2.3 数据沉睡：数据资产化程度低，未能成为战略决策和创新的燃料

如果数据是新时代的“石油”，那么国央企无疑是坐拥最富饶油田的企业。每天，数万亿的资产在系统中流转，成千上万的设备传感器在产生数据，海量的客户交互在发生。然而，这些数据大多在“沉睡”——它们被采集、存储，却很少被有效地分析、洞察，并转化为决策与行动。

2.3.1 数据规模庞大与应用效能低下的尖锐矛盾

历经数十年的信息化建设与主营业务运营，绝大多数中央企业及国有企业，无论是在工程建设、装备制造、能源化工还是金融服务领域，都已积累了规模极为庞大的数据资产。这些数据资产如同深埋地下的矿藏：工程设计院保存着数以十万计的设计图纸与计算模型；施工企业沉淀了贯穿项目全生命周期的合同、进度、质量和安全数据；制造企业拥有从产品BOM（物料清单）、工艺路线到设备传感器时序数据的完整链条；能源企业记录着从发电、输配到用户侧消费的巨量实时信息。

然而，一个普遍而尖锐的矛盾是：企业深知自身“拥有数据”，却并不清楚如何有效地“使用数据”。数据量的庞大与数据应用价值的稀疏形成了鲜明对比。以某大型工程集团为例，其数据仓库中存储着过去十年所有项目的施工日志、材料采购单、设备巡检记录以及安全报告。但当集团管理层希望优化未来项目的成本估算模型时，却发现这些历史数据散落在不同的子系统内，格式不一，关键字段（如“施工延误的具体原因”、“材料损耗的关联工况”）大量缺失或记录模糊。数据团队耗费数月进行“数据考古”与清洗，才勉强拼凑出可供分析的数据集，而据此得出的结论其时效性与精准度已大打折扣。

这种“坐拥金山而不知如何开采”的困境，可概括为“四多四少”的特征：

数据存量多，可用资产少：数据大量堆积，但缺乏有效的质量标签、业务注解与可信的数据目录，无法作为可靠资产直接调用。

数据孤岛多，联通价值少：数据被禁锢在单个业务部门或系统内，跨领域、跨流程的数据融合难以实现，阻碍了全局优化与创新洞察的产生。

数据报表多，智能洞察少：IT产出以描述过去的静态报表为主，缺乏对业务未来状态的预测性分析，以及指导具体行动的规范性建议。

数据管理投入多，业务创新产出少：企业在数据存储、备份、安全等“成本中心”上投入巨大，但在直接驱动收入增长、成本节约或模式创新的数据应用上投资有限、成效不彰。

其结果，数据非但未能成为驱动企业增长的新“燃料”，反而因其持续的存储、管理和治理开销，演变为一项日益沉重的“成本负担”。从资产到负担的转变，核心在于价值转化链条的断裂，使得数据的战略潜力在“不知道如何用”的迷茫与“难以有效用”的阻碍中持续沉睡。

2.3.2 数据价值链上的五大断裂点
数据从原始资源到业务价值，需要经历采集、整合、治理、分析、决策、行动等多个环节。在国央企中，这条价值链上存在五个关键的断裂点：

断裂点一：数据生产与数据消费的认知断层。业务部门是数据的生产者和消费者，但他们通常不清楚自己产生的数据有何潜在价值，也不精通如何提出准确的数据消费需求。技术部门精通数据技术，却对业务逻辑和决策场景理解不深。某港口集团，业务部门提出“需要实时查看所有集装箱位置”，技术部门交付了一个显示GPS坐标的地图。但业务部门真正的意图是“预测未来6小时堆场拥堵，以提前调度”。前者是数据可视化，后者是数据科学，两者之间的认知鸿沟导致交付物完全无法满足真实需求。

断裂点二：数据所有权与数据共享权的制度矛盾。企业内部普遍遵循“谁产生，谁拥有，谁管理”的数据所有权原则。这虽有利于保障数据质量和安全，但也导致了“数据割据”。部门将数据视为“私有财产”，其他部门使用需复杂审批，且常以“数据敏感”为由被拒。例如，生产数据被生产部门严格控制，研发部门想用于优化设计，市场部门想用于分析客户需求，都可能无法获得。数据在保险柜中很安全，但也完全丧失了价值。

断裂点三：数据质量要求的理想化与操作现实的脱节。数据治理团队常制定极高的质量标准（如完整性100%）。但在业务一线，数据录入者可能是忙碌的客服、倒班的工人，为达标不得不填录虚假信息或简化流程，反而损害了数据真实性和业务效率。某保险公司强制要求客服必须填写客户全部20个信息字段才能完成办理，结果客服要么胡乱填写，要么反复纠缠客户，导致客户满意度骤降和大量无效数据。

断裂点四：数据洞察与决策流程的“两张皮”。即便数据分析团队得出了有价值的洞察（如“调整A产品价格可提升利润5%”），这些洞察也往往无法融入企业正式的决策流程。管理层会议有固定议程，决策依赖于经验和既定的报告体系。数据洞察被视为“仅供参考”的信息，而非必须采纳的“决策依据”。分析工作的影响力因此大打折扣。

断裂点五：数据创新需求与风险管控文化的冲突。数据创新需要试错，需要连接新的数据源，尝试新的算法，其结果具有不确定性。但在国央企强风险管控的文化下，“失败”是需要避免的事件。当数据团队提出“尝试用社交媒体数据辅助信贷风险评估，但初期准确率可能不高”时，风险部门的第一反应往往是：“如果出错导致坏账，谁负责？”这种冲突使得数据应用被限制在最安全、最保守的领域，无法触及高价值的创新前沿。

2.3.3 错失的数据机遇与固化的认知局限
数据沉睡的战略代价是巨大且隐性的。首先，它使企业决策停留在“经验时代”。当重大决策依赖高管的个人经验与直觉，而非数据的模式识别与预测时，决策质量存在天然的天花板，且无法规模化复制。其次，它使创新机会在“连接之前”就已流失。数据最大的价值往往产生于跨界连接中（如客户数据连接供应链数据），但数据孤岛使这种连接在物理和制度上不可能。最后，它导致组织智能陷入“局部最优”。每个部门基于自己有限的数据做局部优化决策，但这些决策的集合往往导致全局次优。只有打通数据，才能实现基于全局真相的协同智能。