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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：
- 评估申请
- 技术评测
- 结果评定与批准
- 获证后监督
- 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）