数据赋能央企：从治理挑战到价值释放的破局之路
金思宇/文
在数字经济浪潮澎湃之际，数据已成为推动经济社会高质量发展的核心引擎。作为数据要素市场化配置改革的“国家队”和“主力军”，中央企业正积极布局数据新赛道，推动数据从资源化、资产化直至资本化的跃迁，为加快形成新质生产力注入强劲动力。然而，数据治理体系不完善、数据壁垒林立、算力人才支撑不足等现实挑战，仍严重制约央企数据价值的充分释放。本文立足国家数据战略背景，系统梳理央企在数据治理领域的核心瓶颈、创新实践与实现路径，以期为推动数据要素统一大市场建设提供“央企样本”。
一、政策背景：国家数据战略体系持续完善，为央企数据治理指明方向 我国数据要素顶层设计加速推进，一系列重磅政策相继出台，为央企数据治理与开发应用提供了清晰的制度框架和行动指引。 2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”），首次明确数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等基础制度，提出“数据产权结构性分置”制度创新，为国有企业推进数据资产化奠定法律基础。 2023年12月，国家数据局正式挂牌成立，标志着数据要素市场建设进入统筹推进新阶段。其后，国家数据局与国资委联合制定《国有企业数据效能提升行动实施方案》，明确提出“到2025年中央企业数据治理能力显著提升，数据要素价值充分释放”的目标。
2023年11月，《企业数据资源会计处理暂行规定（征求意见稿）》发布，推开数据资产“入表”之门。2024年4月，国家数据局副局长陈荣辉表示，正会同国资委推动国企数据管理机制创新。同年7月，国资委印发《关于中央企业数据资源管理的指导意见》，要求央企2025年基本建成数据资源管理体系，数据治理能力达到行业领先。系列政策密集出台，共同构筑起央企数据治理的“四梁八柱”。
二、央企数据治理面临的核心挑战 尽管政策利好持续释放，央企在推进数据治理过程中仍面临诸多现实困难，主要体现在四个方面： 1. 数据治理机制不健全。多数央企尚未建立系统化、常态化的数据治理组织与制度体系，数据标准不统一、质量参差，导致数据资产难以规模化应用。相关调研显示，约60%的央企数据质量合格率低于70%，严重制约价值释放。 2. 系统孤岛与数据壁垒严重。历史原因导致央企内部信息系统分散建设、条块分割，数据共享困难。某央企内部调研表明，85%的业务系统存在数据孤岛问题，集团层面数据采集覆盖率不足60%，碎片化现象突出。 3. 智能算力与大模型应用支撑不足。大模型训练与推理依赖大规模GPU算力，但央企普遍存在算力资源短缺。某能源央企测算显示，完成全业务大模型训练需至少500张GPU卡，而实际配置仅100张左右，算力缺口高达80%。
4. 复合型人才与组织能力存在短板。央企数字化人才总量不足，尤其缺乏既懂业务又精通数据技术的融合型人才。据统计，某央企数字化人才占比不足5%，低于行业平均的15%，组织数据文化薄弱也制约治理效果。
三、破局实践：央企数据治理的优秀案例与成效 面对上述挑战，一批领先央企已开展系统化治理实践，涌现出多个具有代表性的成功案例： 案例1：某大型央企供应链数据治理 · 挑战：供应链复杂冗长、数据孤岛林立，风险识别准确率仅50%。 · 路径：引入第三方专业团队，搭建集团级数据资产管理平台，统一数据标准，构建数据血缘体系。 · 成效：数据采集覆盖率达100%，质量达标率升至95%，风险识别准确率提升至80%，供应链周转效率提高25%，运营成本降低15%。 案例2：国家电网电力大数据平台 · 挑战：传统电力调度依赖人工经验，缺乏数据驱动决策能力。 · 路径：建设电力大数据平台，整合用电数据，开发行为分析模型与数据中台。 · 成效：用户用电效率提升18%，负荷波动率降低22%，年为超1000万用户提供个性化服务，减少电力浪费20亿千瓦时。 案例3：中国石油“梦想云”平台 · 挑战：油气勘探数据分散，开发效率低、安全性差。 · 路径：打造油气行业智能云平台，集成大数据、云计算与AI技术。 · 成效：勘探效率提升20%，成本降低15%，资源发现率提高12%，安全事故率下降30%，服务2000余个油气田。 案例4：中国建材智能生产决策系统 · 挑战：生产数据分散，能耗高，决策缺乏支持。 · 路径：构建生产决策模型，整合生产、销售与供应链数据。 · 成效：生产能耗降低12%，产品合格率提升8%，设计周期缩短25%，年节约成本1.2亿元。 案例5：深圳投控数据中台建设 · 挑战：系统孤岛严重，数据标准不一，管理效率低。 · 路径：搭建统一数据中台，建立全流程治理机制。
· 成效：实现数据采集覆盖率、标准统一率100%，质量达标率98%，管理决策效率提升40%，年节约成本5000万元。
四、启示与未来路径：数据治理的关键成功要素 基于上述实践，可总结出央企数据治理的五大成功要素： 1. 强化顶层设计：将数据战略纳入集团发展规划，设立集团级数据治理委员会，明确实施路径。如中国建材将数据驱动写入“十四五”规划。 2. 建设统一平台：通过数据中台、大数据平台等技术底座，实现数据全生命周期管理。国家电网的电力大数据平台即为范例。 3. 深耕业务场景：以供应链、生产、营销等核心业务痛点为导向，确保数据治理与业务增值紧密结合。 4. 聚焦价值释放：推动数据资产化、服务化，实现效率提升与成本节约，如深投控数据中台直接赋能管理决策。
5. 开放生态合作：积极引入专业服务机构，缩短治理周期。某央企借助第三方团队将治理周期从2年压缩至6个月。
五、结语：以数据治理驱动央企迈向高质量发展新阶段 当前，央企数据治理已实现从“被动合规”到“主动赋能”的重大转变，数据应用正从“可用”向“好用”加速演进。随着“数据二十条”等政策深入落实，央企数据治理进入体系化推进新阶段。据中商产业研究院预测，2025年我国数据要素市场规模将突破2000亿元。作为数据要素市场的核心力量，央企将在数据资产化、交易流通与服务创新中发挥引领作用。
数据治理并非技术项目的终点，而是央企实现高质量发展的重要基石。当数据真正成为核心资产、数据驱动成为决策主流，央企将有效告别“规模扩张”传统模式，迈向“质量跃升”的新范式。其成功经验不仅为自身转型升级赋能，也为全国数据要素市场建设提供了可复制、可推广的“央企范式”，从而为中国式现代化贡献不可或缺的数据力量。 |
