1. 引言
随着数字经济加速发展，数据作为新型生产要素的战略价值愈发凸显。2023年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的出台，更为企业数据资产化提供了规范化框架。在此背景下，深耕大宗商品信息服务领域的电商企业卓创资讯，自2004年成立以来便以数据为核心竞争力，构建了覆盖能源、化工、农业等25类大宗商品的全产业链数据体系。2024年4月，卓创资讯在一季度报告的资产负债表中首次列支数据资源940.51万元，标志着数据资产的正式入表。其数据资产已深度应用于资讯服务、数智服务等核心业务，形成独特的产业护城河，却也面临数据权属界定、财务操纵风险等现实挑战。因此，以卓创资讯为样本探究数据资产化下财务管理体系的创新逻辑与实践路径，不仅能解析数据要素如何重塑企业财务价值创造模式，更能为同类数据密集型企业提供可落地的参考范式。
2. 方法论
2.1. 案例选择理由
本文选择卓创资讯作为研究案例，契合典型性、启发性与数据可获得性原则：1) 其作为大宗商品数据服务领域的领军者，构建了“采集–分析–应用–变现”的完整数据资产化体系，在电商企业关注的供应链成本管控、财务风险预警等核心场景形成成熟实践，具备案例典型性。2) 其通过数据驱动财务决策优化的创新路径，为同类企业破解财务管理痛点提供了可借鉴的实践范式，彰显启发性价值。3) 作为上市公司，其拥有标准化的数据采集流程、公开可追溯的行业数据发布渠道，确保研究所需财务相关数据、数据资产化运营数据的可获得性与可信度，为研究开展奠定坚实基础。
2.2. 理论框架
本文采用资源基础理论框架，其核心观点是企业是各种资源的集合体，竞争优势来源于拥有的异质性战略资源及将这些资源转化为核心能力的整合过程。该理论的核心逻辑链条为“资源–能力–价值”，即企业通过内外部渠道获取具有稀缺性、价值性、难以模仿性的战略资源，再对各类资源进行系统性梳理、配置与优化以打破资源壁垒，进而在资源整合基础上形成独特的运营能力、管理能力与创新能力，最终通过核心能力的应用实现资源价值最大化，构建可持续竞争优势[1]。而数据资产作为数字经济时代的新型资源，其从获取到价值实现的过程完全契合这一逻辑框架，本文将遵循该框架展开分析，解析卓创资讯如何将数据资源转化为财务管理能力，进而实现企业价值提升，为财务管理体系创新提供理论支撑。
3. 数据资产化下财务管理体系创新的必要性
3.1. 数据资产化背景
数字经济时代，数据已成为驱动企业价值创造与核心竞争力构建的关键生产要素。大数据、云计算、人工智能等数字技术的深度渗透，推动企业内部沉淀的海量数据从分散无序的“零散资源”升级为具备“可计量、可交易、可增值”属性的“数据资产”(季周等[2]，2022)。其范畴不仅涵盖传统结构化财务数据，更延伸至业务运营流程、供应链协同信息、客户行为轨迹、市场动态监测等多维度非结构化与半结构化信息。“数据驱动的财务管理”作为数字经济背景下财务管理的创新形态，指财务部门以数据资产为核心要素，借助数字技术构建“数据采集–治理–分析–应用”全流程机制，实现财务职能智能化升级以支撑企业价值提升与战略落地的管理模式，其核心特征体现为数据来源全域化、管理工具智能化、决策逻辑量化驱动与价值输出协同化(程晓星[3]，2025)。与此同时，《数据安全法》《个人信息保护法》及财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的出台，既从合规层面划定了企业数据管理边界、提供了政策指引，也推动企业面临通过数据资产整合实现业务智能化、决策实时化与风险前瞻化的机遇。
从学术脉络来看，数据资产化对财务管理的变革影响已成为会计学、管理学领域研究热点，早期研究聚焦数据资产定性界定与会计确认，后续逐渐转向价值计量与管理应用。数据资产化通过“数据确权–数据估值–数据流通”三个关键环节，将原始数据转化为可识别、可计量、可交易的资产，从而显著提升财务管理的科学性与决策有效性(黄海[4]，2021；罗玫等[5]，2023)。在会计处理层面，2024年正式实施的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为数据资源入表提供了制度依据，推动数据资产进入财务报表，增强了企业资产的完整性与透明度(王鹏等[6]，2024)。此外，数据资产化管理能够赋能企业价值创造、优化财务风险控制，并促进财务管理从核算型向价值创造型转型(王艳等[7]，2024)。然而，已有研究多未区分企业类型差异，且缺乏涵盖“技术–管理–组织–生态”的系统性框架，对跨类型企业适配性调整的关注不足。作为数据核心使用者与价值管理者，财务部门亟需突破传统模式局限，建立专门的数据资产治理、评估与价值实现机制，在合规框架下推进数据统一管理与深度价值挖掘，为企业数字化转型提供核心支撑。
3.2. 财务管理体系创新的必要性
传统财务管理体系聚焦于财务资源的配置与利用，忽视了数据资产这一新型战略资源的价值，不仅难以适配数据资产化带来的财务逻辑重构，也无法满足业数财融合的现实需求。基于资源基础理论，财务管理体系创新的核心逻辑是将数据资产纳入资源管理范畴，通过“数据资产–财务能力–价值输出”的链条，构建兼具财务资源与数据资产双重优势的异质性竞争能力。
数据资产化重构财务逻辑。一方面，数据资产的“价值动态性”与传统财务“历史成本计量”原则冲突。以卓创资讯为例，其数据资产核心来自分析师生产的大宗商品市场数据，其价值随行业周期、客户需求和数据流转频次实时变化，仅依赖成本法难以全面反映其市场价值，需融合收益法、市场法等多元模型评估。另一方面，数据资产的“合规关联性”拓展了财务边界。卓创资讯每日处理海量大宗商品交易数据、价格波动数据，这些数据经加工后形成的即时资讯、分析报告等产品，是驱动其服务全球150余家500强企业的核心资产。但传统财务未将数据采集合规成本、数据更新维护的隐性投入纳入核算体系。财务仅能核算数据生产的表面成本，却无法量化数据资产对毛利率提升、客户留存的长期价值，凸显传统体系在数据资产价值计量上的短板。
业数财融合需求催动财务管理体系创新。业数财融合强调以数据为纽带打通全链路，实现业务、数据、财务的实时互通与价值贯通。传统财务管理体系存在三大核心短板，无法适配业数财联动的新要求：一是数据链路断裂，业务数据与财务数据割裂，无法承接业数财融合所需的“数据实时互通”需求；二是职能定位局限，长期停留于事后核算，难以嵌入业务过程实现动态管控；三是决策支撑薄弱，无法整合业务数据形成多维度分析，无法满足业数财融合下“数据驱动决策”的核心目标。这种传统体系与业数财融合需求的根本性矛盾，使得财务管理体系必须通过变革打破部门壁垒、重构数据流程、升级职能定位，才能承接业数财融合带来的全链路价值转化需求。
因此，创新财务管理体系是企业准确核算数据资产、提升决策效率、适应数据资产化的必然选择。
4. 传统财务管理体系与数据资产化下财务管理体系的区别
基于资源基础理论，传统财务管理体系与数据资产化下财务管理体系的核心差异在于资源构成基础、资源整合方式与能力输出方向即财务管理基础、财务管理驱动和财务管理模式的不同，如表1所示。
第一，财务管理基础。传统企业财务管理以财务资源为核心基础，核心目标在于提升财务资源的配置效率，确保要素精准匹配业务需求。此模式下，企业生产经营全流程中产生的数据是业务活动的附属产物，未能深度参与价值创造[8]。随着信息技术的迭代升级，数据的战略价值被充分释放，正式跻身企业核心资产行列。基于数据资产化的财务管理体系以此为契机，通过对内外部数据资源的系统性整合与深度分析，将数据价值转化为实际生产力。这一体系不仅打破了研发、管理、服务等环节的数据壁垒，更推动企业实现全生命周期、全要素、全产业链与全价值链的深度贯通，最终构建起数据资产从产生、流转到应用的完整闭环。从而，基于数据资产化的财务管理体系形成了财务资源和数据资产双核心驱动的新模式：在优化财务资源配置效率的基础上，依托数据资产的实时洞察与智能分析，提升企业对风险的动态感知、提前预测与有效防范能力。
第二，财务管理驱动。传统企业财务管理以业务驱动为底层逻辑，资源按部门边界线性整合，财务数据滞后于业务数据，整合不仅决策依赖财务人员的个人经验与主观直觉，且业务全流程中产生的数据仅作为非资产化的附属记录存在，导致各节点信息割裂[9]。基于数据资产化的财务管理体系通过全流程数据整合打破“数据孤岛”，推动分散、无序的附属信息向可管理、可增值的数据资产转变，进而实现财务管理从业务驱动到数据驱动的根本性转变。一是财务预算动态调控：依托内外部多源数据的整合分析，结合行业周期、市场需求等动态信息，改变传统预算依赖历史数据与经验判断的模式，实现预算的实时优化与精准匹配。二是财务成本精准核算：通过整合业务端数据采集、加工、应用全流程的成本信息，打通财务与业务的数据链路，解决传统成本核算数据碎片化、分摊不科学的问题，实现成本的精细化计量。三是财务资金风险防控：整合业务交易数据、市场波动数据与财务资金流向数据，借助AI模型进行实时监控与分析，实现财务资金风险的事前预警，突破传统资金管控依赖人工审核、风险识别滞后的瓶颈。三者以数据整合为基础，让财务管理深度嵌入业务全流程，完成从被动响应到主动赋能的转型。
第三，财务管理模式。传统企业财务管理架构依附科层制呈现刚性特征，以事后合规核算、成本控制为核心，能力输出局限于内部财务管控。虽然保障合规与稳定，但部门分工僵化、跨部门沟通繁琐，对业务变化响应滞后[7]。基于数据资产化的财务管理模式以智慧共享为核心推进财务变革。先通过“业财数”融合打破部门壁垒，实现财务与业务数据的实时互通，为财务深度参与业务管控奠定数据基础。再以事前预警、事中管控、事后优化构建全流程闭环管理，让财务脱离传统事后核算的局限。最终依托共享数据驱动决策与风控，将能力输出从单一财务管控延伸至业务赋能、价值创造与生态协同，完成财务从被动核算向价值创造的转型，适配企业数字化发展需求。
Table 1. Comparison between traditional financial control and data assetization-based financial management
表1. 传统财务管控与基于数据资产化的财务管理的对比
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传统财务管理 |
基于数据资产化的财务管理 |
财务管理基础 |
财务资源 |
财务资源、数据资产 |
财务管理驱动 |
业务驱动 |
数据驱动 |
财务管理模式 |
刚性模式 |
智慧共享 |
5. 基于数据资产化的财务管理体系的主要挑战
基于资源基础理论的“资源–能力–价值”逻辑，数据资产化下财务管理体系的挑战本质上是“资源获取与整合障碍”“核心能力构建不足”两大问题的延伸。
5.1. 资源获取技术基础设施薄弱
基于数据资产化的财务管理体系需实时处理海量、多维度数据，且需实现业数财的动态联动，而当前多数企业技术基础设施存在两大核心短板：一是硬件算力不足，现行企业财务多基于单机或小型服务器架构，无法承载数据资产化所需的实时数据采集、存储与分析需求。二是软件功能适配性差，现有财务软件多聚焦传统账务核算，缺乏数据资产专属管理模块，无法完成数据权属界定、价值评估、风险预警等核心操作。且难以与业务系统、数据平台实现无缝对接，导致数据资产化的链路断裂，无法支撑双核心驱动的财务管理新模式。
5.2. 数据资产质量与整合难题
数据资产作为体系核心驱动要素，其质量与整合效果直接决定财务管理创新成效，当前主要面临三重难题：一是数据质量参差不齐，业务端产生的原始数据存在格式不统一、冗余信息多等问题，若未经过严格清洗与校验，会导致数据资产价值评估失真，影响财务决策的科学性[10]。二是跨源数据整合困难，企业内外部数据分散在不同部门与平台，缺乏统一的数据治理标准与整合机制，难以打破“数据孤岛”，无法形成完整的数据资产图谱。三是数据资产边界模糊，部分数据存在权属界定难、价值拆分复杂的问题，导致数据资产难以合规纳入财务核算体系，无法实现数据价值转化为实际生产力的目标[11]。
5.3. 业数财数据资产协同程度低
基于数据资产化的财务管理体系需以业数财融合为核心，但当前协同机制存在明显短板：一是协同流程缺失，传统财务管理中业务、数据、财务部门分工独立，缺乏明确的跨部门数据流转流程与责任划分[12]。二是实时协同能力不足，数据传递多为阶段性批量同步，而非实时动态联动，财务无法基于实时数据进行成本核算与资金调度。三是协同目标不一致，业务部门更关注数据的业务应用价值，数据部门更关注数据的技术合规性，财务部门更关注数据的财务计量价值，三者目标差异导致数据协同缺乏统一导向，难以形成推动体系创新的合力。
5.4. 资源管理能力与组织适配性不足
当前基于数据资产化的财务管理体系面临组织架构与人才能力适配的两大挑战：一是组织变革阻力大，传统财务管理依托科层制架构，部门边界清晰、权责固定[13]，而新体系需建立跨部门协作的柔性组织，打破原有权力结构与利益分配模式，易引发部门抵触，导致创新措施难以落地。二是财务人才能力不匹配，新体系要求财务人员兼具财务专业知识、数据分析能力与业务理解能力，既能完成数据资产估值、风险预警等专业工作，又能结合业务场景解读数据价值。但当前多数财务人员仍擅长传统核算工作，无法满足数据驱动的动态感知、提前预测的管理需求，成为制约体系创新的关键瓶颈[14]。
6. 财务管理体系创新的应对策略
6.1. 财务管理体系创新框架
本框架以数据底座为核心引擎，为财务管理提供底层支撑。进而从管理工具、组织架构、生态场景三个维度实现财务能力的分层落地，最终达成财务从数据整合到价值创造再到生态赋能的全链路升级，如图1所示。
卓创资讯作为国内大宗商品信息服务的领军电商企业，积累了覆盖能源、化工、农业等全品类的业务数据资产。同时，沉淀了自身多年的财务数据资产，如基于信息服务的订阅式营收结构、数据产品研发的人力与技术采购成本、不同客户付费模式对应的成本构成等。在此基础上，卓创资讯将业务资源、财务资源深度融合，构建起“业务数据–财务数据–决策信息”的转化链条。
基于数据底座，卓创资讯在管理工具层实现三大突破。一是动态成本管理，针对大宗商品信息服务的成本链条，建立实时监控机制。以能源板块的“全球原油行情AI预测系统”研发为例，卓创通过数据底座追踪技术迭代速度、市场需求变化与研发投入的匹配度，动态调整算法工程师团队规模、云计算资源采购成本，避免因投入不足导致系统预测精度落后于竞品。二是预算联动机制，打破传统预算的年度静态规划模式，将业务端的市场拓展节奏与财务预算深度绑定。2024年东北大豆市场政策动态变化，农产品板块因政策扶持或国际供需变化出现市场爆发信号，卓创资讯业务部门提出“东北大豆主产区实地调研 + 产区客户定向拓展”计划时，财务预算系统可通过数据底座快速调用该板块历史投入产出比、当前市场容量预测数据，生成动态预算方案。确保了业务扩张的资源供给及时且精准，同时规避了盲目投入导致的成本失控风险。三是资金防控风险智能化。通过整合“资金流向–履约能力–风险预警触发–损失控制”的全链路数据，测算不同交易场景下资金投入与风险发生概率的关联系数，为风控部门制定“核心场景穿透式防控 + 长尾场景动态监测”的分层策略提供数据支撑。将此作为资金风控决策的核心依据，能够替代传统依赖经验的风险判断模式，推动资金防控从被动的事后应对，全面升级为数据驱动的全流程主动防控。
在管理工具层实现高效运转的基础上，卓创资讯进一步重构财务组织架构，形成“战略财务引领方向、业务财务深耕场景、财务共享提效赋能”的协同格局。战略财务方面，跳出传统财务的“核算视角”，以数据资产为核心参与企业战略制定。基于对大宗商品数字化转型趋势的数据分析，推动“数据产品 + AI技术 + 生态合作”的生态化战略，将财务资源向AI研发实验室倾斜，为企业长期发展构建“数据 + 技术 + 生态”的护城河。业务财务方面，以“业财桥梁”为核心定位，嵌入销售、研发、供应链等各业务部门一线。在销售端，通过财务模型拆解客户开发的获客成本，为销售团队调整客户开发策略提供数据支撑。在研发端，针对“新能源金属价格预测模型”项目，团队成员通过测算模型上线后每新增一个付费端口的额外成本与对应收益，协助研发团队找到平衡点。在供应链端，结合数据复用率优化供应链资源配置，避免业务部门因仅关注数据完整性而忽视成本效率的问题。这种“懂业务、通财务”的深度介入，让财务支持真正融入业务决策的每个环节。财务共享方面，通过接入核心数据终端“红桃3”，以其沉淀的大宗商品产业数据实现数据的联动共享。红桃3实时汇聚数据采集成本、客户付费数据以及服务交付数据。这些数据通过接口同步至财务共享平台后，为财务数据共享提供了坚实的业务数据底座。费用报销环节，财务共享平台可调用红桃3中产区商品的数据采集标准成本，自动校验采集费用报销是否合理。客户结算环节，依托同步的客户付费数据，精准匹配客户已购买的服务套餐与应结算金额，避免因业务与财务数据脱节导致的结算误差。财务数据统计与分析共享层面，红桃3的业务数据与财务共享平台的成本、营收数据融合，可通过共享平台实时查询各商品板块的盈利情况，为业务调整与财务决策提供数据支撑，实现财务数据与业务数据的双向共享。
卓创资讯以数据底座和财务管理能力为支点，在生态场景层实现三重突破。一是增值服务：将“数据 + 财务”能力打包为增值产品输出。例如，为化工贸易企业提供“产品价格趋势预测(基于业务数据) + 现金流压力测试(基于财务模型)”的组合服务，帮助企业在采购环节预判价格低点、销售环节把握价格高点。实现“客户价值提升 + 企业营收增长”的双赢。二是跨行业服务：打破行业边界，向金融机构输出专业能力。针对银行、期货公司对大宗商品产业客户的信贷、投资需求，卓创资讯基于数据底座构建“产业景气度–企业财务健康度–违约风险”的评估模型，将原本仅服务于内部决策的财务分析能力，转化为可对外输出的标准化产品，帮助金融机构更精准地判断企业资质。实现财务能力跨行变现，同时反哺数据底座的完善。三是行业协作：牵头共建大宗商品行业的财务生态。联合中国物流与采购联合会、大宗商品头部企业制定《大宗商品数据资产计量与价值评估规范》，推动行业数据资产化进程，提升企业估值与融资能力。同时搭建“大宗商品行业信用共享平台”，整合企业的财务数据、履约记录、数据服务采购情况等，为中小企业融资提供“数据信用”支撑。这些举措既解决行业中小企业融资难的痛点，又为卓创资讯积累了行业级数据资产，形成“数据共享–信用提升–生态繁荣”的正循环。
Figure 1. Innovation framework of financial management system based on data assetization
图1. 基于数据资产化的财务管理体系创新框架
6.2. 财务管理体系创新的具体路径
6.2.1. 资源获取：AI赋能财务体系，强健基础架构
针对大宗商品信息服务“数据量大、核算场景复杂、风险预判需求高”的特点，将人工智能技术融入财务体系，硬件层面搭建分布式算力集群，提升数据处理能力；软件层面开发AI财务智能平台，新增数据资产智能核算、风险智能预警、预算智能调整三大功能，解决传统技术架构“算力不足、功能单一”的问题。
在智能核算层面，卓创资讯开发“大宗商品财务AI核算系统”，针对数据服务订阅业务的高频交易场景，通过AI算法自动匹配交易流水与财务科目，提升核算效率。在风险预判层面，构建的“大宗商品财务风险预警模型”整合业务端的市场波动数据与财务端的现金流、应收账款数据，实时监测风险信号。当模型识别到“农业板块客户续费率连续3个月下降 + 该板块应收账款逾期率超15%”时，会自动触发预警，提示财务部门联合业务部门排查风险。在预算智能调整层面，AI系统可结合大宗商品行业周期性特征，动态优化预算分配。例如，每年Q4为化工产品采购旺季，AI会基于历史数据预测该季度化工板块数据服务的需求增长，自动将市场推广预算向“化工板块客户定向营销”倾斜，同时上调该板块数据采集的运营预算，确保业务与财务资源精准匹配。
6.2.2. 资源整合：全流程数据治理，优化战略资产质量
大宗商品数据的“多源性、异构性、边界模糊性”让数据资产价值难以释放，基于数据资产化的财务管理体系以“全流程数据治理”为基础，通过“数据采集–清洗–整合–应用”的闭环管理，提升数据资产的准确性、完整性与可用性，为财务决策与业务发展提供可靠支撑。
数据采集环节，卓创资讯搭建多源数据采集体系，针对业务端的大宗商品数据与财务端的交易数据，制定标准化采集规范。针对财务交易数据，通过API接口与银行、CRM系统直连，自动采集交易流水。数据清洗与整合环节，卓创资讯对不同渠道采集的同一化工产品价格数据，工具会自动统一单位、剔除重复数据，同时修正异常值。整合阶段则将清洗后的业务数据与财务数据关联，例如，将“客户采购的‘钢铁板块行情数据’服务”与“该客户的付费金额、服务成本、利润贡献”绑定，形成“客户–产品–财务”的三维数据档案。在应用环节，建立数据质量考核机制，由财务部门联合业务部门制定数据质量指标，每月对各板块数据质量进行评分。
6.2.3. 能力构建：搭建协同框架，强化资源协同能力
搭建“业务–数据–财务”协同框架，能够打破部门壁垒，并打通数据流转与价值传递链路。实现“业务驱动数据、数据支撑财务、财务反哺业务”的闭环，让财务管理深度融入业务全流程。
在组织协同层面，成立“业数财协同小组”，由业务部门、数据部门、财务部门人员共同组成，每月召开协同会议。在规划新板块新数据产品时，三方协同确定产品开发与资源投入方案。流程协同层面，设计“业数财数据流转流程”，明确各环节的责任主体与时间节点。当业务部门完成交付后，将数据同步至数据部门，财务部门基于业务与数据信息，跟踪回款，同时将相关数据反向同步至业务与数据部门，用于客户价值评估与业务复盘。在系统协同层面，通过统一核心数据编码规则、开发多组API接口，实现三大系统数据实时共享。这种协同模式不仅将客户服务开通时间缩短、财务数据误差率降低，还能让数据管理平台向财务ERP系统同步数据采集、存储等运营成本，助力财务实时测算单产品利润率，真正打通“业务–数据–财务”的全链路协同。
6.2.4. 价值输出：组织人才双驱动，释放战略资源价值
践行“组织架构优化 + 人才能力培养”的组才双驱策略，打造既懂财务、又懂业务与数据的复合型团队，适配财务管理体系创新与数据资产化发展需求。
在组织架构优化层面，基于数据资产化调整财务团队结构，增设数据财务岗与业务财务专项组。数据财务岗人员需具备数据建模、数据分析能力，负责数据资产的价值评估、数据财务模型的搭建。业务财务专项组则按大宗商品板块划分，每组配备“财务 + 业务 + 数据”背景的人员，深入对应业务线。在人才能力培养层面，设计三维能力培养体系，针对财务团队开展“财务专业能力 + 业务理解能力 + 数据技能”的综合培训。定期组织“大宗商品业务训练营”，邀请业务部门负责人讲解各板块的业务模式、市场趋势，让财务人员理解业务逻辑。此外，卓创资讯还建立了“复合型人才激励机制”，将“业务理解度”“数据应用能力”纳入财务人员绩效考核，激发团队提升能力的积极性，为财务管理体系创新与数据资产化发展提供人才保障。
7. 结束语
随着数据资产化成为数字经济时代企业转型的核心方向，财务管理体系作为价值管理的核心载体，其创新重构已成为企业释放数据价值、提升核心竞争力的关键。本文以B2B数据服务型企业卓创资讯为研究样本，系统剖析了数据资产化背景下财务管理体系与传统体系的本质差异，梳理了技术基础设施、数据质量、业数财协同、组织人才四大核心挑战，构建“数据底座–管理工具–组织架构–生态场景”创新框架并提出AI赋能、全流程数据治理等具体路径。其实践表明该模式能通过数据价值生态化输出，为同类以数据为核心生产要素的B2B服务型电商企业提供标杆范式。若将该模式应用于其他类型企业，需结合业务特性针对性调整：C端消费型电商企业需强化数据合规与隐私保护，增加用户价值计量模块；制造型企业转型数据业务板块应优先打通生产与财务数据通道，聚焦内部降本增效价值。未来，随着数据资产计量标准完善与数字技术深度渗透，各类企业需立足自身属性优化财务管理体系，在合规前提下深化数据价值挖掘。本研究既为B2B数据服务型企业提供直接借鉴，也为其他类型企业提供适配调整思路，助力其在数字经济浪潮中实现高质量发展。