隨著AI時代大步向前，數字化智能化已經從選擇題成了必答題。今年3月，國務院國資委印發《關于做好2024年中央企業內部控制體系建設與監督工作有關事項的通知》，更是讓國央企的數字化智能化建設，更加緊迫。

因為，《通知》明確指出，以穿透式監管為主線，以智能化轉型為抓手，進一步完善企業內控體系，推動管控實現自上而下全級次、全鏈條、全過程、全要素穿透，打破信息孤島，消除監管盲區。

大量國央企在數字化建設上也舍得投入。不過，在不少國央企，數據治理依然是個很大的問題。有些企業幾乎每隔一兩年，就要搞一次數據治理。但也有一些國央企，在數據治理上取得顯著成績，甚至實現了數據資產入表，非常值得學習。

不少國央企，之所以在數據治理的泥潭里不斷打滾，主要是因為每次數據治理都是一場運動，看似聲勢浩大，但缺乏持續性和系統性，治標不治本。

造成這一局面的原因也是多方面的：

首先，對數字化的認識不足。數字化意味著一個智能互聯、知識透明、敏捷致勝、邊界消失、創新無限的新時代的到來。所以，數字化不僅僅是一種技術變革，更是一場認知與思維革命?。面對數字化時代的到來，企業需要從戰略、組織、運營、人才等多個方面進行系統變革與創新。

所以，數字化轉型是典型的「一把手工程」。但不少國央企老總對數字化的認知仍停留在工具層面。再加上數字化不是立刻就能看出成效的改革，需要長周期的資源投入，一些企業在數字化建設上并不堅定，走走停停，造成大量問題。

其次，不少企業缺關鍵人才。數據治理需要懂技術、懂業務、懂管理的人才，但不少國央企內部缺少這樣的人才。事實上，在不少央國企數智化轉型進程中，傳統組織架構的慣性束縛與數字人才體系的供給失衡，已成為制約轉型縱深推進的深層矛盾。

就小明調研來看，不少國央企內部的數據治理是IT部門牽頭，但由于既懂技術又懂業務的人少，往往是一頓操作猛如虎，但是數據治理要服務的業務場景和目的都沒有整明白，結果可想而知。

這就導致不少國央企的數據治理缺乏頂層設計，缺乏全局視角，頭痛醫頭腳痛醫腳的被動應對業務問題，結果到處救火。

最后，未根據業務變化刷新。通過統一數據標準，可以有效地提高數據質量，確保數據可用性，提高數據的長期可維護性，更重要的是能夠顯著提升數據一致性，實現數據一致共享。然而，并不是做到這些就可以一勞永逸了。而是要根據業務的變化，動態刷新。

因為公司的業務變化很快，比如城投公司原來是做傳統的基建業務，現在要向產投轉型；很多其他國央企，也要布局戰略新興產業。這就需要根據業務動態調整，所以數據治理也是一個動態的過程，常做常新。這就更需要把基礎打好，避免后續要在大的框架上做改動。點這里，資產臺賬層層穿透

當然，現實中也有很多國央企在數據治理上，已經取得顯著成績。籍此改造提升企業傳統動能、培育發展新動能，構建起了全新的競爭優勢。

Y央企從數據全生命周期管控入手，堅持以數據規劃成果為指引，完成國內首家以數據服務為核心的央企數據中臺建設。數據中臺完善了落地數字化規劃、提升數據運營管理能力、推進數字化轉型的基礎設施，承接 31 個省(區、市)分公司與十幾個控股子公司、事業部及直屬單位的數據應用需求，提供「易用、敏捷、高效」的數據賦能能力，推進集團數字化、智能化、生態化發展。

G國企以元數據為核心驅動的數據資產管理制度體系，促進數據管理與信息化建設管理的融合，探索數據資產的前瞻管理模式，構建企業數據資產視圖，實現對企業核心數據資產全貌的掌握。點這里，了解云資管

J國企按照「系統布局、統籌推進;需求導向、先進實用;數據驅動、開放共享;強化管理、保障安全」的原則，搭建「一門戶兩大屏兩中臺」框架，打造基于數據空間構建的建筑全產業數字中臺，服務于投資管理、營銷管理、合同管理、施工管理等業務領域30個應用場景，逐步實現基于數據的輔助決策，支撐國資運營監管，推動集團數字化轉型。

我們知道，數據作為一種新型生產要素，其價值在于能夠驅動業務創新、優化決策流程、提升運營效率。甚至數據本身，就是一種資產。

比如，去年底，濟南城市建設集團成功完成「資產運營數據」的數據資產登記入表以及評估工作，獲得濟南市大數據局頒發的「數據資源登記證書」和山東省數據交易平臺頒發的「數據資產登記證書」，并由國內權威評估機構完成價值評估，評估值為1050萬元，成為省內首個完成「資產運營數據」數據資產登記和價值評估的企業。

這得益于濟南城市建設集團堅實的數字化基礎。早在2019年，其就正式開啟了資產運營管理數字化建設項目，成功打造了集團層面統一的資管數字化平臺――建設集團資產管理信息系統；實現了集團資產管理、運營的統一；實現了「資產監管一資產管理―資產運營」三位一體的目標，確保向上滿足國資監管的需要，向下支撐業務管理工作的開展；實現了「資產家底清晰可視、資產流程規范合規、資產運營風險可控、資產決策數據及時、資產評價有據可依、資產審計安全有效」六大管理價值。

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△濟南城市建設集團資產管理可視化平臺

在這一堅實基礎上，通過對濟南城市建設集團資產運營管理數據價值和應用場景的進一步挖掘，經過「數據采集規整—數據治理—數據應用」后，才最終形成面向終端業務場景的數據應用。

青島地鐵資源開發有限公司去年底成功完成青島首例項目成本造價數據資產登記，并獲得山東省數據交易平臺公司頒發的數據資產登記證書！意味著企業在數據治理與創新應用領域取得了新的突破。同樣得益于其早早開啟數字化建設打下了堅實基礎。

這種源于業務實踐中產生的成本數據沉淀，經過深度清洗、數據治理、合規確權及質量評價等，形成的高質量數據集，不僅成功實現數據資產入表，而且未來將極大地提升自身成本控制的效率和質量，同時有效降低無效成本投入，保障項目開發收益，還能對整個社會經濟做出貢獻。戳我，讓成本控得住，不超支

由于數字化智能化已經從選擇題成了必答題，在這方面落后的國央企要趕緊跟上。其實，后發企業也有自己的優勢，那就是前面已經有人將幾乎所有的坑都踩了一遍了。自己在推進的過程中，規避掉就行了。經驗也擺在那里，根據自身的實際情況，稍微做一定的調整照著做舊行了。

重點而言，以下三個方面需要特別注意——

一、確保源頭的數據質量，并且要持之以恒

如果水的源頭被污染了，下游怎么治理都是事倍功半，甚至是白干。數據治理也是如此，首先要保證前端的數據質量。

比如，某國企在數據采集環節，設置事前阻斷規則，避免錯誤數據流入系統；在數據分析環節，進行事后稽核，清理不合規數據。與此同時，通過數據標準對數據進行分類分級管理，對敏感數據進行特征識別和監控，設置不同的訪問權限，讓數據資產豐富的同時又確保數據安全。

但需要特別注意的是，不能將數據標準的建設當成一次性工程。這樣無論標準多么完美，也會出問題。因為公司的業務不斷在變化，相應的數據標準也要跟著動態更新和維護，確保常用常新。

如果標準沒有跟隨業務發展持續做運營迭代，數據標準不活起來，那就無法跟上業務節奏就會被業務拋棄，最終回到無數據標準時代。

二、企業要特別注重數字化人才隊伍的建設

數字化智能化，可以讓人從重復性的繁瑣工作中解放出來，大幅的釋放生產力，提高生產效率。

但一些企業將其簡單的理解為取代人工。進而忽視對相關人才的引進和培養。造成的結果是，企業內部缺乏持續運維數據標準的人才，導致標準無法真正落地，更別說根據業務變化動態更新了。所以，每過一兩年，就要來一輪專項治理。

好在這種狀況正在改善，隨著我國數字經濟的蓬勃發展，國央企對大數據、云計算等領域的人才需求也在快速增長，成為了今年以來的一大招聘重點。不少央企就紛紛把AI人才放在了招聘的重要位置上。

甚至不少城投公司，也在大量招聘數據資產運營專家的崗位，要求負責參與企業的數據資產梳理和入表、建設數據等級體系、盤點數據資源等等，并且年薪包普遍達到了30萬+的水平。

三、必須對標準執行情況進行監控和考核

如果企業沒有對標準的執行情況進行監控和考核，各部門執行松散，時間一久，很容易導致數據標準成為「紙面規則」，這在我們調研中，是比較常見的現象。

對此，國央企要設立專門的團隊，負責數據標準的制定、更新和維護工作，確保標準動態調整并與業務需求保持一致；同時，要在數據平臺中設置標準落標率的監控功能，將各部門的標準執行情況量化，納入績效考核指標。

其實，現實中絕大部分國央企都在這么做，但關鍵是落地，并且是100%的落地，這個難度并不低。