データ資産運用（2023年金融データ資産運用白書）

2023 金融データ資産運用ホワイトペーパー

レポート作成者:中国電子金鑫

（１）データは石油であり、データは資産である。これがデジタル時代の基本的な認識である。石油採掘から巨大な石油化学産業へと産業が発展してきたように、データの価値をいかに最大限に引き出し、データの資産化・因数分解を実現するかが、データ資産運用における最大の課題です。データ資産運用は、データガバナンスを運用基盤とし、データ因数分解を運用ビジョンとするエンタープライズデータ資産管理システムの中核モジュールです。

（II）CEC銀行は長年の業界実践に基づき、企業が「データの明確な責任と操作性、再利用可能な機能とサービス」を実現できるよう支援しており、その中でも「操作性」はデータ資産化の重要な特徴です。

（III）データ資産運用計画の核心は、「ガバナンス、管理、利用、活性化、評価」という閉ループプロセスであり、この閉ループを中心に、資産運用の組織システム、制度的方法、保証メカニズムを構築し、資産運用の反復的な最適化を実現します。

|データ資産化は、企業のデジタル変革とデータ要素市場の構築に不可欠な要件です。

①デジタルトランスフォーメーションの文脈において、「データは企業の中核的な戦略資産である」という認識が社会的に定着している。データ駆動型による企業のデジタル変革の実現は、データのリソース化を通じてビジネスのデジタル化を促進し、データの資産化を通じてデータのビジネス化を促進し、最終的にデータ資産価値の完全な解放を実現することを意味します。「データ資産運用は、ビジネスのデータ供給側から始まり、包括的で効果的かつ実用的なデータ資産管理システムを構築することで、データ品質を向上させ、データセキュリティを確保し、完全なデータリソース化を通じてビジネスのデータ化効率を向上させます。ビジネスのデータ需要側から始まり、データ資産運用は、企業の内部データと外部データを統合し、データ資産のアプリケーションシナリオを充実させ、データ資産化を通じてデータ対応ビジネスのデジタル変革を促進し、企業のデジタル機能を向上させ、ビジネスモデルを革新することで、データとビジネスの深い統合を促進し、最終的に企業のデータ資産のビジネス価値、経済価値、社会的価値を最大化します。」

②データ資産運用とは、データ資産を合理的に配分し、有効活用することで、データ資産がもたらす経済的利益を向上させ、各種事業の発展を守り促進することです。データ資産の運用を促進することは、データ要素市場を構築し、データの広範な取引・流通や流通への参加を実現するために不可欠な前提条件です。データの所有権の定義、データの価値の評価、データ価格の決定を通じて、データの価値創造への貢献を認識し、高品質なデータ資産の供給とデータ要素の流動と変換を促進し、データ資産の循環、取引、価値実現のための環境と基盤を育成し、データ供給側から消費側への好循環を形成します。したがって、データ資産の適切な運用は、データ要素市場の発展を促進し、データ要素の価値を十分に発揮するための前提と基礎となります。

|データ資産運用の概念と意味

1) データ資産運用は、データ因数分解の時代にデータ資産の価値を継続的に発揮するための重要な原動力です。これは、データガバナンス、資産インベントリ、データサービス、運用監視、使用状況評価などのリンクを通じて、企業のデータ資産化機能を継続的に改善する動的なプロセスです。

2) ビッグデータ技術標準推進委員会が発表した「データ資産管理実践白書」では、データ価値管理を参考に、データサービスとデータ流通を継続的に追跡・分析し、データ利用者の視点からデータ応用効果を総合的に評価し、科学的な正のフィードバックと閉ループ管理メカニズムを確立し、データ資産の反復と改善を促進し、データ資産の応用と革新のニーズに継続的に適応し、満たすことと定義されています。この本では、データ資産管理の範囲内に、10 の主要なアクティビティの最後となるデータ資産操作も含まれています。

|金融業界におけるデータ資産運用の発展の歴史

1. データ資産のデジタル化段階：この段階では、企業の主な焦点は依然として情報システムの構築にあります。データの応用価値は、主に社内のビジネス統計と規制報告の適時性と正確性に限定されています。統一されたデータ資産管理部門はまだ設立されておらず、データ資産管理の責任は IT 構築管理部門にあります。この段階で、主に IT システムのデータ辞書を形成するために、初期のメタデータ管理が始まります。

2. データ資産ガバナンス段階：金融機関の情報構築の深化と専門分業の進展に伴い、企業は単なるデジタル構築に重点を置くのではなく、データコンテンツそのものに重点を置くようになりました。特に顧客マーケティングやリスク管理などの分野では、データの重要性と価値が徐々に明らかになりつつあります。データの詳細な分析とマイニングを利用することで、意思決定と分析の能力を効果的に向上させることができます。この段階では、データ資産の標準化の程度と品質に引き続き注意を払います。データ資産管理の発展は、分散的かつ独立した作業から、協調的かつ統合的な作業へと徐々に変化しており、金融機関もデータ資産管理部門を設立してデータガバナンス作業を主導しています。

|データ資産運用によって解決されるデータ管理の問題

① 企業は、データがビジネス管理と意思決定に効果的に役立つことを期待しています。現在、多くの企業では、データ管理とビジネス開発の間に断絶があり、データの質に一貫性がなく、データ分析の適時性が一致せず、ビジネスデータ情報が曖昧で、データの欠落の程度もさまざまです。企業は既存のデータや分析結果を再利用することができず、データ分析の幅と深さは大きく制限されます。データ資産運用を通じて、ビジネスとデータを深く統合し、データを活用したビジネス展開を支援・推進し、データ駆動型・ビジネスデータ統合を実現します。

②ほとんどの企業は、データ活用の難しさ、データの理解の難しさ、データ活用の非活性化などの問題を抱えています。同時に、データの内部的な推進力が欠如しており、データの価値を十分に発揮できていません。一方で、企業内でデータが連携されておらず、部門間の障壁があり、データ共有が困難です。一方、企業のデータ活用シナリオは豊富ではなく、分析方法は不十分で、コミュニケーションとフィードバックの仕組みに欠陥があり、関連する問題をタイムリーに解決することが難しく、データ活用の効果は良くありません。データ資産運用を通じて、データ共有チャネルを開設し、タイムリーで効果的なコミュニケーションとフィードバックの仕組みを構築し、利用意欲をフルに発揮し、データ応用経験の蓄積を促進し、好循環を形成してデータ資産価値の解放を推進することができます。

[レポートの入手方法については記事の最後をご覧ください]