数据资产管理与使用指引的法律框架与实践

在全球数字化转型加速的大背景下，数据作为继土地、劳动力、资本和技术之后的新生产要素，已经成为推动经济发展和社会进步的关键引擎。与此数据资产管理与使用的规范化和法治化也成为社会各界关注的焦点。尤其是在《中华人民共和国网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规相继出台后，数据资产管理不仅关系到企业的核心竞争力和可持续发展，更是关乎国家安全和社会公共利益的重要议题。

从法律框架、管理要点和实践路径等方面，系统阐述“数据资产管理和使用指引”的核心内容，并结合最新政策法规和行业实践，为相关从业者提供参考。

数据资产及其管理的法律内涵

在正式探讨数据资产管理与使用指引之前，我们必须明确“数据资产”。根据《企业数据管理标准》（征求意见稿）的相关定义，数据资产是指由组织拥有或控制，并能为企业创造经济价值或战略优势的信息资源。这些信息资源可以是结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如JSON、XML文件）和非结构化数据（如文本、图片、视频等），也可以包括元数据等辅助性信息。

从法律视角来看，数据资产管理涵盖了以下几个核心要素：

数据资产管理与使用指引的法律框架与实践 图1

1. 权利归属：明确数据资产的所有权或使用权。这不仅涉及企业内部的数据权责划分，还包括与其他主体（如第三方服务提供商）之间的数据权益界定。

2. 合规义务：确保数据的收集、存储、处理和使用活动符合相关法律法规要求。《网络安全法》《数据安全法》等对关键信息基础设施运营者提出了更高的数据安全管理要求。

3. 风险防控：建立完善的数据安全防护机制，防范数据泄露、篡改、丢失等安全事件发生。

4. 价值实现：通过科学的管理和有效利用，充分发挥数据资产的经济和社会价值。

由于数据具有可复制性和共享性的特点，其法律属性和管理方式与传统有形资产存在显着差异。这使得数据资产管理在实践中面临更多挑战，数据确权难题、跨境数据流动限制等问题。

数据资产全过程管理的法律框架

根据《财政部关于加强数据资产管理的指导意见》，数据资产管理应当遵循“全流程、全生命周期”原则，涵盖从数据收集到最终处置的各个阶段。具体而言，可以分为以下几个环节：

（一）数据收集与处理

在数据收集阶段，企业需要遵循合法、正当、必要原则，并通过隐私政策等方式向数据主体明确告知收集的目的、方式和范围。应当采取技术措施确保收集的数据真实、准确，并防止未经授权的访问。

实践中，许多企业已经建立了数据分类分级管理制度，将数据分为重要数据、核心数据和其他数据，并根据其敏感性制定相应的保护措施。金融机构就曾因未能有效识别和保护客户金融数据而被监管部门处以罚款。

（二）数据存储与安全

数据存储是数据资产管理的重要环节。企业应当选择安全可靠的存储方案，并采取加密技术、访问控制等手段确保数据的机密性、完整性和可用性。特别是对于涉及个人信息或重要数据的存储，必须符合《个人信息保护法》等相关法律规定。

《数据安全法》明确规定，关键信息基础设施运营者和重要行业领域的数据处理者应当定期开展数据安全风险评估，并采取相应的应对措施。这为企业建立完善的数据安全管理体系提供了明确的法律依据。

（三）数据使用与共享

在数据使用环节，企业需要建立健全内部授权机制，确保数据只能被授权范围内的人员访问和使用。对于涉及跨境传输的数据，应当遵守《网络安全法》的相关规定，经过安全评估或者获得有关部门的批准。

随着数字经济的发展，越来越多的企业开始探索数据共享机制。如何在保证数据安全的前提下实现高效共享，仍是一个亟待解决的问题。为此，《数据 sharing行动方案（202-2025年）》提出了分类分级、需求导向、创新驱动等原则，为实践提供了具体指导。

（四）数据处置与销毁

当数据达到其生命周期末期时，企业应当按照相关法律法规和内部管理制度，及时进行归档或销毁。特别是在处理个人信息时，必须履行“最小化”原则，避免过度保存数据。

数据的销毁方式也需符合法律规定。《电子文件管理暂行办法》要求对不再保留的电子文件应当采取删除、加密等技术手段确保其无法恢复。

数据资产使用指引的实践要点

为了更好地指导企业开展数据资产管理与使用工作，相关部门和行业协会陆续发布了多项标准和指引：

（一）建立数据Asset inventory（数据资产清单）

企业需要对内部的数据资源进行全面盘点，明确每一项数据的来源、用途、分类分级等基本信息，并形成统一的数据资产目录。这有助于理清数据权责关系，为后续管理打下基础。

（二）制定数据安全管理政策

基于法律法规要求和行业最佳实践，企业应当制定覆盖全生命周期的数据安全管理制度，并定期对其进行更完善。该制度至少应包括：

数据分类分级标准

访问控制策略

安全事件应急响应机制等

大型互联网公司就曾因未及时更新其数据安全管理制度而导致重大数据泄露事件发生，最终被监管部门罚款并要求整改。

（三）加强人员培训和意识提升

人往往是最容易被忽视但又最为关键的因素。企业应当加强对员工的数据安全意识教育，确保每一位员工都了解其在数据管理和使用中的责任与义务。

跨国公司就曾开展“数据安全月”活动，通过案例分享、知识竞赛等方式提高员工的数据保护意识，取得了良好效果。

（四）建立数据资产评估机制

由于数据具有一定的经济价值，对其进行资产评估有助于企业制定科学的管理策略。数据资产评估可以从多个维度进行考量，包括：

数据的完整性和准确性

数据的可访问性和可用性

数据的独特性和稀缺性等

金融科技公司就曾聘请第三方专业机构对其客户数据资产进行了全面评估，并根据评估结果优化了数据管理和使用策略。

（五）注重隐私保护和合规要求

在数据使用过程中，企业必须严格遵守相关法律法规，尤其是在处理个人信息时。这包括但不限于：

1. 获取个人同意（除非法律另有规定）

2. 遵守最小化原则

3. 及时响应个人的权利请求（如查询、更正、删除等）

数据资产管理与使用指引的法律框架与实践 图2

社交网络台因未能及时响应用户的“删除”请求而被法院判决违法，这一案例为企业敲响了警钟。

（六）建立风险监测与应对机制

企业应当持续监测数据资产管理过程中的各类风险，并制定相应的应急预案。

数据泄露事件的应急响应预案

网络攻击防护措施等

商业银行就曾因未及时发现并处置网络攻击而遭受重大损失，教训深刻。

法律风险与合规挑战

尽管年来我国在数据管理领域的立法进程不断加快，但实践中仍面临着诸多法律风险和合规挑战：

（一）数据确权难题

由于现行法律法规并未明确规定数据的所有权归属问题，导致企业在数据共享与交易过程中经常发生争议。特别是在涉及多方参与的数据项目中，如何明确各方的权益关系尤为复杂。

（二）跨境数据流动限制

根据《网络安全法》和《数据安全法》，重要数据出境需要进行安全评估，但对于“重要数据”的具体范围和认定标准仍不清晰。这给企业带来了合规成本高昂的问题。

（三）新技术应用带来的法律空白

随着人工智能、区块链等新技术的快速发展，数据管理方式也在不断创新。现有法律法规往往未能及时跟上技术进步的步伐，导致法律适用存在模糊地带。

（四）中小企业的合规困境

相比大企业，中小企业在建立完善的数据管理体系方面往往面临资源不足的问题。特别是在《个人信息保护法》实施后，许多中小企业都不清楚如何合规开展业务。

未来发展方向

面对复杂的监管环境和技术挑战，数据资产管理与使用指引的发展将呈现以下趋势：

（一）强化顶层设计

国家层面将继续推进相关法律法规的建立健全工作，并加强对重点行业领域的规范指导。预计《数据要素市场化配置改革方案》等政策文件将进一步出台。

（二）深化技术创新

借助区块链、联邦学等新技术，未来的数据分析与共享模式将更加注重隐私保护和安全可控。这将有效缓解企业对数据使用合规性的担忧。

（三）加强国际

在数据治理方面，中国正在积极参与全球治理，并推动建立符合国际规则的数据跨境流动机制。

（四）提升中小企业服务能力

政府和行业协会将继续加大对中小企业的支持力度，通过提供培训、模板等方式帮助企业降低合规成本。

数据资产管理与使用指引是一项复杂的系统工程，涉及技术、法律、管理等多个层面。企业在实践中应当坚持依法合规原则，建立健全管理制度，并持续关注政策法规的变化。只有这样，才能在数字化转型浪潮中把握机遇、应对挑战，实现高质量发展。

随着数字经济的深入发展，数据作为生产要素的地位将更加凸显。在这场变革中，如何既充分发挥数据价值又有效保护安全，将是每一个企业都必须认真思考的问题。唯有坚持合规与创新的衡，方能在未来竞争中立于不败之地。

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）