數據質量，企業邁向數據資產化的關鍵一環_風聞

在當今數字化浪潮下，數據已成為企業發展的核心資產，但數據質量參差不齊正成為企業面臨的嚴峻挑戰。若數據未經嚴格質量評估，不僅會阻礙企業決策的精準性，還可能導致知識產權登記受阻、融資困難等一系列問題。恰如未經質檢的食品無人敢買，低質量數據在商業運作中也難以發揮其應有的價值。

數據質量評估並非簡單的查漏補缺，而是一項多維度的系統工作。依據國家標準 GB/T 36344 - 2018，從準確性、完整性、一致性、時效性四大維度對數據進行深度剖析。如今，隨着技術的進步，像國網浙江電力引入自動化工具與 AI 算法，大幅提升了數據質檢效率，實現質量評估的智能化升級；保定發佈的 AI 數據集評估體系，涵蓋 36 項細分指標，能夠精準適配金融、醫療等多元場景需求，為數據質量評估提供了更精準、更高效的解決方案。

高質量數據是數據知識產權登記的“通行證”，也是數據資產入表的“敲門磚”。在企業進行數據知識產權登記時，數據質量的瑕疵可能導致登記受阻，進而影響後續商業運作。而第三方機構憑藉其專業性和公信力，成為了數據質量評估的關鍵力量。根據財政部《數據資產評估指導意見》，第三方機構需持證上崗，確保評估結果的權威性。例如，中國信通院開發的智能評測平台，能夠自動化完成數據治理、質量打分以及問題修復，比傳統人工方式更高效精準。此外，第三方機構出具的報告在數據交易、融資等領域具備法律效力，有助於降低糾紛風險，為企業數據資產化提供有力保障。

企業要想實現數據從“成本黑洞”到“財富引擎”的轉變，需要構建從數據質量評估到數據知識產權登記，再到數據資產入表的全鏈條戰略。在數據質量評估階段，要對數據進行清洗、去重、糾錯，確保數據的高質量；完成評估後，進行數據知識產權登記，明確數據所有權；最終實現數據資產入表，使其可交易、質押、融資，真正轉化為企業的財富。

當前，國家數據局已啓動全國數據資源統計，AI 投入成效首次納入考核，這意味着數據質量評估已上升至國家戰略層面，政策紅利的釋放為企業發展數據資產化提供了良好契機。企業應緊跟政策導向，關注《數據要素 × 行動計劃》以及地方數據交易所動態，把握數據發展新賽道。

在實際操作中，企業要搶佔數據高地，首先要選擇有資質且瞭解行業的第三方機構，這些機構能提供專業、高效的數據質量評估服務。同時，企業要積極擁抱技術，利用 AI 質檢工具替代傳統人工質檢，降低人力成本並提升效率。通過與專業第三方機構合作，藉助其技術優勢和專業能力，企業可以確保數據質量，從而順利推進數據知識產權登記和數據資產入表，實現數據價值的最大化，讓數據真正成為推動企業發展的強大動力，在數據時代中取得競爭優勢，開啓數據驅動發展的新篇章。