解读《数据资产质量评估实施规则》:企业数据资产认证落地的关键指南


随着“数据要素市场”建设加速,数据资产逐步成为企业核心资产之一。2024年4月,由中国质量认证中心(CQC)发布的《数据资产质量评估实施规则》(编号:CQC96-831160-2024)正式实施,为企业如何获得权威的数据资产认证提供了系统方法。

本文将从评估流程、技术评测方法、等级判定标准等方面,对该规则进行解读,为从事数据治理、合规管理的读者提供实操指引。


一、适用范围:数据资产评估的官方定义

本规则适用于第三方认证机构对企业数据资产质量的认证评估。其核心依据为《数据资产质量评估技术规范》(CQC/PJ 21002-2024)。

📌 数据资产定义(规则原文):
以数据为载体和表现形式,特定主体拥有或者控制的,不具有特定实物形态,能够持续发挥作用、带来经济利益的非货币性数字化资源。


二、评估模式:技术评测 + 获证监督,闭环控制

评估共分五大环节:

  1. 评估申请
  2. 技术评测
  3. 结果评定与批准
  4. 获证后监督
  5. 复审与证书管理

其中,技术评测是核心环节,由定量评分系统 + 专家定性打分共同完成。


三、数据资产类型划分:三类资产全面覆盖

评估单元按企业数据资产分类划分为基础类、加工类和管理类:

类型示例内容
基础类数据库对象、概念模型、逻辑模型、物理模型
加工类报表、标签、算法模型、指标体系等
管理类数据标准、数据字典、码值表等

认证申请需针对具体“末级分类”提交申请材料。


四、技术评测:定量 + 定性,自动化与专家打分结合

1. 评测方法

评估通过企业填报材料 + 评测平台审核 + 专属评估员执行完成,方式为现场评估+远程评估相结合。

  • 定量评估:系统自动评分
  • 定性评估:专家人工打分

2. 抽样策略(依资产总量 t 设计)

数据总量范围抽样比例要求
t ≤ 500全量评估
500 ≤ t ≤ 1万≥15% 分层抽样
1万 < t ≤10万≥5% 分层抽样
t >10万≥2% 分层抽样

抽样方式支持:随机抽样、系统抽样、分层抽样

3. 评测时限

  • 技术评测周期:10 个工作日
  • 报告由 CQC 指定机构出具,并形成正式结论文档。

五、等级评定标准

最终评测得分将转化为 5 个等级:

代码等级名称分数范围
S卓越级90–100
A优秀级80–89
B良好级70–79
C发证级60–69
D基础级0–59(不予发证)

得分 低于 C级,则视为评估不合格,不发放证书。


六、获证后监督机制

为保障证书的有效性和企业数据资产持续达标,CQC 设置以下监督机制:

  • 首次获证后 12个月内需进行监督评测
  • 监督结果低于原评测分值需整改再评;
  • 监督评测周期:10 个工作日;
  • 每次监督可作为后续复审有效依据。

七、证书管理:有效期、变更、复审全流程闭环

  • 证书有效期:3 年
  • 复审时间节点:有效期前 3 个月内提交
  • 证书暂停/注销条件
    • 未按要求进行监督;
    • 企业信息重大变更;
    • 数据质量事故或违规;
    • 主动申请注销或不再符合评估要求。

八、为什么这份规则值得关注?

首次将“数据资产”纳入第三方权威评估机制
评估标准可量化、可执行、可对标
有利于数据资产“入表、估值、交易”的合法合规落地
赋能企业数字化、数据治理、资本化转型


总结:评估不仅是认证,更是企业数据治理能力的体现

随着国家持续推进数据要素市场建设,数据资产的可估值、可流通、可确权、可交易将成为常态。

CQC 的《数据资产质量评估实施规则》不仅是合规路径,更是企业迈向“数据价值实现”的关键支点。越早建立数据资产认证体系,越能在未来数据经济中占据主动权。


📌 如果你从事数据治理、合规、IT、审计、资产管理等相关工作,欢迎留言交流经验。你也可以关注我的专栏,一起探索数据资产如何走向“入账化”与“证券化”。


文章参考文件:CQC96-831160-2024 数据资产质量评估实施规则(中国质量认证中心,2024年)

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