5月16日，恩核「数据资产质量评估」线上沙龙圆满举行。本次沙龙由中国质量认证中心智能制造评测中心王宏源部长与恩核专家团队郑保卫博士、黄加文老师共同主讲，沙龙深刻剖析了数据资产质量评估背景、详细描述了数据资产质量评估要点、重点介绍了试点企业及实战案例，为参会嘉宾带来一场观点前沿、理论丰富的高端线上课堂。

基于企业数字化转型需求的日益高涨及数据资源入表话题的持续火爆，提高数据资产质量也日益成为各行各业关注的重点。企业的数据资产质量处于什么水平？企业自身能否准确掌握其数据资产状态？企业如何提升自身数据资产的质量？针对这一系列的诉求，恩核联合中国质量认证中心共同研发了数据资产质量评估体系和评估标准模型，以期推动国内数据要素的流通交易，引领产业航向、造福相关企业。

王部长在讲座中表示，在数据资源入表政策的推动下、在北京市朝阳区政府的授权下，中国质量认证中心与恩核陆续推出的数据资产质量评估和数据资产管理体系已完成了11家企业的试点工作，评估结果基本上反映了不同行业在数据资产管理方面所处的不同发展阶段及差异化的重视情况、质量现状。后期，双方将继续完善数据要素全生命周期的管理机制，为更多行业、更多企业提供全面的数据资产质量评估服务。

讲座分为三个单元，黄加文老师分别介绍了数据资产质量评估的背景、 数据资产质量评估的要点及试点单位的推广应用。近年来，国家层面不断出台多项与数据要素、数据资产化相关的利好政策，数据在政府、企业、社会、个人之间有序流通，将进一步实现与其他生产要素的有机融合，提高生产效率，同时通过对内服务或共享和对外流通交易实现数据资产价值流通变现，为企业等各方创造更高的价值与收益。据专家预测， 数据资产质量评估的市场规模将在短期内达到300亿元；中长期更有望突破6万亿元。

完善数据资产质量评估体系的重要性不言而喻，但与之相对应的挑战也层出不穷。相关定义难统一、评估维度难匹配、评估对象难明确、评估指标难构建、评估要素难量化、权重占比难设置等难题困扰着众多从业人员。因此，恩核携手中国质量认证中心定制了一系列应对举措：统一相关定义、明确评估对象、量化评估要素的属性分类、完善评估指标框架、设置权重占比、评估指标构建等，为数据资产质量评估工作扫除了障碍、提升了效率。

目前，数据资产质量评估工作正在有条不紊地进行中，以南京银行、国家电网为代表的试点单位经评估后，数据资产质量分别被评定为卓越级、优秀级等不同级别，为其以后的数据资产质量管理工作建立了充分的信心、提供了明确的指导。