1. 引言
在数字经济时代，数据作为新型生产要素被纳入国民经济核算体系，其战略价值在电商行业尤为凸显。目前我国电子商务交易规模持续扩张，2025年预期交易额将突破46万亿元，数据要素已成为驱动行业增长的核心引擎[1]。电商行业作为数据密集型产业，其业务全链路每时每刻都在产生海量、多源、异构的数据，数据资产规模占企业总资产比例逐年攀升。数据资产是指拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据资源。其本质是数据资源的资产化，需满足权属清晰、价值可量化、可开发利用三个条件。数据资产兼有无形资产和有形资产、流动资产和长期资产的特征，是一种新型资产类别[2]。这些数据资产不仅是精准营销、供应链优化、用户体验提升的核心资源，更是驱动商业模式创新的关键要素。2024年中国电商行业年数据增量突破100 ZB，较2019年增长近10倍(图1)，数据规模的指数级增长推动行业从“流量驱动”向“数据驱动”转型。这种数据驱动的商业模式变革，使得数据资产管理成为电商企业生存发展的战略性课题。
数据来源：华经情报网、源达信息证券研究所。
Figure 1. Data increment growth in China’s e-commerce industry (2019~2024)
图1. 中国电商行业数据增量增长情况(2019~2024)
数据资产的价值实现高度依赖应用场景、数据质量、时效性及稀缺性等多变因素，其非实体性和价值易变性导致传统成本法、收益法或市场法在估值时面临适用性挑战[3]。对电商企业而言，用户画像、供应链轨迹等数据资产通过精准营销与成本优化直接贡献于业绩增长。通过用户画像分析可提升转化率，供应链数据优化可降低成本，舆情数据监测可规避经营风险。然而，电商企业并非将庞大体量的数据资产转化为竞争优势。电商企业普遍面临着“数据丰富但价值贫瘠”的窘境。数据治理基础薄弱、技术架构滞后与人才储备不足、安全与合规风险剧增、数据资产价值转化困难等问题严重制约了数据资产的有效利用和价值释放。据中国电子商务研究中心调研，仅17%的电商企业建立了完整的数据资产管理体系，63%的企业因数据混乱导致营销成本增加20%以上。
因此，高效的数据资产管理不再是锦上添花的技术选项，而是关乎电商企业生存与发展的战略刚需。探索科学的数据资产管理路径，既是电商企业降本增效的内在需求，更是合规经营的外部要求。当前研究多聚焦制造业或金融行业的数据资产管理，针对电商行业数据资产管理问题研究较少，本文通过分析电商企业数据资产管理的独特困境，可为行业实践提供理论指导。本文研究对于提升我国电商行业整体竞争力、释放数字经济新动能具有重要的理论和实践意义。
2. 电商企业数据资产管理的主要困境
2.1. 数据治理基础薄弱
电商企业内部存在多个独立系统，这些系统因建设时间不同、技术架构差异及数据标准不统一，导致数据分散存储且难以互通。这种系统性的分割形成了顽固的数据孤岛，是数据资产管理的首要障碍。它造成数据碎片化，难以形成统一视图深入分析。对于许多尚未建立有效整合机制的企业而言，多源异构系统因技术标准与权属意识的差异形成“部门墙”，导致高价值用户行为数据与供应链数据无法融合[4]。例如，营销标签与客户服务反馈数据不相关联，企业就无法识别高价值客户流失风险。这种普遍存在的数据孤岛现象，不仅限制了数据的流动，还严重影响了数据资产的完整性、可用性与可运营性。
电商企业数据质量问题同样突出，主要表现为准确性与完整性缺失。在数据采集阶段，多源异构系统易导致字段缺失；在传输过程中，网络波动易造成数据包丢失；在存储环节，分布式数据库并发写入产生冲突记录。低质量的数据缺乏可信度，直接损害了数据资产的可靠性。这很可能造成实际业务损失，侵蚀数据资产的潜在价值。劣质数据不仅增加清洗成本，更会严重误导决策判断。此外，数据质量问题还表现为时效性与一致性缺失，数据采集、传输、处理延迟，导致分析结果无法反映实时状态，影响决策时效性。同一指标在不同系统中定义和计算结果不一致。这些时效性与一致性问题严重削弱了数据资产的“新鲜度”和“可信度”，使得基于数据资产的实时决策失效，数据资产在关键时刻的应用价值大打折扣。
2.2. 技术架构与人才瓶颈制约
在技术层面，传统架构累积的技术债务成为障碍。电商数据具有“高并发、高实时”特性，如“双11”峰值每秒订单超50万笔1。然而，传统数据库架构难以支撑“双11”等高并发场景，难以满足数据资产高效存储、快速调用和实时分析的需求，导致数据资产价值挖掘滞后。现有的商业智能工具难适配细分场景，限制了企业根据业务特点深度开发和应用数据资产的能力，使数据资产价值难以在特定场景中充分释放。中小企业多采用本地化服务器存储数据，年数据丢失率较高。这不仅造成数据资产减值，更增加了数据资产恢复与管理的成本，损害了数据资产的完整性与可靠性。
电商行业快速发展对复合型人才的需求日益增加。既懂数据分析又懂业务的复合型人才在行业内非常短缺。数据分析技能对推动数据价值转化、提升电商竞争力至关重要。然而，现有人才培养体系存在不足：企业内部培训体系不完善，难以有效提升员工数据资产管理水平；高校课程与企业实际需求脱节。这种复合型人才的严重短缺，直接导致企业缺乏专业力量来设计、实施和优化数据资产管理体系，无法有效使用先进工具与方法论，最终降低了数据资产管理项目成功的可能性，阻碍了数据资产潜在价值的识别、量化与释放。
2.3. 安全与合规风险持续高压
电商平台掌握大量用户敏感信息，是构成高价值用户数据资产的核心要素。这些敏感信息一旦泄露或被滥用，不仅损害用户信任和企业声誉，更直接导致核心数据资产价值贬损，甚至引发用户索赔等直接损失。国内外数据保护法规日趋严格，对数据采集、存储、处理、传输、共享全生命周期管理提出严格要求。特别是跨境数据流动面临GDPR与中国《数据出境安全评估办法》的监管冲突，增加企业合规成本与风险[5]。高昂的违规成本不仅消耗企业资源，还影响数据资产价值评估和未来收益预期，增加管理成本。
供应链和用户行为等数据资产在跨境电商手中具有跨国应用潜力。然而，企业需同时遵守母国和目标国存在显著差异的数据法律，在数据本地化存储、个人信息授权、跨境传输规则等方面面临复杂要求。数据所有权不明使得开发利用面临法律风险，企业难以合规地进行数据共享、交易或深度挖掘，严重限制了数据资产的流通范围和价值变现潜力。目前全球跨境电商数据标准尚未统一，各机构基于自身发展制定标准，导致重复或冲突[6]。这些叠加的合规障碍、标准缺失和权属不明问题，严重阻碍了数据资产安全高效地跨境流动，限制了企业利用全球数据优化国际业务的能力，实质上缩小了数据资产的潜在应用范围与价值空间。
2.4. 价值转化困境
电商企业数据资产价值衡量与转化本身也面临重大困难。目前，数据资产的价值评估缺乏统一、公认的方法论。其价值高度依赖于应用场景、数据质量、时效性、稀缺性及市场环境等多变因素，难以像传统固定资产采用成本法、市场法或收益法进行稳定估值。同时，企业未能将数据资产有效封装为标准化、可复用、可服务化的数据产品或应用程序编程接口(Application Programming Interface，简称API)。由于缺乏价值显性化载体，对内，业务部门难以便捷获取所需数据服务，降低了数据驱动业务的效率；对外，因无法形成可交易标的，缺乏安全合规的输出渠道，难以实现数据资产的直接变现或生态协同价值。头部电商企业虽已探索数据资产化路径，但多数中小电商仍停留在原始数据收集阶段，其数据资产因未产品化导致估值缺乏基础。
3. 电商企业数据资产管理优化策略
3.1. 构建数据治理体系
将数据资产管理纳入企业战略，由最高管理层直接负责，首要任务是破解数据孤岛与数据质量低下两大核心困境。
针对数据孤岛问题，需构建跨系统整合机制。通过实施主数据管理，统一关键业务实体定义，建立中央数据存储库，强制各系统通过标准化API接口同步核心数据；同时制定数据共享责任制，明确各部门数据权责，设定跨系统数据同步服务级别协议(Service Level Agreement，简称SLA)，从根本上消除“部门墙”对数据融合的阻碍。针对数据质量问题，建立全流程质量管理体系。在采集环节通过API标准化实现数据源规范接入，对用户输入设置校验规则；在存储环节采用清洗工具定期去重补全，建立数据质量评分卡量化完整性、准确性、时效性、一致性等指标；在应用环节设立数据质量审计岗，对分析结果交叉验证。
3.2. 升级技术架构，完善人才团队
在技术架构升级方面，应着力构建高性能、高可靠、场景化的云原生数据基础设施，系统性地解决现有技术瓶颈。
针对传统架构难以支撑电商“高并发、高实时”业务场景的问题，电商企业可以考虑部署“云–边协同”架构。将实时性要求极高的数据处理任务下沉到边缘计算节点进行就近处理，有效分担核心系统压力，提升业务高峰期的响应速度。同时，电商企业可以采用基于云平台构建模块化、可扩展的数据分析底座，可支持活集成或开发面向具体业务需求的轻量化、场景化分析工具，以解决通用商业智能工具难以深度适配企业特定细分业务场景的问题。为改变依赖本地化服务器导致数据丢失率高、资产完整性的现状，电商企业可以采取云存储解决方案，即将核心业务数据及边缘处理结果，迁移至高可用、多副本的云端存储环境。充分利用云服务商提供的自动备份、容灾恢复与弹性扩展能力，显著降低数据丢失风险，保障数据资产的持久可靠，降低管理成本。
解决人才短缺问题需要建立系统化的复合型数据人才培养与激励机制。在招聘环节，应优先录用技术能力和业务洞察兼备的人才，比如设立需要同时掌握数据分析工具和解读电商核心指标能力的“数据分析师+类目运营”双背景岗位。在培养层面，可与高校合作开设“电商数据资产管理”微专业，课程内容聚焦企业急需的数据治理实践、资产估值模型、合规风险管理等模块，邀请企业专家授课以保证内容前沿性。在企业内部，推行“业务+数据”双轨轮岗制。技术人员轮岗到营销、供应链等部门了解业务痛点；业务骨干加入数据团队学习使用商业智能(Business Intelligence，简称：BI)工具，通过跨职能实践培养全员数据思维。在激励层面，企业可建立价值导向的考核体系，将数据资产贡献纳入关键绩效指标(Key Performance Indicators，简称KPI)。
3.3. 强化安全合规管理
为强化安全合规管理，电商企业首先要建立贯穿数据全生命周期的合规流程。通过“分层授权”获取用户同意；依据“最小必要”原则限制数据用途，对核心数据私有化存储保障安全[7]；敏感数据需进行匿名化处理；跨境数据传输前完成安全评估，采用“本地化存储 + 合规接口调用”模式；制定数据留存期限表，过期数据采用物理销毁或多次覆写。
其次，引入合规科技工具并加强应急能力建设，部署数据合规管理平台，实现自动识别敏感数据、追踪流转路径并生成合规报告。每月开展数据合规培训，每半年组织数据泄露应急演练，明确“发现–上报–处置–通报”全流程责任人。
最后，企业应构建“政企研”联动机制。企业应联合政府部门、学术机构及行业协会参与国家数据资产管理行业标准制定，推动数据资产评估方法的统一和规范，为数据资产的内部管理与外部流通提供客观依据。鉴于跨境电商企业在数据资产跨境流动中面临的复杂合规挑战与标准缺失困境，企业应积极参与国际对话与合作，推动与主要贸易伙伴国建立双边或多边的数据标准互认与规则协调机制，为找到符合各方监管要求的跨境数据安全流动方式提供依据。
3.4. 优化数据资产价值转化路径
数据资产价值的高度场景依赖性和评估复杂性，以及其难以有效封装为标准化产品进行流通，构成了价值转化的主要障碍。为此，必须构建价值导向的运营体系和认知环境，打通价值释放的“最后一公里”。
首要任务是破解数据资产“难以衡量”的困境。成立数据资产管理委员会，其核心职责之一是制定并推行《数据资产价值评估与运营规范》。该规范应明确数据资产价值量化方法，针对电商数据资产高度场景依赖、潜在价值大的特点，该规范应明确推荐适用的估值技术组合。鉴于电商企业面临的市场波动性及数据资产蕴含的未来增长潜力，实物期权法是量化数据资产潜在价值的关键工具。参数设定需紧密贴合电商业务特性，例如将促销峰值波动率、新业务拓展期权的执行成本纳入考量。当数据资产价值与其他无形资产高度融合时，可借助层次分析法有效解决价值分离难题。此外规范应指导构建科学的层次结构模型，通过专家打分确定数据资产在组合无形资产中的贡献权重。
其次，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》及行业实践，为数据资产建立财务维度的确权与计量基础。企业可以在“数据资产”一级科目下，依据价值创造类型设置二级科目，具体包括收入增值型资产、成本优化型资产以及风险管控型资产，据此构建业财联动的成本归集与价值验证机制[8]。同时，将电商核心数据分类为“用户资产”、“运营资产”、“内容资产”，并通过协议明确与生态合作方的数据权属划分，为后续的内部服务计价和外部合规交易奠定坚实的财务与法律框架。
4. 总结
本文深入探讨了电商企业在数据资产管理中面临的核心困境如数据治理基础薄弱、技术架构滞后与人才储备不足、安全与合规风险剧增、数据资产价值转化困难等。针对这些问题，提出构建数据治理体系、升级技术架构与完善人才团队、强化安全合规管理、优化数据资产价值转化路径等解决策略。
高效的数据资产管理是电商企业在数字经济时代构筑核心竞争力的战略基石。破解当前困境，需要企业从战略认知、组织机制、技术能力、人才储备、合规风控、生态协同等多维度进行系统性革新。唯有构建科学、规范、敏捷且安全的数据资产管理体系，方能充分释放海量数据的巨大商业价值，驱动精准营销、供应链优化、用户体验提升及商业模式创新，最终实现降本增效与合规发展的双重目标，为电商企业在激烈的市场竞争中赢得可持续优势提供核心动力。本文的研究为电商行业，特别是广大尚处于数据资产管理初级阶段的中小企业，提供了理论指导和实践路径参考。
NOTES
1https://www.toutiao.com/article/6893640310031811080/.