——《迈向数据资产化之路：高质量数据资产评价体系介绍》课程深度复盘与行动启示
“在数字经济时代，数据已不再仅是‘石油’，更是驱动金融机构高质量增长的‘新基建’。谁能率先构建高质量的数据资产评价体系，谁就能掌握未来竞争的主动权。”
2024年10月29日，中国农业银行特邀银行数字化转型导师、中国银行业协会特聘讲师——坚鹏，在深圳为总行及各地分行的数据管理工作负责人带来了一场极具前瞻性与实战价值的重磅课程：《迈向数据资产化之路：高质量数据资产评价体系介绍》。
这不仅仅是一次知识传授，更是一次关于“数据资产化”的战略启蒙与路径指引。坚鹏老师凭借其对数据资产管理领域的深刻洞察与丰富的一线实战经验，围绕数据资产管理概述、数据资产管理内容、数据资产管理实施三大模块，层层递进，帮助农行的数据管理精英们系统构建了从“数据资源”到“数据资产”的完整认知框架与落地方法论。
本次课程直击金融机构数据资产化进程中的三大核心痛点：数据资产是什么？数据资产如何管？数据资产如何用？坚鹏老师通过三大模块，为学员们一一拆解。
课程开篇，坚鹏老师便从最根本的概念入手，为学员们厘清了数据管理、数据治理、数据资源与数据资产四者的本质区别与内在联系。
学员启示：来自总行的数据管理负责人感慨道：“以前我们更多关注数据治理，今天坚鹏老师让我明白了，治理是手段，‘数据资产化’才是目的。这个视角的转变，让我们对工作的价值有了全新的认识。”
本模块是课程的灵魂所在。坚鹏老师提出了数据资产管理的三大核心内容：数据资产管控、数据资产应用、数据资产运营。
数据资产管控（基础）：坚鹏老师系统讲解了数据治理的完整框架，从数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、数据安全管理、数据架构管理、主数据与参考数据管理、数据开发管理、生命周期管理八大专题入手，构建了全面而深入的数据治理体系。
数据标准管理：
强调“数据不标准，治理一场空”，系统介绍了从标准体系构建到标准落地的全流程。
数据质量管理：
提出“完整性、规范性、唯一性、一致性、及时性、准确性”六维评估模型，并结合兴业银行EAST案例剖析了数据质量问题的根治方法。
元数据管理：
将元数据定位为“数据的导航地图”，详细介绍了元数据采集、存储、管理与服务的技术路线。
数据资产应用（价值）：坚鹏老师强调，数据资产的价值最终要通过应用来体现。他系统展示了数据资产在经营分析、绩效考核、战略决策、监管报送、风险防控等场景中的应用路径，以及如何通过报表、决策支持、深度学习等方式释放数据价值。
数据资产运营（闭环）：坚鹏老师提出了数据资产运营的“四步法”——确定有价值数据、确认可获取数据、数据资产化、扩大数据资产应用范围。他认为，当数据集满足“权属明确、可获取、有价值、成本或价值可被计量”四大条件时，就可以被视为数据资产并进行运营。
学员启示：一位来自分行的数据管理骨干表示：“坚鹏老师讲的‘数据资产管控、应用、运营’三大支柱，让我对数据资产管理的全貌有了系统性的认识。以前我们是零散地做治理，现在明白了，只有把‘管控、应用、运营’三者联动起来，才能真正释放数据价值。”
本模块是本次培训的实战核心。坚鹏老师系统介绍了数据资产管理的四种主要模式、两种建设策略、多种切入方式，以及组织架构设计与制度体系建设，为农行的数据资产化之路提供了清晰的路线图。
四种建设模式：
整体规划模式（大而全）、面向业务分析模式（短平快）、企业级应用建设模式（建即用）、数据管理平台模式（中台赋能）。
两种建设策略：
自上而下（规划先行、体系先行）与由下而上（需求驱动、快速见效）。
三种切入方式：
生产系统入手（大型系统建设、数据模型建设、主数据建设）、数据系统入手（统一数据平台、数据集市）。
组织架构设计：
坚鹏老师系统讲解了“决策层（数据资产管理委员会）—管理层（数据资产管理中心）—执行层（各业务/技术部门）”的三层组织架构，以及各角色的职责与能力要求。
制度体系建设：
他提出了覆盖“数据标准类、数据管理类、数据应用类”的完整制度体系，强调规范需细化至接口设计、开发、模型设计、数据开放及服务封装等内容。
学员启示：一位负责制度建设的学员分享道：“坚鹏老师提出的‘数据资产入表流程’让我印象特别深刻。从合规、权属、经济利益确认、成本归集与分摊，到信息披露，五个环节环环相扣。这为我们未来推动数据资产入表工作提供了清晰的实操路径。”
本模块是课程的警示与收官。坚鹏老师用高度凝练的语言，总结了数据资产管理失败的五大主要原因，并提供了对应的五大成功要素。
五大失败原因：
认知战略层面：
没有上升到数据战略层面，缺乏一把手牵头，中途放弃目标。
文化价值层面：
没有形成精益实用的数据驱动文化，历史习惯阻碍落地。
技术工具层面：
无法驾驭以元数据平台、质量平台、标准平台为代表的先进生产力。
组织协同层面：
没有建立高效的数据组织协同机制，互相推诿扯皮，组织墙问题突出。
人才体系层面：
没有配套的数据人才支撑体系，团队成长缓慢。
五大成功要素：
明确责权利标，推进管理：
清晰界定角色职责，确保每一环节责任到人。
着眼业务应用，释放价值：
以业务价值为牵引，避免陷入纯技术建设误区。
有效合理引进技术，提升能力：
以元数据、质量、标准三大平台为抓手，赋能治理能力。
加强数据合规，注重风险风控：
在合规框架内开展数据资产化，守住风险底线。
持续迭代完善，形成良性闭环：
建立PDCA循环机制，持续优化数据资产管理体系。
学员启示：一位来自数据治理团队的负责人感慨道：“‘五大失败原因’我逐条对照，发现自己部门至少踩了其中的两条。坚鹏老师的这个总结，给我们敲响了警钟，也提醒我们在推进数据资产管理时，一定要避免这些‘坑’。”
培训结束后，来自全国各地分行的数据管理工作负责人纷纷表示，本次培训“解渴、提气、管用”。
一位来自总行数据管理部的负责人表示：“坚鹏老师提出的‘数据资产管控、应用、运营’三大支柱，让我们对数据资产管理的全貌有了系统性的认识。以前我们是零散地做治理，现在明白了，只有把三者联动起来，才能真正释放数据价值。”
一位来自分行的数据管理骨干分享道：“‘数据资产入表流程’是我最关注的内容。坚鹏老师从合规、权属、经济利益确认、成本归集到信息披露，五个环节环环相扣，为我们未来推动分行层面的数据资产入表工作提供了清晰的实操指南。”
一位负责制度建设的数据工作者表示：“五大失败原因和五大成功要素的总结特别有力量。我逐条对照自己部门的工作，发现了不少亟待改进的地方。接下来我准备把这些内容带回去，组织团队进行一次全面的‘体检’。”
培训虽已结束，但中国农业银行迈向数据资产化的征程才刚刚开启新篇章。结合课程精华，坚鹏老师对各位数据管理工作负责人提出五大行动建议：
建立数据资产管理顶层架构：
推动成立数据资产管理委员会，明确数据战略方向，统筹全行数据资产管理工作的规划与决策。
推进数据资产盘点与目录建设：
全面梳理全行数据资源，建立统一的数据资产目录，识别核心数据与重要数据，夯实数据资产化的基础。
构建高质量数据资产评价体系：
建立涵盖数据质量、数据价值、数据安全、数据应用等多个维度的评价指标体系，探索数据资产的分级分类与定价机制。
强化数据资产安全管理与合规运营：
在数据采集、存储、使用、加工、传输、销毁等全生命周期中，严格落实数据安全与合规要求，建立常态化的风险监控机制。
加速数据资产人才队伍建设：
以本次培训为起点，建立常态化能力提升机制，培养一批懂数据、懂业务、懂管理、懂价值的复合型数据资产专家。
中国银行业协会、中国人民银行及清华大学总裁班特聘讲师坚鹏坚信：在数字经济时代，数据资产是银行最宝贵的“新基建”之一。只有率先构建高质量的数据资产评价体系，才能在激烈的市场竞争中占据先机，实现从“数据资源”到“数据资产”再到“数据资本”的华丽蜕变。期待中国农业银行的各位数据管理精英，以本次培训为新的起点，将所学所获转化为推动农行数据资产化进程的“核心引擎”，在数字化转型的大潮中乘风破浪，行稳致远，共同开创农行高质量发展的新篇章！
