2.2.2 理論研究

國內目前對于數據資產的理論研究也正在逐步展開。從中國知網（CNKI）上對關鍵字“數據資產”進行文獻檢索（學術期刊、學位論文、圖書、學術輯刊）共獲得670篇文獻，從中選擇引用數最高的100篇文獻，對其發表年份、發表單位和關鍵字進行可視化分析。可以發現，在發表年份上，從2012年的21篇開始快速增長，在2017年超過100篇（見圖2.2）；從研究機構來看，發表超過5篇論文的機構包括國家電網公司、中國人民大學、北京郵電大學、安徽南瑞繼遠軟件有限公司、浙江省電力公司、北京交通大學和中國信息通信研究院（見圖2.3）；從關鍵字的貢獻分析來看，以“數據資產”和“大數據”為中心，涉及“大數據時代”“數據價值”“數據處理”“數據治理”“資產管理”等多個研究領域（見圖2.4），在行業應用方面，可以看出“電網”方面的應用居多。

目前，國內在數據資產管理方面，中國信息通信研究院推出了數據資產管理框架，全國信息技術標準化技術委員會也提出了數據能力成熟度評價模型（DCMM）。數據資產管理框架4.0包含八個管理職能和五個保障措施，描述了數據資產管理的主要管理職能和保障措施。其中，八個管理職能為數據標準管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理及數據共享管理，五個保障措施為戰略規劃、組織架構、制度體系、審計制度和培訓宣貫。GB/T 36073—2018《數據管理能力成熟度評估模型》（Data Capability Maturity Model，DCMM）的制定，由北京大學、中國人民大學、清華大學、建設銀行、光大銀行、華為、阿里云等單位共同完成。該模型在制定過程中充分吸取了國內先進行業的發展經驗（以金融業為主），并結合了國際上DAMA（國際數據管理協會）《數據管理知識體系指南（DMBOK）》中的內容。DCMM結合數據生命周期管理各個階段的特征，對數據管理能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大能力，定義了數據能力成熟度評價的八大能力域：數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用、數據生命周期管理。同時，DCMM參考了DAMA發布的DMBOK中的先進經驗和方法，并結合了國內數據管理整體的水平和現狀，是國內企業進行數據管理的一個參照型標準。該標準的發布對于規范行業數據的管理、促進數據產業的發展有著重要的意義。

圖2.2 關鍵字為“數據資產”的論文發表年份情況

圖2.3 關鍵字為“數據資產”的論文發表機構情況

圖2.4 關鍵字為“數據資產”的論文的共現關鍵字情況

綜上所述，從發表論文情況來看，我國對于數據資產的理論研究起步較晚，且所覆蓋的組織尚不全面。從數據資產管理相關理論來看，我國已經借鑒國外經驗，發布了自己的數據資產管理框架和數據管理能力成熟度評估模型。不過目前關于數據資產的研究，更多的是集中在數據資產的管理、挖掘與應用上，缺乏對數據資產的估值研究。在數據資產評估方面，目前我國還缺少貫通性的理論支撐，尚未形成一套完善的數據資產價值評估理論體系，用于支持像美國的數據資產積分系統一樣的評估平臺，也還沒有像澳大利亞一樣為開展數據經濟而建立一套數據資產價值評估的方法理論。因此，隨著我國數據資產管理和流通活動的開展，數據資產評估相關理論有待進一步發展，不僅要學習國外先進的理論知識，也要注重我國的實際情況，分階段、有步驟地推動數據資產評估的理論建設。