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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

news 来源：原创 2025/6/25 18:01:24

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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