出版业数据资产宝藏亟须打开

　 出版业数据资源主要分为两大类

　 经营数据

　 ·出版物主数据

　 ·生产运营数据

　 ·营销销售数据

　 ·财务数据

　 ·行政管理数据

　 内容数据

　 ·图书期刊的图文数据

　 ·条目数据

　 ·富媒体资源数据

　 ·以上数据资源的相关元数据

　 数据资产入表五大步骤

　　第一步：确定需要进行治理的数据资源的范围和边界。

　　第二步：明确数据的存储环境、存储方式、数据结构、数据规模、数据冗余程度及元数据整理。

　　第三步：将准备好的数据进行集中采集并进行清洗加工，以完成数据归集、数据脱敏、数据对齐、数据格式与结构标准化统一处理等任务。

　　第四步：对清洗加工后的数据进行质量检查与管理，保证数据的一致性、准确性和完整性。

　　第五步：将清洗质检后的数据入库存储，对数据进行多维度、多主题的分类、标注、关联和挖掘等更深层次的加工。

　　从数据到数据资源，再到数据资产，这些距出版业并不遥远的概念，成为一段时间以来出版人热议的话题。2025新闻出版单位数字出版部门主任联盟会近日在京召开。会上，《中国新闻出版广电报》记者关注到有两个问题引起出版人的热烈讨论。一是数据资产能给出版企业带来哪些经济效益？二是数据资产的商业化运营模式又有哪些？对此，记者采访了中国新闻出版研究院数字出版研究所所长王飚。王飚认为，已有迹象表明，敢用数据、会用数据的出版企业，其“双效”与管理水平显著提升。

　 出版业数据有优势

　　据2023年新闻出版统计公报显示，2023年，我国图书、期刊、音像制品、电子出版物出版，以及印刷复制、出版物发行营业收入均有所增长。其中，全国出版新版图书21.7万种，较2022年增长5.7%；重印图书32.3万种，增长8.8%。

　　由此看来，出版业是高价值内容资源富集的行业。但内容资源丰富并不等于数据资源丰富，这需要数字化和数据治理的过程，即把内容资源转化为高质量数据集的过程。

　　王飚认为，出版业的数据资源主要分为经营数据和内容数据两大类。

　　其中，经营数据包括出版物主数据，如图书、期刊、电子音像出版物、网络出版物的数据，生产运营数据则是编、印、库存、采购、物流等环节数据，营销销售数据包括营销推广数据、销售发行数据、客户数据、渠道数据等。另外，还有财务数据，如凭证、台账、报表等，行政管理数据含有员工信息、公文通知、组织机构等。这些数据是出版企业内部使用或作为行业统计监管依据使用，在财务报表中按照数据入表要求一般计入无形资产（除销售数据外）。

　　内容数据方面，主要来自出版单位拥有版权的出版物的内容，包括图书期刊的图文数据，融入排版文件、印刷文件、电子书文件等，条目数据如XML、JSON等，及富媒体资源数据如音视频、动画、3D模型等，还有以上数据资源的相关元数据，主要用于对外销售交易，在财务报表中按照数据入表要求一般计入无形资产。

　　“我国出版业经过多年的数字化转型升级，已积累了丰富的内容数据和经营数据。相比于其他行业，出版业数据具有规模庞大、质量较高、类型丰富，有较好加工基础、产权清晰等特点。”王飚认为，这些特点所具有的优势，使出版业成为一座数据宝藏。但目前这些数据的价值远没有释放出来，大部分还处于“沉睡”状态。究其原因，是这些数据资源只是通过出版产品和版权实现其价值，没有转换成数据资产，并通过数据资产的运营最大化地释放数据资源价值。出版数据资源以产品和资产的形式一起汇入国家文化专网进行展示、流通、共享和交易，非常有利于文化大数据体系建设，从而推动并健全现代公共文化服务体系，创新实施文化惠民工程。

　 数据入表需五步骤

　　对于守着数据宝藏的出版企业而言，哪些是有价值的，哪些又是无价值的，甄别起来还是有一定困难。

　　对此，王飚建议数据管理可考虑这样五个步骤。第一步：确定需要进行治理的（即要进行数据资产化的）数据资源的范围和边界。第二步：明确数据的存储环境、存储方式、数据结构、数据规模、数据冗余程度及元数据整理。第三步：将准备好的数据进行集中采集并进行清洗加工，以完成数据归集、数据脱敏、数据对齐、数据格式与结构标准化统一处理等任务，从而实现消除数据杂质和冗余，提升数据质量，增加数据价值的目标。第四步：对清洗加工后的数据进行质量检查与管理，保证数据的一致性、准确性和完整性。第五步，将清洗质检后的数据入库存储，对数据进行多维度、多主题的分类、标注、关联和挖掘等更深层次的加工，进一步提升数据的可用性、知识性和内在价值。

　　上述步骤完成后，出版企业需要明确数据的三种权益。其中，持有权是通过对数据资源持有权进行分级确权登记，给予受限持有、公开持有等确权等级，并进行必要的信息披露。加工使用权包括数据加工权和数据使用权，提供一种灵活的有限产权，为市场主体免除必须持有数据才能加工使用数据的顾虑。经营权则基于特定场景进行数据版权合规高效流通，形成数据准入标准（合规标准、质量标准），促进数据产品接入、信息披露、资本化。

　　同时，王飚提醒出版企业还应建设主数据和元数据管理的组织和体系。比如，制定管理的制度和标准；明确管理的职责和分工，对数据进行精确采集、校验、清洗、去重、整合、对齐及补齐等优化操作（例如对加工完成的电子书的内容进行校对、修正）；对主数据和元数据进行多元化分析，保障管理系统的稳定运行和数据的妥善存储，加强数据的安全防护等。还有，要对数据资产进行确权固定、分级分类，对重要的数据在存储、传输等环节进行加密，对数据的敏感部分进行删除、遮蔽或替换，对数据采用私有化部署等。

　 数据资产如何变现

　　数据资产入表是指将企业的内部数据、外部数据进行系统性的整合、梳理、分析后，按照一定的规范和标准，将其记录在数据表或数据库中，以便进行统一管理和有效利用。王飚建议，可参照我国施行的《会计法》《企业会计准则》《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产评估指导意见》《关于加强数据资产管理的指导意见》《公司法》《证券法》等法律法规。

　　就出版业而言，主要分为以下类型：资产类、收益类和成本类科目。出版企业在数据资产入表过程中，面临的重点难点问题是出版数据资产价值评估。评估指标体系可分为成本类、收益类、市场类等一级指标。其中成本类指标还可细分为存储、加工、管理、版权等二级指标；收益类指标可通过收益额、剩余收益期、折现率进行估算；市场类指标可在相似出版数据资产的基础上，根据数据质量、价格、供求关系等进行调整。

　　相较于以网络用户为主要服务对象的数字出版企业，例如短视频平台（抖音、快手等）、网络阅读平台（阅文集团、掌阅等）、网络视频平台（爱奇艺、优酷、腾讯视频等）、网络社交平台（微信）等，网络出版企业的数据资产主要业务是基于用户的数据资源。目前已有一些评估模型可供参考，例如DEVA模型、曾李青模型、国泰君安模型等。

　　数据能给出版业带来哪些经济效益？王飚认为，数据收益除带来科学管理外，还可以作为资产来资本化，资产资本化有这样几种途径：数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产作价入股、数据资产保险、数据资产增信融资、数据资产授权使用、数据资产信托等。

　　“总之，在推动数据要素市场化大背景下，推动出版业数据经济发展和数据价值最大化已是当务之急。”王飚说。