2023年11月26日下午举行的2023全球数商大会——上海数据交易所年度发布会上，《2023年中国数据交易市场研究分析报告》发布，显示2022年中国数据交易行业市场规模为876.8亿元，占全球数据市场交易规模的13.4%，占亚洲数据市场交易规模的66.5%。可见，随着政策的利好和市场的规范，我国的数据交易行业已经从无序扩张、整顿成长来到了如今的新政发展期，数据交易带来的果实正在成熟并显露价值，众多企业也期盼在这片沃土上分得一垄一亩，有所收获。
2022年，金融行业的数据交易规模达到约306.9亿元人民币，占据市场整体规模约35.0%，行业领先企业基于DCMM模型的数据管理成熟度评级也已经达到优化级，而回归传统的建筑行业与房地产行业，由于数字化起步较晚，刚刚完成开垦的土地基础仍然薄弱，线上化程度不足，系统平台建设零散，管控类数据居多等问题仍是掣肘企业数据发展的顽石，在这个横跨各领域的数据要素市场里，仅拥有不足5%的市场占比。
数字农场的收获之路，道阻且长，对于建筑行业与房地产行业来说，由于自身数据资产沉淀不足、数据加工能力薄弱、数据应用场景单一等问题，实现对外数据产品的输出还为时尚早，优先在这片数字农场收获对内的数据驱动价值尤为重要，如在决策层面实现精准决策的支持，制定有效战略、实现风险预警，在管理层面提升管理效率，赋能精细化管理，在业务层面推动业务创新发展，提升业务执行效能等。
着眼当下，企业需把握收获的关键，一是以流程优化为抓手，二是以数据安全为屏障，短期内通过数据驱动优先实现对内的自给自足，远期再探索对外输出，通过市场交易为企业带来额外的经济价值。
耐心耕耘，逐步积累
以流程优化为核心抓手，实现企业数据资产累积，有效发挥数据价值
历经艰辛的开垦，我们已成功在这片数字荒地上撒下麦种，但多变的环境也给麦种的成熟与收获带来了诸多挑战，水涝、干旱、虫害都可能导致最后颗粒无收。在通往收获的路上，“流程优化”工作就犹如为麦田通渠、浇灌和撒药，是推动企业数据发挥价值的关键步骤。只有通过“流程优化”逐步实现企业流程的标准化、高效化和线上化，保证业务数据的高效流转和有效利用，数据资产才能积少成多、成熟结果，对内实现数据驱动的业务增长和精细管理，对外输出具备价值的数据产品。
流程优化工作的首要在于“标准化”，标准化的流程是产生准确有效数据的前提，通过规范流程尽可能地规避了人为因素导致的数据错误，而实现流程标准化的关键就是要抓住企业业务流程不变的龙骨与基座“核心价值链”，从核心价值链出发全面构建企业标准化的流程管理体系。例如：
对于建筑工程企业而言
其核心是围绕工程项目管理和资源调度来开展，因此通常以“投资决策-市场营销-设计管理-采购管理-施工管理-运营管理”作为核心价值链。
对于房地产开发企业而言
其核心是围绕产品（楼盘）生命周期来运作，因此通常以“投资拓展-规划设计-工程建设-销售管理-物业管理-商业运营” 作为核心价值链。
对于不动产运营企业而言
招商和服务是其核心工作主线，因此通常以“项目管理-招商管理-物业运营管理-资产管理”作为核心价值链。
对于企业数据而言，只有经过流程标准化才能确定各个流程节点的输入及输出数据，明确数据流在业务环节中的流转路径和方向，分散的数据只有与业务流程挂钩才能真正发挥业务价值，例如常见的合同管理流程，从合同准备、合同签订、合同履行到合同关闭及合同评价，通过明确各环节的输入输出数据项，如在合同信息登记环节，将非结构化合同中的收款比例、进度要求、收款条件、收款频率、收款时间等数据字段作为该环节的输入项，提高合同数据的结构化程度，实现合同信息的标准化，同时也作为后续合同履约及合同收付款环节的有效数据输入。再如企业在使用BIM技术的过程中，BIM流程的梳理是BIM标准和系统顺畅落地的关键纽带，需要通过流程梳理理顺多方业务衔接，实现业务流转顺畅和协同效率提升，基于此才能实现全业务链条的数据标准拉通和高价值数据的沉淀，为后续各环节的BIM技术应用打下基础。
可见通过流程优化工作，企业才能形成以业务价值为导向的数字化流程，高效联通的流程也让“碎片化”的数据资源得以串联，让数据要素的价值得以充分释放。如下图所示，以“流程优化”为核心抓手已成为企业饯行精益化管理与数字化建设的核心根本，也将为企业全面数字化建设奠定了坚实基础。
图1：通过流程优化，实现数据的高效流转和有效利用
安不忘危，未雨绸缪
建立数据安全保障，确保数据的有效保护和合法利用
俗话说“攻城容易守城难”，除了关注土地自身，还需要在土地的周围建立坚实的安全屏障，保护我们的麦苗和待收获的果实。对于企业数据而言，建立数据安全保障不仅是为了满足国家法规和行业准则，更是为了保证企业生产运行的稳定性和连续性，有效保护有形或无形资产。
国家标准层面，2024年3月15日全国网络安全标准化技术委员会发布《数据安全技术数据分类分级规则》，并将于2024年10月1日实施，文件规定了数据分类分级的原则、框架、方法和流程，给出了重要数据识别指南。聚焦行业，由于缺乏完善的行业标准作为指引，建筑行业与房地产行业的数据安全管理水平仍然存在明显差距，而数据安全在这类行业中往往存在多种类、高敏感、强关联、强流动的特点，企业内部的数据安全，一般与企业自身的管控模式有关，需结合自身需求对于强管控领域的数据如财务、战略、投资等，设置较高级别的防控策略，强化技术手段来保证数据安全。
对于建筑工程企业而言
国际工程项目的施工计划、施工图纸等数据需要通过跨境数据传输实现和外国合作伙伴的协同工作，图纸数据涉及整体设计和施工准确性，其数据泄露将影响工程的质量和安全，而施工计划关乎项目顺利推进和按期完工，数据泄露可能导致混乱和延误；
对于房地产开发企业而言
往往会涉及供应链信息的共享和传输，包括供应商信息、材料信息、物流信息等，必须确保在传输和共享过程中的安全性；客户数据包括客户的个人信息、购房记录、联系方式等。这些数据是房地产开发企业进行销售和市场营销的重要基础，必须严格保护，以防止数据泄露和滥用；
对于不动产运营企业而言
如物业管理服务或大楼租赁业务，涵盖大量租户、住户和访客的个人敏感信息，如员工身份验证信息、来访客户姓名、来访时间、租赁合同信息等，这些信息一旦泄露或滥用，将侵犯客户隐私，损害企业声誉，导致巨额罚款等。
同时，在数据安全管理中，需制定科学的数据安全分级标准，如下图2所示，企业应在综合考虑对国家安全、个人隐私、公众及企业权益的影响后，实施数据分层管理。针对数据使用场景，结合分级情况，制定安全控制策略，包括严格的使用流程管控和精细的访问权限设置等，确保安全管控措施的落实，保障数据的安全与完整。
图2：数据安全分级标准设计
展望未来，拥抱硕果
把握收获时机，优先实现企业内部的数据驱动价值
数字农场的开垦、耕种、保护和完善的过程需要多方努力与付出，才能等到收获与回报的时刻。企业通过业务流程优化和安全屏障搭建，进而有效率地开启高质量、有价值的数据资产沉淀，下一步，如何释放这些经过沉淀的数据资产的价值则是企业最为关心的问题。
短期内，面向企业内部 >>>
数据应当作为企业管理的关键抓手，成为内部精益管理和业务提升的重要驱动力，形成真正的“新质生产力”。具体看来，刚刚收割的麦粒就像数据资产字段，需要通过指标设计、场景搭建，对基础的数据资产字段进行加工，做成可以食用的面粉，让其在业务环节中具备应用的价值。随着数据量的不断积累，就可以结合新兴技术手段如AI、大模型等实现分析预测等功能，即将面粉进一步加工成面包，如：
建筑工程企业
可以利用实时数据监控工程进度，并通过数据分析，及时发现进度滞后的原因，调整资源分配，提高施工效率。
房地产开发企业
采集与分析外部数据来识别和评估潜在的市场风险、财务风险和政策风险等，实现风险管理与预警等。
不动产运营企业
可以通过对租户行为和偏好的数据分析，优化租赁策略和提高租赁效率，通过对物业设施和设备的数据监控和分析，实现预测性维护和降低维护成本。
远期来看，面向企业外部 >>>
再根据市场需求将面粉加工成吐司、贝果、蛋糕等更加精细化的商品，即将数据加工成可以交易的数据产品实现对外销售，拓展企业面向长期发展的第二条利润增长曲线。
数据要素交易方兴未艾，随着中央及各地方相关政策文件的密集出台，未来数字经济下的数据交易有望在开放的市场中，得到进一步规范，使其运转更加健全、高效、高质。企业也会随着自身数据体量的积累、数据加工能力的提升、应用场景的丰富，产出更加丰富种类的数据产品，在为自身带来收益的同时共同搭建起数据要素的产业生态，在数字农场收获累累硕果。
提供专业数字资产咨询服务：
毕马威中国地产与建筑行业团队积累了丰富的行业数字化咨询和落地实施的经验，我们将聚焦行业数字资产议题，厘清新时代地产与与建筑行业数字化的方向和策略，为各方提供包括数字化战略转型、数据治理、数据资产估值与会计核算、组织架构转型等多角度、全方位的咨询服务，为打造新常态下“数据型”行业标杆企业提供助力，推进全行业的数据资产化进程。
数字资产XIN世界 | “神秘岛”的开垦与探索之旅”系列：
毕马威中国地产与建筑行业团队推出“数字资产XIN世界 | ‘神秘岛’的开垦与探索之旅”系列文章，结合相关数据交易办法/条例以及市场动向，与业界共同探讨新常态下企业数据资产化之旅的关键行动路径，一同奔赴新未来。
系列回顾
厉俊
地产与建筑行业
主管合伙人
毕马威中国
jacy.li@kpmg.com
柳晓光
银行与资管行业首席信息官
咨询服务主管合伙人
毕马威中国
silvester.liu@kpmg.com
李良
企业数字化战略咨询
主管合伙人
毕马威中国
rl.li@kpmg.com
刘骏杰
数字化与科技咨询
总监
毕马威中国
mark.liu@kpmg.com
周彤
数字化与科技咨询经理
毕马威中国
ambery.zhou@kpmg.com
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