如今，数据作为关键生产要素的地位得到了制度和技术上的双重确认，不过，只有当数据能够像实物资产一样被清晰界定、准确计量、便捷交易和放心融资时，它才真正完成了从“沉睡的资源”到“活跃的资本”的蜕变。
然而，如何将其从潜在资源转化为现实优势，成为所有组织必须面对的核心课题。这条进化之路，涉及内部角色的转型、风险的应对，以及最终的价值实现。
本文将通过综合首席数据官（CDO）的转变、数据流通安全实践、企业行动框架和路线，以及建立可持续的数据文化，勾勒出一条清晰的数据价值实现路径。
一、从“守门人”到“价值创造者”
过去，首席数据官（CDO）的角色常被视为“数据守门人”，他们的核心工作是建立规则、确保质量、管理基础设施，主要目标是防御风险——防止数据出错、泄露或被滥用。
然而，越来越多的CDO发现，仅仅做好防御工作，很难快速向高层证明其团队的价值。数据治理固然重要，但如果不能与业务成果直接挂钩，它就容易变得抽象而缺乏影响力。
因此，一场从“数据防御”到“数据进攻”的战略重心转移正在发生。成功的CDO开始将更多精力投入到能够直接产生业务价值的活动中，尤其是数据分析和人工智能（AI）项目。
他们不再单纯追求数据环境的完美无瑕，而是优先支持那些能解决具体业务难题、抓住市场机会的分析与AI应用。这种转变甚至反映在头衔上，许多CDO如今同时也是首席数据分析官（CDAO），将价值创造明确写入了职责。这种转型背后的逻辑清晰而务实：
1. 展示价值，赢得信任：通过启动并成功交付几个高价值的分析或AI用例，CDO可以迅速向组织证明数据投资的回报。
例如，某银行的CDAO团队通过开发一系列“数据产品”，直接带来了数千万美元的增量收入或成本节约，从而赢得了业务部门的高度信任和更多资源支持。
2. 以产品思维管理数据：先进的数据团队正在采纳“数据产品”思维。这意味着像管理软件产品一样管理数据资产：
明确用户（业务部门）需求，组建跨职能团队（数据科学家、工程师、产品经理），关注用户体验和持续迭代，并严格衡量其业务影响。这确保了数据项目不是一次性的分析报告，而是能够持续产生价值的业务解决方案。
3. 通过设计实现治理：与其强行推行复杂的规则，不如将治理要求嵌入到易于使用的数据工具和产品中，让业务人员在享受数据便利的同时，自然而然地遵守规范。治理的目标从“控制”变成了“赋能”。
4. 文化是终极战场：无论技术多先进，如果人们不信任、不理解、不愿意使用数据，一切努力都将大打折扣。因此，打造数据驱动型文化是CDO工作的重中之重。
这不仅仅是开展培训，更是要通过成功案例、内部宣传和激励机制，改变员工的思维方式和行为习惯，让基于数据的决策成为组织本能。
如我们在《用数据价值和责任分清CDO、CISO与DPO的职业角色（附手册）》所写到的，数治网发现CDO的演进揭示了一个核心趋势：数据工作的成功标准，正从“管理得好不好”转向“用数据创造了多少价值”。这为整个组织的数据能力建设定下了基调——一切围绕价值创造展开。
二、数据开放与安全之间的平衡
当组织内部的数据价值意识觉醒后，下一个自然的需求就是让数据流动起来，尤其是在不同企业、机构之间。金融、供应链、能源、交通等行业的融合创新，高度依赖于安全、可信的数据共享。
然而，数据流通伴随着巨大的风险：隐私泄露、商业机密暴露、数据被篡改或滥用。这些恐惧导致许多企业“不敢共享、不会共享”，形成了“数据孤岛”，反而束缚了更大的创新。
多个行业的实践为我们提供了破解这一难题的蓝图。它们共同指向一套组合拳：技术控险、制度定责、生态协同。
技术控险：让数据“可用不可见”
核心思路是不再追求原始数据的直接转移，而是通过技术手段，只让数据的“价值”而非“本体”参与流通。
- 安全多方计算：在银行间验证企业流水真实性的场景中，银行A只需将加密后的查询请求发送给银行B，银行B在不解密的情况下完成计算，并只返回“是或否”的结果。全程中，双方的原始数据都未曾离开自家数据库，彻底杜绝了敏感信息泄露的风险。
- 可信数据空间：城市交通部门需要分析车辆位置来优化信号灯，但单车轨迹涉及个人隐私。解决方案是，数据在政府提供的安全隔离环境中进行处理，通过聚类算法将成千上万的单车轨迹汇集成“路口车流量”等群体画像，再将这种无法反推个人的结果输出使用，实现了原始数据“零出域、零泄露”。
- 区块链存证：在供应链金融中，货物信息、仓单、合同被加密后记录在区块链上。任何参与方都无法单独篡改数据，所有操作痕迹可追溯，有效杜绝了“一单多押”的欺诈行为，构建了跨企业的信任基础。
制度定责：明确“谁能用、怎么用”
技术需要制度的护航。清晰的法律合同和操作规范是数据流通的“交通规则”。
- 最小必要：在“电费贷”案例中，电网向银行共享的并非用户原始用电明细，而是经过加工的“企业用电稳定性评分”等特征数据，且银行被严格限定只能用于本次贷款审批，不得留存或用于其他目的。
- 闭环监督：几乎所有成功案例都依赖于事先签订的多方协议，详细规定数据用途、使用期限、销毁责任和违约后果。同时，引入独立的第三方（如金融风控中心）进行全流程监控，确保规则得到执行。
生态协同：从零和博弈到共赢生态
数据流通的价值往往在生态中才能最大化。这需要超越双边合作，构建多赢的共同体。
- 公共协调：在电力数据助贷、公共交通数据优化等涉及公共利益的场景中，地方政府扮演了关键的发起者和协调者角色，帮助界定各方权责，为创新提供政策保障。
- 联盟共建：在供应链领域，由核心企业牵头组建区块链联盟，所有参与者共同维护规则，共享数据带来的效率提升和风险降低，形成了稳定的行业协同网络。
这些实践表明，数据安全与数据流通并非矛盾体。通过精密的技术工具和严谨的制度设计，完全可以在筑牢安全堤坝的同时，让数据的价值之水流向最需要的地方，灌溉出新的业务增长点。
三、企业启程的行动框架和路线
基于我们在上一篇《数据价值进化：从内部治理到市场变现的融合之路 I》的分析，企业可以规划一个分阶段、渐进式的行动路线图，确保每一步都兼顾资产化基础与商业化探索。
阶段一：价值发现与基础盘点
- 行动：组建跨职能的数据治理委员会，明确业务、技术、法务等角色职责。同时，从核心业务出发，盘点关键数据资源，并初步调研核心客户与合作伙伴可能的数据需求场景。
- 目标：形成初步的数据资产清单和潜在变现机会假设。避免一开始就陷入庞大的技术平台建设。
阶段二：试点治理与场景验证
- 行动：选择一个价值高、范围清晰的业务域（如某个产品的客户数据）启动试点。完成该领域数据的确权、定类、计量初步工作。同时，与1-2个信任的合作伙伴合作，针对一个具体需求（如联合营销效果分析）提供定制化数据洞察服务。
- 目标：跑通“治理-应用”的最小闭环，验证数据质量，获得早期业务反馈，并测算初步价值。
阶段三：体系构建与产品孵化
- 行动：基于试点经验，完善企业级的数据治理模型、元数据管理体系和估值方法。在技术层面，搭建支持灵活数据产品开发与交付的现代化平台。同时，将已验证的共性需求（如供应商绩效看板）开发成标准化程度更高的解决方案或API服务。
- 目标：建立可扩展的数据资产管理体系，并拥有一到两个初具形态的数据产品，开始从间接变现中收获效率提升或客户留存等综合效益。
阶段四：市场扩展与运营迭代
- 行动：将数据资产管理和产品服务能力扩展到更多业务领域。建立专门的数据产品运营团队，监控数据产品使用情况、客户满意度及价值指标。根据市场反馈，持续迭代数据产品和治理规则。
- 目标：形成内部数据市场或对外数据服务能力，实现数据价值的规模化产出，并使其成为企业竞争优势的有机组成部分。
在整个过程中，文化建设与人才培养至关重要。需要通过对业务人员进行数据素养培训，使其理解数据的价值和规范，从而推动数据驱动决策的文化落地。
四、建立可持续的数据文化
对于广大企业而言，投身数据要素市场既意味着新的增长机遇，也预示着内部管理模式的革新。无论是借鉴国际经验，还是顺应国内趋势，成功的行动都遵循一个清晰的因果链条：
坚实的内部治理带来高质量数据资产，资产化（入表）为数据定价和流通奠定基础，而安全合规的流通最终实现业务价值与商业变现。
数据变现伴随重大风险，包括隐私泄露、合规处罚和商誉损害。因此，必须从项目一开始就与法务、风控部门紧密协作，设计数据脱敏、聚合和匿名化的技术方案，并制定严格的数据使用协议。
同时，数据变现不是一次性项目，而需要持续运营。企业需监控数据产品的使用情况，根据反馈迭代优化，并通过培训在企业内部培育“数据驱动”的文化，让业务人员真正理解并善用数据资产。
对于政府，这意味着需要继续完善顶层设计，特别是在法律确权和跨域监管协同上取得突破。对于交易所等基础设施运营方，需要回归“服务者”本位，聚焦于提供可信、高效的资产流通支撑。
而对于每一家企业，无论规模大小，当下最紧迫的任务就是：正视数据的战略价值，立即启动或深化内部的数据治理与资产化工作。因为未来企业的核心竞争力，将不仅取决于它拥有多少数据，更取决于它能否将这些数据转化为驱动决策、优化流程、创新服务和创造收入的“数据资本”。
结语
当前，AI需要高质量的数据进行训练和优化（依赖治理），AI模型的协作与联邦学习需要安全的数据交换协议（依赖安全流通），而基于AI的深度洞察和自动化服务本身，就是最具潜力的数据变现产品。
因此，企业的数据战略必须是一个系统性的工程。它要求技术工具、管理流程、组织文化和商业策略的深度融合。数据的故事，最终是关于人的故事——关于我们如何更聪明地决策，更高效地协作，并最终创造更可持续的价值。
在这附上“数治金字塔”数据价值进化系列文章：
- 数据的“金字塔”时代：从认知升级到治理落地的全方位指南
- 用数据说话：打赢决策翻身仗你需要的体系构建与能力进化
- 数字ABC进阶：是时候系统性重构你的转型底层逻辑（附课件）
- 数据市场的全景解析：价值驱动、成功关键与“入表”路径
- 从数据沉睡到价值觉醒：企业数字化转型的“行动”与“治理”
- 构筑企业数据基石：你需要从治理到AI+的系统赋能（附图解）
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来源：数治网，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考。
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