文/董鹏 中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司
数字技术驱动的全球产业变革持续重构竞争模式与市场生态，建筑施工企业亟须通过数字化革新适应时代要求。数据资产作为企业新型生产要素的核心载体，其战略价值日益凸显。值得注意的是，建筑领域普遍存在数据体量庞大、系统环境异构等现实困境，这些问题直接制约着企业智能化升级进程。为充分释放数据潜能，应分析建筑企业数字化转型过程中的数据资产，构建标准化的治理体系与创新性的应用模式。
之所以要研究数据资产，是因为在信息技术革新的推动下，数据资源演变为企业核心战略资源。建筑企业在项目全生命周期中产生的多源异构数据，已成为优化运营决策、提升管理效能的关键支撑。实现数据资产化转型，本质上是通过系统性方法将原始数据转化为可量化、可交易的价值载体，这对建筑行业数字化跃迁具有决定性作用。国家层面已出台《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，首次从财务核算维度确立数据资源的资产属性，这为建筑企业激活数据潜能、重构竞争优势开辟了新赛道。
建筑工程数据资产的构成
当前学界对数据资产的探讨多集中于会计与经济维度，侧重资产属性分析而缺乏场景化研究。基于建筑工程领域的数据生成特征，可将建筑工程数据资产定义为：工程项目在规划、设计等全生命周期产生的原始数据，经采集、传输、存储、治理与应用转化为标准化资源，再通过确权、估值与交易实现资产化的电子数据集。该定义包含以下几方面核心要素：
规划与设计数据可为同类项目提供参考依据;生产与施工数据可优化实施路径与顶层方案;运维与拆除数据则为改扩建工程留存原始记录，保障工程信息的可追溯性。
数据资产生成过程嵌入定义内核。资源化阶段通过质量管控与标签体系构建，将无序数据转化为可应用资源;资产化阶段借助金融手段挖掘资源价值，推动数据要素向经济价值转化。两大阶段共同支撑数据资产的全周期管理。
智能建造技术构成数据生成基础。BIM(建筑信息模型)技术驱动规划设计数据生成，智慧工地系统实现施工数据采集，智能装备保障生产数据输出，产业互联网平台贯通全流程数据链。这四大技术体系不仅能够提升工程数字化水平，还能有效降低传统数据载体的资源浪费。
数据资产依赖多形态载体实现价值释放，图纸、模型等媒介贯穿项目全周期，在完成资源化与资产化处理后，可充分激活数据应用潜力。建筑企业将数据按生成方式划分为生产类与管理类，两类数据共同构成数据资产的形成基础，为后续价值挖掘提供底层支撑。
建筑企业数字化转型过程中的数据资产价值
提升项目全周期管理效率。在传统模式下，项目进度、成本、质量等信息分散在不同环节，容易出现信息滞后或偏差。数字化转型后，数据被实时采集并整合到统一平台，管理者可随时查看施工进展、资源消耗等动态信息，快速识别潜在问题。举例而言，通过分析设备运行数据，能提前预判故障风险，减少停工时间;通过追踪材料使用数据，可优化采购计划，避免库存积压或短缺。这些数据形成的反馈机制，使企业从被动应对问题转向主动优化流程，缩短工期并降低隐性成本。
为企业沉淀了可复用的经验知识。以往施工中的技术方案、工艺标准等依赖个人经验传递，容易因人员流动而流失。在数字化转型中，企业将项目设计、施工等环节的数据系统化存储，形成标准化的数据库。举例而言，不同地质条件下的桩基施工方案、特殊气候下的混凝土养护参数等，都能通过数据归类快速匹配到新项目中。知识复用不仅减少重复试错成本，还能帮助新团队快速上手。
助力企业实现精细化风险管控。建筑施工涉及多方协作，风险来源复杂，传统管理方式难以全面覆盖。通过整合安全、环境等数据，企业可建立多维度的风险预警模型。例如，分析分包商履约数据评估合作稳定性，利用安全巡检数据定位高频隐患区域，结合天气、地质数据预判施工环境变化的影响，数据驱动的风险管理从“事后补救”转向“事前预防”，降低纠纷、事故等带来的损失。
建筑企业数字化转型
过程中的数据资产管理策略
制定发展战略。推进数字资产战略需企业各层级协同配合，由最高决策层直接主导实施进程，成立专项领导小组，整合董事会与经营管理层力量。董事会负责战略方向的把控，审批管理层编制的数字资产发展规划;经营管理层则需细化战略内容并组织落地执行;搭建战略实施专项团队，形成系统化推进方案。物资保障方面，管理者编制精准预算，明确数字化转型所需的资金及设备投入，确保预算全面覆盖战略实施各阶段;运作机制层面，企业定期召开专题推进会，重点解决技术攻关难题，保障战略成果有效转化;针对激励机制的建设，需配套出台考评办法，对战略推进中表现突出者给予专项奖励，形成人才资源向数字化转型领域聚集的良性循环;人才储备方面，人资部门构建复合型培养体系，针对建筑行业信息技术人才短缺现状，采取外部引入与内部培育并行推进的策略。
制定数据资产战略的规划路径。我们可以将整体工作划分为研究筹备、系统建设、局部验证、全面推广四个递进环节。研究筹备阶段的核心任务是，完成企业现状诊断、数据编码标准制定等基础工作，形成可操作的实施方案;聚焦技术体系搭建，重点推进专用系统开发与调试，同步完成技术团队组建及硬件部署，构建完整的实施支撑体系;选取典型业务单元开展试运行，通过实际场景检验编码规范适用性、系统稳定性及人员协同效率，形成问题清单并针对性优化方案，最终实施全域覆盖。基于前期验证成果完善工作机制，建立跨部门协作网络，确保战略在集团所有业务单元同步实施。具体执行过程中要有清晰的责任矩阵，每个业务环节指定直接负责人，细化任务分工至具体岗位，形成从战略决策到操作执行的全链条责任体系。配套建立资源保障机制，按阶段编制资源需求清单，重点保障技术研发资金、专业人才配置等核心要素，定期评估资源使用效能并及时调整投入方案，确保战略目标高质量达成。
制定编码规则统一数据语言。企业间数据存在的形式多样，应通过统一编码规则整合。构建数据编码体系是兼具专业性与复杂性的系统工程，其规范程度直接影响后续数据资产转化效果。这一团队需涵盖熟悉计算机算法的IT人员、各业务领域专家及通晓全流程管理的领导者，确保规则既满足系统技术要求，又契合业务分析需求。数据分类需遵循从大类到小类的层级结构，通过多级细分溯源至数据产生源头，实现全链路追踪能力。
推进系统整合工作。企业依托现有财务共享平台，建立业务数据向财务数据的快速转化机制。财务团队需要具备处理海量数据的基础与专业分析能力，提升财务报表、预算执行等关键报表的自动生成能力。通过决策效果对后续经营、财务及风险指标的即时反馈，真正发挥数据资产的决策支持价值。企业可以组建专职数据分析团队，通过人员集中化管理实现数据安全管控，避免敏感信息扩散。结合不同业务条线需求，开发分级数据视图模板。按照战略层、管理层、执行层的差异化需要，从宏观到微观构建递进式数据产品体系，实现业务权限与数据知悉范围精准匹配。建立规范化数据报告体系，在保持周期性分析机制基础上预留灵活报送通道，既维持常规业务分析框架稳定运行，又赋予突发情况快速响应能力，帮助管理人员及时制定应对策略。数据要素的高效激活依赖全员参与机制建设，培育数据驱动决策的企业文化，促进各岗位人员基于专业视角挖掘数据价值。典型应用场景包括：物资采购部门着重分析区域价差、价格波动周期等要素;投资管理部门重点评估项目对财务报表、资金流动性、盈利结构及风险敞口的影响路径，通过系统化应用设计，最大限度释放数据资产效能。
制定保障措施。数据资源建设需持续投入充足经费支持，企业要不断完善信息化基础设施，涵盖硬件设备、云存储平台及各类专业系统开发，采购第三方技术服务商提供的方案设计与建设运维支持。值得注意的是，组织机构调整与业务流程重构作为配套措施，同样需要资金支撑，必须建立全链条资金监管机制，避免因关键环节投入不足导致整体建设质量受损，切实保障资金使用效能。
人才保障。构建复合型人才梯队是数据资产管理的基础条件，专业技术团队建设可采取外部引进+自主培养双轨模式，重点吸纳具备系统开发与数据处理能力的核心人才。业务端需整合管理、招投标等领域的资深专家，依托其专业能力提升数据价值转化效率。通过标准化数据接口实现跨部门协同，建立系统化人才储备机制，推动传统财务团队向战略支持方向转型，逐步形成业财一体化的专业队伍。
信息安全保障。物理安全层面需建立异地容灾备份中心，保障硬件设施稳定运行与数据持久存储。其次是加强系统运行安全防护，避免外部入侵，确保数据的完整性。同步制定员工的保密制度，签订保密协议，严防数据泄露，特别是核心数据泄露。建立数据访问的授权制度，严格根据各个层级管理责任权限设定访问的数据权限，访问过程要全程记录，确保数据不被滥用。
数据资产正成为企业未来竞争中的核心战略资源，其有效运用程度直接取决于企业信息化水平及对大数据趋势的把握。施工领域普遍存在管理粗放的特点，深度挖掘数据资产价值以推动管理升级，将成为这类企业在激烈市场竞争中的关键突破口。从项目成本控制到风险预警机制，数据资源的系统性开发不仅能够优化运营流程，更能构建起传统建筑行业向数字化管理转型的差异化竞争力。这种基于数据驱动的决策模式，实质上重塑了施工企业的价值创造路径与发展格局。
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