［摘要］随着数字经济的蓬勃发展，数据成为铁路货运企业实现高质量发展的关键生产要素。文章深入剖析铁路货运企业数据资产管理效能提升的重要意义，明确数据资产管理效能提升在助力企业战略转型、驱动降本增效、支撑精细化决策等方面的核心作用。同时，针对铁路货运企业当前存在的数据资源分散、数据标准规范缺位、数据应用场景单一、数据安全风险突出等问题，提出构建标准化体系、搭建集成化平台、深化场景化应用、健全安全管理长效机制等效能提升路径，以期为铁路货运企业优化数据资产管理、提升市场竞争力提供理论参考与实践指导。

　　［关键词］铁路货运企业；数据资产管理；效能提升；数据治理；数据应用

　　0引言

　　随着新型基础设施建设和数字经济发展的深入推进，铁路作为国民经济的“大动脉”，对促进区域经济发展、保障战略物资运输、优化资源配置、加强国防建设发挥着不可替代的作用。铁路货运承担着大宗物资运输的重要使命，其数字化转型对提升行业竞争力、推动国民经济发展具有重要意义。数据资产管理效能的高低直接影响铁路货运企业在战略转型、成本控制、决策优化等方面的表现。然而，当前铁路货运企业在数据资产管理过程中面临着数据整合困难、数据质量欠佳、数据应用不充分、数据安全风险较高等诸多挑战，严重制约了数据价值的挖掘与释放［1］。因此，深入探讨铁路货运企业数据资产管理效能提升路径，打破企业发展瓶颈，实现数据驱动的高质量发展，已成为铁路货运企业的当务之急。本文围绕铁路货运企业数据资产管理效能提升的意义、现存问题及有效路径展开全面分析，以期为铁路货运企业的数字化转型提供有益参考。

　　1铁路货运企业数据资产管理效能提升的意义

　　1.1助力企业战略转型，赋能智慧铁路建设

　　铁路货运企业提升数据资产管理效能是推动企业战略转型的重要抓手。当铁路货运企业构建起完备的数据治理体系时，能实现运输网络、设备状态、市场需求等多维度信息的实时整合，为智慧铁路建设奠定数据基础。铁路货运企业通过数据资产化运营可打破传统业务板块的“信息孤岛”，形成覆盖运输组织、设备维护、客户服务全链条的数字化管理闭环，如通过列车运行数据与货运订单信息融合分析，能动态优化班列开行方案，推动运输模式从经验驱动向数据驱动转变。数据资产的价值释放能促进新一代信息技术与铁路货运业务深度融合，如利用人工智能算法构建智能调度系统，通过历史数据训练模型预测货流变化趋势，为网络化运输组织提供科学依据，从而形成智慧铁路生态系统。

　　1.2驱动降本增效，提升货运经营效益

　　提升数据资产管理效能是铁路货运企业实现降本增效的关键路径［2］。通过对运输生产、设备运维、能源消耗等环节数据的全生命周期管理，铁路货运企业能精准识别成本驱动因素并建立优化模型。在设备管理领域，基于传感器采集的机车车辆运行数据构建预测性维护模型，可提前识别故障征兆并制订维修计划，避免非计划停运造成经济损失。在能源管理方面，铁路货运企业通过对牵引供电系统能耗数据的实时监测与智能分析，能优化列车运行图以减少空驶里程，降低单位周转量能耗。铁路货运企业提升数据资产管理效能还能支撑动态定价机制实施，通过整合市场供需数据、竞争对手策略及客户信用信息，构建差异化定价模型，在提升货运产品市场竞争力的同时实现收益最大化。

　　1.3支撑精细化决策，提升运输组织效率

　　铁路货运企业提升数据资产管理效能可以为精细化决策提供重要支撑。当企业建立统一的数据标准与质量管理体系后，各业务环节产生的结构化与非结构化数据可转化为标准化数据资产，为运输组织优化提供可靠依据。在运输计划制订环节，企业通过整合货源分布、线路能力、机车车辆状态等数据资源，运用运筹优化算法生成多目标最优方案，能显著提升运输计划的科学性。在调度指挥场景中，实时接入列车运行监控数据、天气信息及突发事件报告，构建数字孪生系统进行模拟推演，可快速制订应急调度方案。数据资产管理还能支撑客户画像构建，通过分析历史发货记录、行业特征及信用数据，实现货运产品精准营销与服务资源差异化配置，最终推动运输组织向精益化方向发展。

　　2铁路货运企业数据资产管理效能提升面临的问题

　　2.1数据资源分散，跨系统整合难度大

　　铁路货运业务涵盖运输组织、货物追踪、财务结算等多个环节，每个环节由独立的信息系统支撑，造成数据资源分散存储在不同平台。在实际运营中，货运调度系统生成的列车运行数据与仓储管理系统记录的货物库存信息因缺乏统一的数据接口与架构设计，难以实现自动对接。为保障运输安全与效率，各系统基于不同的数据标准与技术协议运行，使得企业在整合列车运行状态、货物装卸进度等多源异构数据时需要耗费大量人力开展格式转换与清洗工作。这种分散存储与异构数据不仅增加了数据整合的技术难度，还使得数据的关联性分析与综合应用难以有效开展。

　　2.2数据标准规范缺位，数据质量参差不齐

　　由于缺乏统一的数据标准与管理规范，铁路货运企业各部门在数据采集、录入、存储过程中执行不同的操作准则［3］。在货物信息登记环节，不同站点对货物品名、规格的描述方式存在差异，有的使用全称，有的采用简称，导致后续数据分析时无法准确归类与统计。同时，数据录入缺乏严格的校验机制，当操作人员疏忽或对业务理解不一致时，容易产生数据错误或缺失的情况。加之没有统一的数据质量评估与监控体系，相关人员难以及时发现与处理数据问题，长此以往，企业数据资源中存在大量低质量数据，严重影响数据分析结果的准确性与可靠性。

　　2.3数据应用场景单一，价值挖掘能力不足

　　当前，铁路货运企业对数据资产的应用主要集中在日常业务报表生成与简单的运营指标统计层面［4］。在运输成本核算时，铁路货运企业仅能利用历史数据计算出基本的成本消耗，而无法通过数据建模与深度分析挖掘出影响成本波动的潜在因素。尽管铁路货运企业积累了海量的货物运输数据、客户信息数据，但由于缺乏对数据价值的深入理解与创新应用思路，未能将这些数据与市场预测、运输方案优化、客户精准服务等更具价值的场景有效结合。在激烈的市场竞争环境中，部分铁路货运企业无法充分发挥数据资产在业务拓展、运营决策等方面的支撑作用，限制了企业数据资产价值的发挥。

　　2.4数据安全风险突出，共享流通机制僵化

　　铁路货运企业涵盖运输安全、客户隐私等敏感信息，在数据共享与流通环节面临较高的安全风险［5］。由于缺乏完善的数据安全防护体系与数据分级分类管理机制，当企业需要与外部合作伙伴进行数据交互时，难以有效保障数据在传输与使用过程中的安全。同时，企业内部的数据共享流程烦琐，部门之间存在数据壁垒，不同部门之间的数据调取需要经过层层审批，严重影响数据的流通。为确保数据安全而制定过于严格的管控措施，使得一些有价值的数据无法在合适的场景下得到充分利用，既增加了数据管理成本，又阻碍了数据价值的有效释放。

　　3铁路货运企业数据资产管理效能提升路径

　　3.1构建标准化体系，夯实数据治理基础

　　铁路货运企业要提升数据资产管理效能，需要以标准化体系为根基，通过统一规范与流程设计解决“数据孤岛”、数据质量参差不齐等核心问题。第一，建立覆盖全业务链条的数据标准体系。针对货物运输、车辆调度、仓储管理等环节，制定统一的数据分类标准、编码规则及元数据规范，如明确货物属性字段的命名规则、统一计量单位，并建立动态更新机制，以满足业务拓展需求。通过标准化定义，可消除不同系统间的语义差异，为数据共享与整合提供支撑。第二，构建多层级数据治理组织架构。设立由企业高层管理者牵头的数据资产管理委员会，统筹协调技术、业务、法务等部门职责，明确数据所有权与使用权边界。例如，业务部门负责数据质量管控，技术部门负责数据清洗与存储，法务部门则需要介入数据合规审查，形成“决策层—管理层—执行层”三级联动机制。同时，企业需要配套制定数据资产管理实施细则，将数据治理目标分解为岗位考核指标，确保责任落实到人。第三，实施数据全生命周期质量评估机制。在数据采集阶段嵌入自动化校验工具，对传感器传输的列车运行状态数据、货主填报的运单信息进行格式与逻辑校验；在数据存储阶段建立数据血缘追踪系统，记录数据流转路径，以定位异常源头；在数据应用阶段定期开展数据健康度评估，通过数据完整性、一致性、时效性等维度进行量化评分，并针对低质量数据启动溯源修复流程。

　　3.2搭建集成化平台，打通数据融合通道

　　在既有信息系统分散建设的背景下，铁路货运企业需要采用数据湖仓混合架构实现全域数据整合。第一，可依托云计算技术构建企业级数据湖，将列车调度指挥系统（Train Dispatching Command System,TDCS）、货运营销系统、财务管理系统等异构数据源进行归集，通过部署智能元数据目录实现非结构化运单影像与结构化运输台账的关联映射。第二，需要突破系统间数据流通壁垒，开发基于微服务架构的数据交换中间件。例如，在车货匹配场景中，设计标准化的应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）协议，使货运需求预测模块与机车车辆管理系统实现实时数据交互，进而提升空车调配效率。第三，应建立主数据管理中枢，针对客户编码、车辆标识、站点代码等关键业务实体，制订跨系统的主数据治理方案。具体可参照GS1（国际物品编码组织）编码标准对货物进行唯一标识，结合区块链技术建立分布式账本，确保运输链各参与方获取数据的一致性。该集成化平台的建设能有效消除“信息烟囱”，为智能定价、运输路径优化等奠定数据基础。

　　3.3深化场景化应用，释放数据潜在价值

　　铁路货运企业深化数据资产场景化应用需要围绕运输全链条构建价值转化闭环，其中关键在于将数据要素深度嵌入业务流程。第一，面向运输调度场景开发动态优化模型。当货物运输需求与运力资源出现时空错配时，基于历史运输数据与实时路网状态构建机器学习模型，能够生成多目标协同的智能调度方案。例如，结合货物品类特性与机车牵引能力，通过路径寻优算法自动匹配经济性与时效性均衡的运输路线。第二，针对客户服务场景构建需求响应机制。运用客户画像技术对大宗货物托运方与零散货主进行分层管理，依据货主历史发运频率、货物价值敏感度等维度实施差异化服务策略。在货物追踪环节部署多源异构数据融合引擎，使货主能通过统一入口获取跨系统的运输节点信息。第三，聚焦供应链协同场景打造生态化数据平台。与港口、海关、物流园区等上下游主体建立数据共享联盟，通过定义运输交接单证的数据交换标准，实现电子运单与舱位预约系统的无缝衔接。在危险品运输监管等特殊场景中，引入联邦学习技术，使多方能在数据不出域的前提下完成联合建模，既保障商业秘密，又提升监管效能。场景化应用的深入推进要求企业建立业务部门与技术团队的双向反馈通道，确保数据解决方案与现场作业痛点精准对接。

　　3.4健全安全管理长效机制，保障安全合规运营

　　构建安全管理长效机制是铁路货运企业数据资产安全合规运营的重要保障。首先，建立全流程数据安全防护体系，在数据采集环节强化身份认证与访问控制，确保数据源头安全；在传输过程中采用加密传输协议与安全隧道技术，防止数据被泄露与窜改；在存储阶段实施分级分类管理，对敏感数据进行加密存储与隔离保护。其次，完善数据合规管理机制，紧跟国家法律法规与行业监管要求，建立数据合规审查制度，对数据采集、使用、共享、销毁等环节进行合规性审查，确保企业数据资产管理活动合法合规。同时，加强与专业机构的合作，定期开展数据合规风险评估与合规培训，增强全员数据合规意识与能力。最后，构建数据资产运营监控与评估体系，通过部署实时监控系统，对数据资产的使用情况、安全状态、运营效能等进行动态监测；建立科学合理的数据资产运营评估指标体系，定期对数据资产的价值创造能力、管理水平、安全状况等进行全面评估，根据评估结果及时调整数据资产管理策略，保障数据资产运营的可持续性。

　　4结束语

　　通过构建标准化体系、搭建集成化平台、深化场景化应用和健全安全管理长效机制，铁路货运企业可有效提升数据资产管理效能，进而实现战略转型、降本增效、精细化决策。未来，随着人工智能、区块链等技术的深入应用，铁路货运企业应进一步探索数据资产管理与技术的深度融合，增强数据资产管理能力。同时，铁路货运企业需要紧跟数据安全与合规管理的新要求，持续完善数据资产管理体系，在保障数据安全的前提下释放数据价值，实现企业高质量、可持续发展。

主要参考文献

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　　［5］苏婉蓓.论提升铁路运输企业固定资产管理质效的路径［J］.环球市场,2020(16):89-90.