数据质量，企业迈向数据资产化的关键一环

在当今数字化浪潮下，数据已成为企业发展的核心资产，但数据质量参差不齐正成为企业面临的严峻挑战。若数据未经严格质量评估，不仅会阻碍企业决策的精准性，还可能导致知识产权登记受阻、融资困难等一系列问题。恰如未经质检的食品无人敢买，低质量数据在商业运作中也难以发挥其应有的价值。

数据质量评估并非简单的查漏补缺，而是一项多维度的系统工作。依据国家标准 GB/T 36344 - 2018，从准确性、完整性、一致性、时效性四大维度对数据进行深度剖析。如今，随着技术的进步，像国网浙江电力引入自动化工具与 AI 算法，大幅提升了数据质检效率，实现质量评估的智能化升级；保定发布的 AI 数据集评估体系，涵盖 36 项细分指标，能够精准适配金融、医疗等多元场景需求，为数据质量评估提供了更精准、更高效的解决方案。

高质量数据是数据知识产权登记的“通行证”，也是数据资产入表的“敲门砖”。在企业进行数据知识产权登记时，数据质量的瑕疵可能导致登记受阻，进而影响后续商业运作。而第三方机构凭借其专业性和公信力，成为了数据质量评估的关键力量。根据财政部《数据资产评估指导意见》，第三方机构需持证上岗，确保评估结果的权威性。例如，中国信通院开发的智能评测平台，能够自动化完成数据治理、质量打分以及问题修复，比传统人工方式更高效精准。此外，第三方机构出具的报告在数据交易、融资等领域具备法律效力，有助于降低纠纷风险，为企业数据资产化提供有力保障。

企业要想实现数据从“成本黑洞”到“财富引擎”的转变，需要构建从数据质量评估到数据知识产权登记，再到数据资产入表的全链条战略。在数据质量评估阶段，要对数据进行清洗、去重、纠错，确保数据的高质量；完成评估后，进行数据知识产权登记，明确数据所有权；最终实现数据资产入表，使其可交易、质押、融资，真正转化为企业的财富。

当前，国家数据局已启动全国数据资源统计，AI 投入成效首次纳入考核，这意味着数据质量评估已上升至国家战略层面，政策红利的释放为企业发展数据资产化提供了良好契机。企业应紧跟政策导向，关注《数据要素 × 行动计划》以及地方数据交易所动态，把握数据发展新赛道。

在实际操作中，企业要抢占数据高地，首先要选择有资质且了解行业的第三方机构，这些机构能提供专业、高效的数据质量评估服务。同时，企业要积极拥抱技术，利用 AI 质检工具替代传统人工质检，降低人力成本并提升效率。通过与专业第三方机构合作，借助其技术优势和专业能力，企业可以确保数据质量，从而顺利推进数据知识产权登记和数据资产入表，实现数据价值的最大化，让数据真正成为推动企业发展的强大动力，在数据时代中取得竞争优势，开启数据驱动发展的新篇章。