助評估、確認及入賬等一系列流程，使數據資源獲取法律層面的認可并彰顯經濟價值。

出版企業需要重視數據價值評估環節。在這個環節，出版企業要運用專業評估方法對數據資源作量化評估。成本法為價值評估提供從成本視角出發的量化依據，會依據數據開發與加工的實際成本投入評定價值，此時出版企業著重考量數據生成過程中的直接成本要素與間接成本要素，數據采集的人力成本以及數據存儲的設備成本都在考量范圍內。收益法也相當關鍵。出版企業運用收益法時，會按照未來數據應用的預期收益進行預估。為此，出版企業應綜合且深入地分析數據應用場景。市場法也是重要評估方法之一，出版企業運用市場法時，會參考同類數據產品的市場交易價格，結合自身數據的供需狀況，適度調整評估結果。

完成價值評估后，出版企業便進入資產分類與入賬流程。出版企業需將數據資產劃分為兩大類進行入賬操作。一類是無形資產，例如ERP數據、用戶行為數據等。這類數據主要服務于企業內部管理決策流程，雖然沒有實體形態，但對出版企業運營管理優化與戰略決策制定具有不可或缺的關鍵支撐作用。另一類是存貨項目，是可直接參與市場交易的數字內容資產。這些資產具備明確的市場交易屬性，出版企業在通過各種數字平臺在市場流通中實現價值的直接變現與增值入賬時，必須詳盡記錄數據資產的開發成本、評估方法及價值確認依據。無論是人力成本、技術投入成本，還是采用的具體評估模型與參數等信息，都要完整記錄，確保入賬信息完整、準確且可追溯，這為企業財務報表的真實性與可靠性提供了堅實有力的保障。

在數據資產信息披露方面，出版企業要嚴格遵循財務部《暫行規定》的要求，精準披露入賬資產的期初余額、期間變動、期末余額及攤銷情況等關鍵信息。對于尚未入表的高價值數據資源，出版企業可依據自身實際情況與戰略考量選擇性披露相關信息。

3.數據流通環節

在數據治理流程中，數據流通環節非常關鍵。數據流通主要依靠數據資源的共享機制與交易機制，這些機制相互配合協同，共同構建起高效的數據流通體系，讓數據在企業內外流轉順暢，同時也充分挖掘與拓展了數據的商業價值。它給出版企業的數據治理與資產管理進程增添強大動力，為數據產品創新環節筑牢基礎，進而持續提升出版企業在市場中的競爭力與影響力。

首先需要注意的是企業內部流通方面，出版企業在此扮演著關鍵角色，其首要任務便是打破部門壁壘。出版企業應當通過積極的努力，推動數據在內容策劃、市場營銷以及運營管理等內部業務場景中，達成跨部門的無障礙共享。這能夠讓數據在企業內部不同業務環節間高效流轉并協同應用，直接提升企業內部運營效率與協同創新能力。同時，為了更好地支撐內部數據流通，出版企業還應依托數據中臺構建統一的數據存取與分發功能平臺，從而規避數據孤島現象。通過數據中臺的整合與樞紐作用，出版企業可實現對企業內部數據資源的集中管理與靈活調配，從而為各個部門提供便捷、高效的數據服務支持，極大地提升企業內部數據利用效率與整體運營效能。

當視角轉向外部交易與應用層面時，又有著不同的策略與行動。在場內交易方面，出版企業應當充分利用全國數據交易所平臺，將如學術期刊數據、行業年鑒數據庫等高價值數據資產掛牌交易，借助交易所規范化的交易機制、廣泛的市場參與度以及專業的交易服務體系，實現數據資產在公開市場環境中的公平交易與價值實現，拓展數據資產的市場交易邊界與價值實現渠道。對于場外交易，出版企業應當展現出勇于探索的精神，結合自身數據資產特質與市場需求特點，積極探索數據要素投融資、數據資產質押等多元化創新交易模式，并靈活開展場外交易活動。這樣才能拓寬數據資產交易的靈活性與創新性路徑，為數據資產價值變現開辟更為豐富多元的市場空間與商業模式。

在整個數據流通環節，技術支持保障體系同樣不可或缺。數據中臺作為銜接后臺數據資源庫與前臺數據應用平臺的核心樞紐，承擔著數據授權、格式轉換及安全防護等關鍵職能。數據中臺通過自身高效運轉，確保數據在不同系統平臺與業務應用間安全、順暢流通與有效整合，為數據流通環節筑牢堅實的技術支撐與保障。同時，出版企業還應當善于利用智能分析工具為數據流通環節賦能。借助智能分析工具，實現數據流通中的趨勢預測、內容分析及可視化呈現等功能應用。依靠智能分析技術，提升數據流通的決策價值與應用效果，為數據在流通環節中的精準配置與高效利用提供智能化輔助決策支持。

4.數據產品創新環節

如今，數據產品創新也已成為出版企業未來可持續發展的重要戰略方向。出版企業若要在激烈的市場競爭中脫穎而出，提升數據的市場價值層級，就必須高度重視并積極開展數據產品創新工作，從多方面進行深入探索與實踐。

出版企業可以積極探索新型交易與服務模式。在數據資產的資本運作方面，出版企業可以深度探索數據資產在企業并購、質押融資和首次公開募股（簡稱IPO）中的創新應用路徑。在質押融資時，出版企業可依據數據資產的市場價值與潛在收益，與金融機構合作，開展數據資產質押業務，獲取企業發展所需的資金支持。在IPO過程中，將數據資產納入企業整體資產結構進行合理規劃與展示，向資本市場充分展現企業的數據資產優勢與潛力，為企業在資本市場的戰略布局與業務拓展提供全新的價值驅動引擎與資本運作工具，助力出版企業實現跨越式發展與價值倍增效應。

同時，在新興的定制化服務方面，出版企業應當主動出擊，精心為企業客戶量身定制個性化的數據分析與知識服務產品。針對特定行業的企業客戶，出版企業可組織專業的數據分析團隊，深入研究該行業的特點與需求，利用自身豐富的數據資源，為客戶提供如特定行業的深度分析報告等知識服務解決方案。通過這種方式，出版企業能夠深度挖掘數據資源在企業客戶業務決策、戰略規劃及創新發展等方面的潛在價值，實現數據資源與企業客戶業務需求的深度融合與價值共創，進一步拓展出版企業在知識服務市場的商業版圖與品牌影響力，建立長期穩定的客戶合作關系，為出版企業的持續發展奠定堅實基礎。

（三）深耕技術賦能與創新驅動，鑄就出版企業數據治理強支撐

出版企業若要達成數據治理與資產管理的預期成效，構建穩固的技術支持體系極為關鍵，因為這一體系既是數據治理的根基，又是推動數據要素化、資產化、市場化的核心力量。

1.以數據安全技術為首要任務，筑牢防護根基

出版企業在開展數據治理相關技術支持工作時，應優先聚焦數據安全技術的強化。出版企業可運用區塊鏈技術，于國家認可的公鏈平臺之上，對數據資產實施知識產權登記流程，這樣能有效保障內容數據資產的所有權歸屬清晰，使其免遭剽竊或侵占風險，為數據資產的安全性奠定堅實基礎。此外，出版企業還需依據如GB/T 43697—2024《數據安全技術 數據分類分級規則》等國家標準，對自身的數據資產展開分級分類工作。基于不同數據類型的特性，出版企業應逐一制定與之適配的差異化管理策略，以此確保各類數據在不同應用場景下均能得到妥善且安全的管理與使用，全方位維護數據安全。針對核心數據資產，出版企業應選擇私有化部署方案，并搭建安全接口網關，以此為外部提供數據服務。結合本地向量庫的檢索增強生成技術，出版企業既能實現高效的內容生成功能，又能確保數據始終處于可控狀態，保障數據的安全性與穩定性，降低核心數據資產面臨的外部風險，促進數據在企業內部及特定合作伙伴間的有序流轉與高效利用。

在數據存儲、傳輸以及使用的各個環節，出版企業應部署高強度的加密技術，用以保護重要數據。借助加密手段，可有效阻止未經授權的訪問行為，保障數據的機密性與完整性不受侵害。對于敏感數據，出版企業需采用脫敏處理方式，精準地屏蔽或替換其中的敏感信息，在確保數據可用性的同時，最大程度地維護數據的隱私安全，使數據能夠在合法合規且安全的環境下被有效運用。出版企業可引入多方安全計算、聯邦學習以及可信執行環境等先進的隱私計算技術。借助這些技術，出版企業能夠在數據“可用不可見”的特殊場景下，順利開展數據交易與使用活動，尤其適用于零信任的復雜環境。這不僅能夠極大地拓寬數據的流通與應用范圍，充分挖掘數據的潛在價值，還能切實保障數據在共享與交互過程中的安全性與合規性，為數據的安全應用創造有利條件。

2.搭建技術平臺，提升數據管理與分析綜合水平

在確保數據安全的基礎上，出版企業應著力搭建功能完備的技術平臺，以全面提升數據管理與分析的綜合效能。出版企業可借助數據挖掘和知識圖譜技術，對豐富的內容數據展開深度剖析。通過自然語言處理技術，出版企業能夠對內容知識點進行精確標注，構建系統的主題分類體系，并提取關鍵信息等。這些操作有助于為內容資源建立多維度的關聯關系，進而為出版企業提供智能化的檢索服務。這將顯著提升數據的檢索效率與利用價值，使出版企業能夠更好地挖掘數據背后隱藏的知識與信息，為內容創作、編輯策劃以及市場推廣等核心業務提供強有力的支持與保障。

出版企業還應當注意數據可視化平臺的多場景應用問題。解決數據可視化平臺的多場景應用問題，出版企業能夠將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖表、圖形等可視化形式，為出版企業的管理決策制定、資源分配規劃以及市場態勢分析等工作提供清晰的數據洞察與有力的決策依據。出版企業管理層也可基于可視化平臺所提供的精準信息，迅速且準確地把握企業運營狀況與市場發展趨勢，從而制定出科學合理的決策策略，有效提升企業的運營效率與市場競爭力，推動企業在數字化浪潮中穩健前行。

對于多源異構數據帶來的管理與應用挑戰，出版企業需積極開發專門的數據融合技術。通過該技術，出版企業能夠實現數據的有效整合、精準關聯以及一致性表征，打破數據孤島現象，促進數據在企業內部不同業務系統間的自由流通與高效共享。在此基礎上，出版企業應大力推進數據開放戰略，制定完善的數據共享政策與機制，鼓勵企業內部各部門以及外部合作伙伴積極參與數據的交流與合作，充分激發數據在知識創造與價值創造方面的巨大潛力，推動企業創新發展與行業協同進步，為出版企業在數字化轉型過程中創造更多的發展機遇與競爭優勢。

出版企業還可引入動態數據感知技術，對數據的內在特征進行精準刻畫與實時監測。借助該技術，出版企業能夠實現對數據的實時分析與動態預測，及時捕捉數據的細微變化趨勢與異常情況，為出版企業提供動態決策支持。例如，在出版選題策劃過程中，出版企業可依據實時的市場數據與讀者反饋，快速調整選題方向與內容策略，提高出版產品的市場適應性與競爭力，降低決策風險與運營成本，確保出版企業能夠在瞬息萬變的市場環境中保持敏銳的洞察力與靈活的應變能力。

3.推動語料庫與數據集開發，助力人工智能應用深化

出版企業應積極投身于語料庫與數據集的開發工作，為人工智能技術在出版領域的深度應用提供有力支撐與保障。出版企業可以主動對內部數據資源進行深度加工，包含清洗、轉化以及標注等一系列操作，從而開發適用于大模型訓練的高質量語料庫和數據集。通過這種方式，出版企業能夠有效避免行業數據資產被外部低價收割，切實保護企業自身的數據權益與競爭優勢。

出版企業還可聯合資源相近的同行單位，共同開展語料庫和數據集的開發與推廣工作。通過合作，出版企業能夠整合各方資源，形成規模效應與聯合競爭力。在此基礎上，出版企業應共同制定科學合理的市場營銷策略，明確數據產品的定位、定價以及推廣渠道等關鍵要素，積極拓展數據交易市場，掌控數據交易定價權，實現數據資產的保值增值，提升出版企業在數據市場中的話語權與影響力，促進出版行業數據資產的規范化與市場化發展。

出版企業還可利用自然語言處理技術，構建面向智能化服務的技術支撐體系。基于在日常經營活動中收集的用戶行為、閱讀偏好等多維度數據，出版企業可以開發智能推薦算法，為讀者提供個性化的內容推薦服務，優化出版企業的內容服務質量與用戶體驗。同時，出版企業可開發智能檢索工具，借助語義規則和自動化對比模型，為數據編目與資源分類提供輔助支持，提高數據管理的效率與準確性，促進數據資源的高效利用與價值挖掘，為出版企業在數字化時代的可持續發展提供源源不斷的動力與活力。

4.構建權屬保障與分配機制，平衡數據治理各方利益

出版企業在數據治理進程中，還需要注意構建完善的數據治理權屬保障與分配機制，這有助于確保各方利益在數據治理過程中得到有效保護與合理分配。出版企業可以通過算法技術，明確界定自身合法的數據行為邊界，從而構建規則化算法機制，對數據權屬進行合理賦權，有效保護著作權人、內容提供商以及出版企業自身的合法權益。在數據采集、使用以及共享等關鍵環節，出版企業應嚴格遵循算法設定的規則與流程，確保數據的來源合法、使用合規，避免因數據權屬糾紛而引發的法律風險與業務損失，維護數據治理生態系統的穩定與和諧。

出版企業還可以為重點用戶構建加密賬本，借助私鑰技術保障用戶對數據人身權和財產權的有效控制。通過這種方式，出版企業能夠增強重點用戶對數據隱私保護的信任度與安全感。同時，出版企業可設計合理的算法機制，對用戶共享的數據進行收益分成管理。通過明確的收益分配規則，激勵用戶積極參與數據資源的流通與共享，促進數據生態系統的良性循環與可持續發展，實現用戶與出版企業的互利共贏，共同推動數據治理工作的深入開展與不斷完善。

三、數據資產管理策略

出版企業不能僅僅止步于對數據資產化的重視。在達成數據資產化之后，數據資產管理的重要性應當被提升至更為突出的位置。

1.積極著手構建完善的數據資產管理制度

在日常經營中，企業要主動對產生的不同種類的經營數據進行匯總與梳理，打破部門間的數據壁壘，實現數據的共享與協同。通過運用數據分析技術，深入挖掘經營數據中的潛在價值。此外，出版企業還需重視交互與監測數據的管理，搭建大數據采集與管理平臺。

2.構建數據資產全生命周期管理解決方案

在生產環節，企業要確保數據采集的高質量完成，保證數據的完整性和準確性。在存儲環節，可采用分布式存儲技術，將數據資源分散存儲于多臺服務器上，提高系統的可靠性與穩定性。同時，強化數據加密和備份策略，防止因系統故障、網絡攻擊或人為失誤等原因導致的數據丟失或泄露。在流通環節，出版企業應積極推動數據資產在企業內部各部門之間以及企業與外部合作伙伴之間的流通，建立健全數據共享與交換機制。

3.推出數字資產管理系統

企業在借鑒其他成功案例的同時可結合自身實際需求，對數字資產管理系統的設計和功能進行優化。在技術選擇上，可以先引入已有的先進的資產管理技術和平臺，如SAP Enterprise Asset Management，并結合適合自己的數據庫管理系統和大數據分析工具，提高數據資產管理的智能化和高效化水平。同時，定期評估數字資產管理系統的性能、穩定性和安全性，及時發現并解決系統存在的問題，優化系統架構。采用分布式存儲和索引技術，提升數據查詢與更新效率，確保系統能夠適應企業不斷發展的數據管理需求。

4.數據資產的安全管理

企業要構建全方位的數據安全保障體系，通過數據加密技術對數據進行加密存儲和傳輸，設置嚴格的訪問權限管理，確保只有授權人員能夠訪問和使用數據。制定完善的數據備份和恢復策略，定期對數據進行備份，并將備份數據存儲在安全可靠的地方，防止因系統故障或遭受攻擊而導致數據損失。

四、總結與展望

本文系統探討了出版企業數據治理與資產管理的理論基礎及實踐路徑，著重闡述了數據治理在推動數據資產化過程中的關鍵作用。通過強化組織架構、優化流程設計以及加強技術支持，出版企業能夠有效促進數據資源的高效管理與價值轉化，這是實現數據資產化的重要環節。數據資產化的過程涵蓋數據治理、數據入表以及數據流通三個緊密相連的階段，它們共同構成一個數據價值從產生到確定，再到變現的完整閉環。為了最大化數據資源的經濟價值和社會效益，出版企業在數據資產管理上需從科學管理、運營開發、安全保障以及技術創新等多個維度協同發力，形成全方位的推進態勢。

通過構建數據治理框架和資產管理策略，出版企業不僅能夠深化數據資源的挖掘與利用，還能實現行業創新發展和核心競爭力的全面提升，為數字經濟的發展注入強大動能。

為在數字化轉型中鞏固競爭優勢并拓展發展空間，為數字經濟和出版產業高質量發展助力，出版企業可依循如下策略推進相關工作。

出版企業要著力解決數據分散、共享受阻的“數據孤島”問題。需大力強化數據中臺構建，借此推動部門間數據的順暢共享與高效協同。同時，積極構建跨機構、跨行業的開放型數據治理生態體系，打破數據壁壘，達成數據的廣泛互聯互通，從而大幅提升整體資源的利用效率，為企業創造更多合作契機與發展潛能。

出版企業務必重視數據質量提升工作。持續精細優化數據采集、清洗與加工流程，嚴謹制定并執行數據質量標準與管理規范，保障數據在一致性、準確性及完整性方面達到較高水準。并且，充分運用質量監控工具與動態檢查機制，對數據全生命周期進行嚴格把控，確保數據質量穩定且持續向好，為數據的有效應用奠定堅實基礎。

出版企業需大力培育數據人才團隊。積極引進數據管理、分析及技術開發方面的專業人才，同時注重內部人才的深度培養，全力打造跨學科、高水平的數據治理專業團隊。通過定期開展針對性培訓，切實提升全體員工的數據素養。此外，建立健全人才激勵機制，充分激發數據團隊的創新活力與工作熱情，為數據治理工作提供堅實的人才保障。

出版企業應全力構建以數據為核心的產業生態格局。深度融合數據治理與內容創作、市場運營及用戶服務等核心業務環節，精心打造全鏈條的數據增值服務體系。借助數據全生命周期管理手段，實現行業資源的協同整合與共享利用，有力推動出版行業邁向高質量發展新臺階，塑造行業發展新優勢。

參考文獻：

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[2]中共中央 國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》[EB/OL].（2023-02-27）[2024-04-20].https：//www.gov.zhengce/2023-02/27/cn/content_5743484.htm？eqid=ad458d2c0015b361000000036497e00d.

[3]十七部門關于印發《“數據要素×”三年行動計劃（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]劉鯤翔，王飚.“數據要素×”背景下關于出版業數據資產化的思考[J].出版發行研究，2024（8）：5-15.

（作者：李婧懿，北京印刷學院經濟管理學院工商管理學碩士研究生；王亮，北京印刷學院經濟管理學院院長、教授）