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| 高校数据资产管理问题探究 |
| 第766期 作者：□文/邱延敏1 袁丽蓉1 汪 雪1 潘星彤2 时间：2025/12/1 13:47:45 浏览：14次 |
［提要］ 随着数字化转型不断发展，高校的数据资源渐渐变成关键战略资产。然而，当下高校在数据资产管理方面依旧面临不少挑战。本文以数字化转型背景为出发点，剖析高校数据资产的内涵和特征，同时分析数字化转型给高校数据资产管理带来的深远影响。进而深度探讨高校数据资产管理现状及存在问题，并提出相应的优化策略，以便高校更有效地挖掘和利用数据资产，为高校的数字化转型提供有力支持。
关键词：高校数据资产；数字化转型；财务管理；对策
基金项目：2025年度河北省财政科研重点自选课题：“河北省高校财务数智化建设风险防范研究”；2023年河北省社会发展课题：“双循环格局赋能河北省产业数字化发展研究”（编号：20230202022）
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2025年6月20日
引言
随着信息技术的发展，财务管理在高校治理中扮演着越来越重要的角色，它不仅直接关系到高校资源配置的科学性和效率，还影响着学校整体运行的可持续性。随着数字化转型的推进，高校的财务工作正在从简单的账务核算转向更复杂的综合管理，包括预算管理、绩效评价和风险控制。在这一背景下，推进高校管理体系的现代化很重要，实现财务管理的数字化和智能化是必经之路，这对新时代高等教育的高质量发展至关重要。
一、数字化转型与高校数据资产管理的理论概述
（一）数据资产的内涵与特征。数据资产指的是由组织所拥有或者掌控的，可带来经济效益以及社会效益的数据资源集合。高校的数据资产指的是，在教学、科研、管理以及服务等核心业务活动过程中所产生的，经过了系统化治理以及标准化处理，拥有明确权属以及价值评估标准的数字化资源。与传统资产相比，数据资产有着独特的属性：一是非排他性，同一数据可被多个主体同时使用，而且不会使其价值有所减损；二是具有可复制性，可以以几乎零成本的方式达成多场景应用；三是具有价值不确定性，其价值会随着应用场景以及挖掘深度的改变而产生动态变化。
此外，高校数据资产的典型特征体现在四个方面：一是战略资源性，数据已经成为和人才、技术并列的核心战略资源；二是高附加值性，经过深度挖掘可产生决策支持、流程优化等增值效应；三是共享复用性，良好的数据资产可在不同业务场景中重复使用；四是应用场景依赖性，其价值实现高度依赖于具体的业务场景以及应用模式。这些特征致使数据资产的管理需要采用和传统资产完全不一样的方法论体系。
（二）数字化转型对高校数据管理的影响。数字化转型给高校数据管理带来了变革性的影响，从根基上重新塑造了数据管理的理念、方法以及体系。其一，数字化转型促使管理理念发生转变，使得高校从传统的“数据保管”思维朝着“数据赋能”思维转变，数据不再单纯只是业务活动的副产品，而是变成驱动教学创新、科研突破以及管理优化的关键要素。这种转变推动高校把数据管理提升至战略层面，设立专门的数据治理机构，制定统一的数据标准以及规范流程。其二，数字化转型引发了技术架构的重新构建，传统的烟囱式信息系统架构正朝着平台化、服务化的新型架构发展，借助构建校级数据中台和业务中台，高校可打破各部门之间的数据屏障，达成数据的集中管理以及共享使用。云计算、大数据、人工智能等技术的运用，让高校可处理海量的异构数据，开展深度的数据分析以及智能应用开发。其三，数字化转型催生了数据类型的多样化，除了传统的结构化数据之外，教学过程中的音视频资源、科研产生的原始实验数据、物联网设备采集的实时数据等非结构化数据大量出现。这些新型数据资源丰富了高校数据资产的内涵，还对数据采集、存储、处理以及分析能力提出了更高的要求。
（三）高校数据资产管理的理论基础。数据治理理论给高校数据资产管理奠定了组织与制度方面的基础，此理论着重于借助构建完备的政策框架、组织架构以及控制流程，来保障数据管理有有效性、一致性以及安全性。数据治理理论格外关注多元主体参与的协同治理模式，这就需要对行政部门、学术单位以及技术部门的利益诉求给予统筹，构建起涉及决策层、管理层以及执行层的三级治理架构。该理论指引高校去制定统一的数据标准、质量规范以及共享机制，为数据资产化管理提供制度保障。
数据生命周期理论为数据资产管理提供了有关过程方法论的指导，该理论把数据管理划分成采集、存储、处理、分析、应用以及销毁等一系列连续的阶段，强调在每个阶段都要采取相应的管理策略与技术措施。在高校的实践中，这一理论要求构建全链条的数据管理体系，即在数据生成阶段实施标准化采集，在存储阶段运用分级分类策略，在处理阶段开展清洗和整合，在应用阶段注重权限控制以及价值挖掘，借助进行全过程管理，保证数据从产生到消亡的各个环节都可以得到有效的管控。
数据价值论为数据资产管理提供了价值导向的视角。该理论关注数据价值的识别、评估、开发以及实现过程，强调依靠对数据的加工和利用来实现价值增值。在高校，数据价值论指导管理者要关注数据的技术属性，更要重视其业务价值，构建数据价值评估体系以及价值实现机制，这一理论特别强调数据价值对场景的依赖性，要求结合教学、科研、管理等具体的业务场景来开展数据价值挖掘，达成数据资产经济效益与社会效益的最大化。
二、高校数据资产管理的现状与问题
（一）数据资产价值认知不足。在当下高校数字化转型进程中，对于数据资产价值的认知不够充分，这已然成为了限制数据要素潜能得以释放的关键因素。这种认知方面的欠缺主要在三个层次有所体现：战略层面缺少顶层设计规划，管理层面忽视了专业方面的投入，执行层面存在着共享方面的障碍。大多数高校的管理者并没有把数据资产提升至战略资源的高度，依旧停留在传统的“数据保管”思维模式上，而非“数据赋能”思维模式。数据资产管理能力以及应用水平没有被纳入考核评价的范围之内，使得高校管理者缺少推进数据管理应用能力提升的内在动力。在管理实践当中，存在投入不足的问题。相关数据表明，超过60%的高校曾经遭遇过数据泄露事件，其中涉及到学生隐私、科研成果等敏感信息，这反映出高校在数据安全以及管理方面的投入明显不足。而且部分高校在数据开发利用过程中普遍面临着发展路径不够清晰、实施策略不够明确等实际问题，迫切需要建立起系统化的专业指导体系。这些认知不足的深层次原因在于：一是行业指引缺乏，高校在数据开发利用过程中缺少清晰明了的路径和策略指导；二是数据资产具有特殊性，其价值难以进行量化，具有非货币性价值创造的特性；三是绩效考核机制缺失，数据管理成效没有被纳入高校管理者的考核体系之中。
（二）数据质量与治理基础薄弱。首先，当高校要把财务数据作为资产登记入账时，保证数据的完整是重要一环。传统操作方法下，会经常因为历史遗留问题、系统升级或者人为操作出错，导致学校的财务数据很难做到完整无缺。如表1所示，统计了某所学校2020～2025年部分科研经费的记录情况，可以发现，2022年科研项目的经费数据缺了15%，这不仅让数据资产残缺不全，还直接影响财务报表的准确性，更夸张的是，整整6年间，这所学校的数据完整率基本没提高，2025年反而跌至83%。其次，部门壁垒与数据孤岛现象严重。有些高校的各职能部门常各自为政，数据标准各异、系统互不联通。此外，许多高校没有建立专门的数据治理制度，缺乏统一的数据标准、质量管理流程与权责分配。他们的技术层面往往只依赖旧系统，数据采集依赖人工录入或导出导入，极易出错且效率低下。例如，某高校试图统计大型仪器使用率以评估其数据资产效能，却因系统间无法自动交互，最终只能依赖人工统计各实验室的纸质登记表，不仅影响了数据的时效性，数据的准确性也荡然无存。财务数据的质量直接影响到学校决策的科学性与效率，如果财务数据质量不高，决策者就有可能基于错误或不完整的财务数据做出错误的判断。例如，某高校由于财务数据录入错误，导致学科建设的资金分配不均，部分急需资金支持的学科未能及时获得足够的经费支持，影响了学科的发展。（表1）
（三）整合利用效率低下。高校数据资产管理于整合利用层面遭遇颇为严重的效率瓶颈状况，此问题主要在数据孤岛现象广泛存在、数据标准化程度低以及数据开发利用不够充分这三个维度有所体现。其一，数据孤岛现象广泛存在，高校内部的各个业务系统大多时候是独立构建、分散管理的，致使数据难以实现有效的流通与共享。调研结果显示，一所有代表性的高校拥有41个不同类型的业务系统，如教务管理、财务报销、实验室安全监测等，这些系统由不同厂商开发，采用各不相同的技术标准以及数据格式，形成了较为严重的“系统烟囱化”情形。举例来说，学生基本信息在不同系统中的字段命名差异超过30%，构建起典型的“数据蜂窝”样式，使得跨部门的数据协同几乎变成无法达成的任务。其二，数据标准化程度低也会让整合难度加大。因为缺少统一的数据治理标准，各系统所产生的数据在格式、编码以及定义方面存在明显差异，数据质量问题突出，呈现为“重复录入”占比高达45%，“字段缺失”占32%，对数据的准确性以及一致性造成严重影响，这些数据缺陷直接对教学质量评估、科研决策分析等关键业务活动的可靠性以及有效性产生影响。其三，数据开发利用不够充分，同样是整合效率低下的一个关键表现。虽然说部分头部院校，比如上海交通大学，已初步达成校内数据全链同步与共享，然而大多数高校依旧面临“浅层开发较多、深度应用较少”的困境，存在数据格式不标准、采集不规范、存储不统一等问题，使数据成为教师“不能用、不愿用、不想用”的“资产包袱”，极大地制约了数据要素价值的充分释放。
三、高校数据资产管理优化策略
（一）提升数据资产价值认知。高校需要把数据资产化管理提升到学校发展战略的高度，展开全局性的谋划。校党委以及领导班子需要充分认识到数据资产是数字化时代高校的新型战略资源，也是核心竞争力所在，不能把对其管理只当作财务部门单独的任务，而要将其作为推动整体数字化转型、达成内涵式发展的关键着力点。此外，学校应制定《数据资产发展战略规划》，以清晰地明确数据资产管理的愿景、目标以及实施路线图，这个规划要和学校的“十四五”发展规划、数字化转型战略、智慧校园建设规划等有机融合，保证数据资产工作与学校的教学、科研、管理等核心业务保持同步，凭借战略定位，统一全校的思想，传递压力，明确数据资产不只是技术资源，而是需要用心管理和运营的宝贵资产，为后续投入资源、打破部门壁垒提供最高层面的合法性依据。同时，学校需要积极呼吁并配合上级主管部门，努力争取出台针对性的政策指引与会计准则解释，学校可以借鉴财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的核心理念，结合高校的独特之处，研究并出台《高等学校数据资源相关会计处理指南》或者试点政策。该指南要明确高校数据资产的确认标准，比如控制权怎样界定、计量基础、成本法的具体应用场景、成本归集范围以及披露要求等关键会计问题，为高校会计实务提供直接且可操作的依据。
（二）完善数据资产管理机制。高校数据资产管理机制的完善需要构建起系统且规范的制度体系。首先，搭建三级数据治理组织架构，其中有由校领导带头的决策层数据管理委员会、负责统筹管理的数据资产管理中心以及各部门执行层的数据管理员，明确各层级的权责分工，以此保障数据管理工作得以有效推进。其次，学校需制定统一的数据标准规范体系，该体系包含数据元标准、代码集标准、接口规范以及安全规范等内容，特别要明确每个数据项的命名、定义、格式和值域，彻底消除“同义不同名”和“同名不同义”现象。实践说明，统一的标准规范可以让数据整合效率提高50%以上，学校建立健全数据全生命周期管理制度，建立起从数据产生、采集、存储、处理直至归档销毁的全流程管理机制，着重强化数据质量管控，实施数据质量“红黄绿”三色预警机制，针对数据质量问题进行分级管理。再次，建立数据分类分级与授权使用机制，依据数据敏感度和使用需求把数据划分为公开、内部、敏感和机密等不同级别，制定相应的使用权限以及审批流程，同时建立数据共享负面清单制度，在保障数据安全的基础上促进数据有序流动。最后，建立完善的考核评估机制也颇为关键，将数据管理成效纳入部门及个人绩效考核体系，形成定期评估、持续改进的良性循环。借助上述机制的系统建设，高校可以构建起权责清晰、流程规范、标准统一的数据资产管理体系，为数据价值挖掘提供制度保障。
（三）构建数据资产管理技术体系。构建数据资产管理技术体系对高校提升数据资产价值、达成数字化转型意义重大。学校需要搭建一套完备的数据治理框架，保证数据的准确性、一致性、可用性以及安全性，包括制定数据采集、存储、处理和共享的标准化流程，保证数据的生命周期得以有效管理。高校应引入先进的数据管理技术，比如大数据处理平台、云计算技术以及人工智能工具，以此高效存储和分析海量数据。此外，数据安全和隐私保护机制同样不容忽视，在涉及学生个人信息和科研数据时，需严格依照国家法律法规进行加密存储、访问控制以及审计。数据质量管理也是技术体系里的关键部分，要借助自动化的数据清洗与校验机制，提高数据的准确性与时效性。为了实现数据资产的共享和协同应用，高校还应整合内部各类信息系统，破除数据孤岛，构建统一的数据库平台，并借助API接口，灵活地进行数据交换与共享。定期评估技术体系的运行效果，持续优化管理流程，以适应不断变化的技术环境与业务需求，为高校的决策支持、科研创新及教学改革提供坚实技术支撑，推动数据资产的最大化利用。
四、结论
数字化转型给高校发展带来全新机遇的同时，对数据资产管理也提出了更高的要求。在这一进程中，高校面临着诸多问题，比如数据资产价值认知欠缺、数据质量治理薄弱以及整合利用效率不高等。为了有效应对这些挑战，高校需从提升数据资产价值认知、完善管理机制以及构建技术体系等方面着手，推动数据资产实现优化管理。只有借助这些举措，才能充分释放数据的潜力，为高校的科研、教学以及管理提供更坚实的数据支撑，推动高校的创新发展与现代化建设。
（作者单位：1.河北中医药大学；2.河北交通职业技术学院）
主要参考文献：
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［2］王晨懿，吴黔，舒程，等.基于组织仿生的大数据环境下的面向对象服务型财务会计平台建设［J］.信息系统工程，2020（10）.
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