产业数据资产管理：法律视角下的核心问题与实践

产业数据资产管理的定义与内涵

随着信息技术的飞速发展和数字经济时代的全面到来，产业数据已经成为企业发展的核心战略资源之一。在这一背景下，产业数据资产管理的重要性日益凸显。从狭义上来看，产业数据资产指的是企业在生产经营过程中所收集、存储和使用的各种结构化、非结构化数据的集合。这些数据不仅包括企业的基本运营信息，还涵盖了客户的交易记录、市场趋势分析、产品研发数据等关键信息。广义而言，产业数据资产管理是指企业对其数据资源进行全生命周期管理的过程，旨在通过科学的管理制度和技术手段，最数据资产的价值，并降低数据使用和管理中的法律风险。

从法律角度来讲，产业数据资产管理的核心问题主要涉及以下几个方面：是数据权属的界定问题；是数据收集、存储和使用过程中的合规性问题；再次是数据安全保护与隐私保护的问题。这些问题都直接影响到企业的经营合规性和数据资产的整体价值。

在数字经济时代背景下，产业数据资产管理已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。根据《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》等法律法规的规定，企业需要对自身的数据资源进行有效管理和保护，确保数据的完整性和安全性。在具体实践中，产业数据资产管理涵盖数据的收集、存储、处理、分析、共享和销毁等多个环节。每个环节都需要符合相关法律法规的要求，并采取有效的技术手段防止数据泄露和非法使用。

产业数据资产管理：法律视角下的核心问题与实践 图1

根据《中华人民共和国个人信息保护法》的相关规定，企业还需特别注意对个人隐私信息的保护，确保在数据使用过程中不侵犯个人隐私权利。企业的数据资产还面临着来自外部的网络攻击风险，因此需要建立完善的安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等技术手段和管理制度。

产业数据资产管理面临的法律挑战

从法律层面上来看，当前企业进行产业数据资产管理时主要面临以下几个方面的挑战：

产业数据资产管理：法律视角下的核心问题与实践 图2

（一）数据权属不清问题

这是产业数据资产管理中最为核心的问题之一。在很多情况下，企业难以明确其数据资产的确切来源和归属关系。特别是对于那些通过网络爬取、用户填写等方式收集的数据，往往涉及到多个主体的权益分配问题。

根据《中华人民共和国民法典》的相关规定，数据作为一种新型客体，其所有权归属需要结合具体情况来确定。如果数据是基于对用户的个人信息处理活动而获得的，则企业的数据资产权利会受到严格的限制；如果是企业自身在经营活动中独立采集的数据，则可能会有更多的使用权和控制权。

（二）合规性问题

企业的数据收集、存储和使用行为必须符合相关法律法规的要求，特别是在数据跨境传输、重要数据保护等方面，企业更需要严格遵守国家规定。《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》都对企业在数据管理过程中的义务进行了详细的规定。

以数据跨境传输为例，根据《数据安全法》，如果企业的业务活动涉及将重要数据传输至境外，则必须经过风险评估，并采取相应的技术措施确保数据的安全性。未经相关监管机构的批准，企业不能随意向境外提供些特定类型的数据。

（三）数据安全与隐私保护问题

这是当前企业在数据资产管理中面临的最突出的法律风险之一。随着《个人信息保护法》的实施，企业的数据处理活动面临着更严格的合规要求。

在实践中，企业需要建立健全数据安全管理制度，采取加密、脱敏等技术手段保护个人隐私信息，明确员工的数据处理权限，防止内部人员泄露数据。

（四）数据共享与利用中的法律冲突

许多企业在进行产业数据资产管理时希望能够与其他企业或机构共享数据资源，以更好地发挥数据的价值。在数据共享过程中容易引发一系列法律问题。

《反垄断法》可能会对企业之间的数据共享行为构成限制，如果这种行为被认定为具有市场支配地位的企业滥用其市场地位，则可能面临法律风险。《个人信息保护法》也要求企业在共享个人数据时必须获得授权，并采取必要的安全保障措施。

（五）数据资产的估值与确权问题

当前企业普遍缺乏对自身数据资产进行准确估值的能力，这在很大程度上限制了企业的数据驱动决策能力。在数据资产交易市场中，如何确定数据产品的权利归属也是一个亟待解决的问题。

根据《民法典》的相关规定，数据作为一种特殊的民事权益客体，其使用权和收益权可以通过合同或者其他法律手段来实现。但在具体操作过程中，如何平衡各方利益关系仍是一个复杂的法律问题。

产业数据资产管理的法律路径

为应对上述法律挑战，企业需要从以下几个方面着手进行规范和管理：

（一）建立健全的数据管理制度

企业应当制定完善的数据管理制度，涵盖数据收集、存储、使用、共享和销毁等各个环节。在制度设计过程中，应当充分考虑相关法律法规的要求，并定期进行更新以适应新的监管要求。

《中华人民共和国网络安全法》规定，关键信息基础设施运营者需要建立健全网络信息安全管理制度，并采取技术措施和其他必要措施保证网络安全。这为企业的数据管理提供了基本的框架。

（二）加强合规性建设

企业必须严格按照《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的要求开展数据处理活动，特别是在以下方面：

- 数据收集： 需要明确数据收集的目的和范围，并采取合法、正当的方式进行。

- 数据存储： 应当采取技术手段确保数据的完整性和安全性，防止未经授权的访问或篡改。

- 数据使用： 必须在法律允许的范围内使用数据，并严格控制使用权限。

（三）强化安全防护措施

根据《网络安全法》的规定，企业需要建立完善的安全防护体系，包括但不限于以下

- 技术手段： 数据加密、访问控制、入侵检测等。

- 管理措施： 定期进行安全审计、员工培训等。

- 应急预案： 制定数据泄露事件的应急响应预案，并定期演练。

（四）加强隐私保护

企业的数据资产管理必须高度重视个人隐私权益的保护，避免因数据过度收集和使用而引发法律风险。

在实践中，企业可以通过以下措施来实现对个人信息的有效保护：

1. 在收集用户信息时，应当明确告知用户收集的目的、方式和用途，并获得用户的明示同意。

2. 对于敏感个人信息，必须采取更严格的保护措施，禁止未经允许的使用和分享。

3. 建立数据脱敏机制，在不影响数据分析结果的前提下，最大限度地降低个人隐私被识别的风险。

（五）积极参与行业标准制定

对于企业来说，主动参与行业标准的制定和完善工作，不仅有利于提高自身的数据管理能力，还可以在一定程度上影响政策法规的方向。《全国信息安全标准化技术委员会》发布的多项数据安全相关标准，为企业提供了宝贵的参考依据。

企业之间可以通过建立行业自律组织，共同探讨和解决数据资产管理中的法律问题。这种协作不仅可以降低企业的合规成本，还能提高整个行业的数据管理水平。

产业数据资产的管理策略

在明确了当前面临的法律挑战和应对路径之后，企业可以从以下几个方面着手提升自身的数据资产管理能力：

（一）明确数据战略

企业需要将数据管理纳入整体发展战略之中，并制定相应的目标和计划。可以通过开展数据资产评估工作，识别高价值数据资源；或者设立专职的数据管理部门，统筹推进数据管理工作。

（二）加强技术支撑

企业应当加大对数据管理技术的研发投入，提升自身的技术能力水平。这包括但不限于：数据采集、存储、分析处理等基础技术，以及数据安全保护、隐私计算等技术领域。

在数据脱敏技术方面，可以通过引入哈希函数、差分隐私等技术手段，在保障数据可用性的前提下实现对个人隐私的有效保护。

（三）注重人才培养

数据资产管理是一项专业性极强的工作，需要大量具备法律、技术和业务背景的复合型人才。企业应当通过内部培训和外部引进相结合的方式，培养一支高水平的数据管理队伍。

可以定期组织员工参加《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规的学习和考试，并积极鼓励员工考取相关的专业资质证书。

（四）建立风险评估机制

企业需要定期对自身的数据管理现状进行评估，识别潜在的法律风险点，并采取相应的应对措施。这包括但不限于：

- 数据收集、存储环节的安全性评估。

- 数据使用过程中的合规性检查。

- 应急响应预案的有效性测试。

可以通过开展内部审计工作，全面了解企业在数据管理方面的短板和不足，并制定切实可行的改进方案。

（五）推动数据共享与

在确保合规的前提下，企业应当积极参与数据共享和项目，实现资源的优化配置。需要注意的是，在这一过程中必须严格遵守相关法律法规的要求，避免因不当行为而引发法律风险。

在与第三方进行数据时，可以要求对方提供《数据处理协议》（DPA），明确双方的权利义务关系，并约定各自的法律责任。

随着数字经济时代的全面到来，企业面临的不仅是市场竞争的压力，更是复变的监管环境。在这样的背景下，加强产业数据资产管理能力变得尤为重要。企业应当充分认识到数据管理的法律风险，积极采取应对措施，在确保合规的前提下，最大限度地发挥数据资产的价值。

未来的发展趋势表明，数据管理将更加精细化、专业化，并逐步纳入企业的核心竞争力范畴。只有那些能够成功驾驭数据资源的企业，才能在未来的竞争中占据优势地位。企业应该摒弃“重业务、轻管理”的理念，将数据资产管理提升到战略高度来抓，并为之投入足够的资源和精力。

面对纷繁复杂的数字经济环境，企业唯有与时俱进，主动适应新的监管要求，才能实现持续健康发展。这不仅是企业自身发展的需要，也是推动整个社会数字化转型的必然选择。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）