【摘要】发展数据产业对于促进实体经济与数字经济融合具有积极的现实意义， 数据产业的繁荣离不开数据企业的长期可持续发展。然而， 当前我国数据企业经营仍面临战略定位不清晰、 商业模式不成熟、 数据合规成本高等困境， 导致了数据企业市场同质化竞争严重、 经营持续性不足、 数据安全及合规风险高等问题。合合信息成功在科创板上市充分说明了市场对其发展战略、 商业模式和数据治理的认可， 为数据企业的高质量发展树立了一个标杆。该公司坚持错位发展的公司战略， 充分利用自身在智能文字识别等领域的技术优势； 同时发展B端和C端业务， 打造两端业务相互促进的成熟商业模式； 统筹数据安全和数据合规， 提供企业数据治理的系统性解决方案。本文通过分析合合信息的案例， 为数据企业构建核心竞争力提供了建设思路和有益参考。
【关键词】数据产业；数据企业；合合信息；核心竞争力；资源禀赋
【中图分类号】 F270 " " 【文献标识码】A " " "【文章编号】1004-0994（2025）02-0096-7
一、 引言
党的二十届三中全会指出， “要健全因地制宜发展新质生产力体制机制， 健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”。数据产业与数据要素价值链各环节紧密相连， 是开发利用数据要素的重要市场环境。数据企业是数据产业的微观基础， 其利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发并推动其流通应用， 在数据要素价值实现的过程中发挥着重要作用， 是连接产业数字化和数字产业化的重要纽带。数据企业通过服务数据要素的市场化配置， 推动数实融合发展， 促进高水平社会主义市场经济体制建设。2023年12月31日， 国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》， 指出充分发挥市场机制作用， 强化企业主体地位， 推动数据资源有效配置。2024年9月27日， 国家数据局发布《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（征求意见稿）， 提到以激发企业创新活力为关键， 以健全企业数据权益实现机制为重点， 充分发挥企业主体作用， 分类推进企业数据资源开发利用， 提升企业竞争力， 赋能产业数字化转型， 为培育新质生产力、 推动高质量发展提供有力支撑。
但是， 数据企业发展面临着三个方面的困境： 一是面临同质化竞争的局面， 容易陷入价格竞争的恶性循环中， 核心竞争力的缺失降低了企业的盈利能力， 如企查查、 天眼查陷入同质化竞争， 缺少核心竞争力。二是经营持续性较差， 数据要素与实体经济的结合是个性化的， 数据企业的项目面临难以推广的问题， 如软件技术服务企业赛特斯因融资困难签订过多的对赌协议， 过于关注短期目标且财务风险、 经营压力大， 导致经营持续性不足。三是保障数据安全合规的解决方案难以让市场认可， 数据合规成本较高， 如对话式AI平台企业思必驰因数据合规问题而受到质疑。上述问题如果得不到妥善解决， 数据企业的发展就难以获得资本市场的认可， 这会影响企业做大做强， 进而不利于数据产业的发展。
上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）于2024年9月26日在科创板上市， 其股价当天上涨至113.62元/股， 上涨幅度达105.91%， 引起了市场的广泛关注。在数据产业发展的关键节点上， 合合信息的成功经验为数据企业发展提供了可供参考借鉴的现实案例。与易华录、 桑达实业、 海天瑞声等其他已上市的数据企业不同， 合合信息上市之初就带着“数据企业”标签。合合信息登陆科创板意味着市场对其成长性的高度认可。与传统企业相比， 数据企业的独特性在于其成长性与数据要素的价值实现密切相关。只有持续地利用数据要素为企业创造价值， 数据企业才能实现稳定的发展。创新性是科创板的根本属性， 数据企业的创新性直观地体现在对数据要素的创新利用上， 只有发挥出数据要素的乘数效应才能赋能千行百业。合合信息带着“数据企业”标签上市， 先后经历了上交所三轮问询， 包括但不限于其数据管理是否存在违规或不完善情形、 数据交易能否保证数据安全、 费用投入是否侧重技术创新研发领域、 运营发展中如何保证效益与安全等， 这些问题均与如何开发利用数据要素密切相关。
本文以合合信息为例， 讨论其上市过程中的经验与不足。面对当前数据企业发展困局， 案例企业的独特运营管理值得关注： 以科创板和数据企业两者的独特属性为前提， 结合资源禀赋提出发挥自身优势的解决方案； 坚持差异化发展战略， 注重技术领先与数据安全合规， 应对数据企业同质化竞争严重问题； 坚持双管齐下的商业模式， 深度开发双端业务协同发展与多元盈利模式， 应对数据企业经营稳定性与可持续发展问题； 构建发展与合规并重的数据治理体系， 提升数据合规治理能力， 应对数据安全难保障问题。本文的边际贡献主要体现在： 第一， 在数据产业发展大背景下， 揭示数据要素价值、 科创板创新属性与审核问询机制对于合合信息在科创板上市所发挥的作用， 丰富了不同于传统企业的数据企业上市相关研究文献。第二， 将发展战略、 商业模式、 数据合规作为切入点， 剖析合合信息在上市过程中如何应对数据企业发展困境， 为其他数据企业提供了参考借鉴， 也为数据企业利用资源禀赋构筑核心竞争力的研究提供了案例支撑。第三， 从数据企业核心竞争力角度揭示数据产业发展的潜在动力。数据企业通过构建核心竞争力， 发挥数据要素价值赋能千行百业， 连接产业数字化和数字产业化。因此， 本文还拓展了数据产业高质量发展的相关研究。
二、 文献回顾
数据要素市场是促进数据产业繁荣发展的重要动力。数据要素市场的发展有助于充分挖掘数据价值， 打破数据壁垒， 解决“数字鸿沟”问题， 从而提升数据要素的配置效率、 激发数据要素的潜在经济价值（刘满凤等，2022；王家明等，2023）。与传统生产要素相比， 数据具有虚拟性、 可复制性、 高流通性等特征， 导致产业去边界化成为趋势， 产业间融合发展成为数字经济时代的新特征。数据要素能够凭借较少的物质资源投入产出更多的财富， 进而对传统生产要素形成替代效应， 其最大的影响力体现为赋能产业融合， 推动产业协同发展和分工深化。
数据企业在数据要素赋能千行百业的过程中发挥着主体作用。数据企业通过发挥数据要素价值， 利用资源禀赋优势构建核心竞争力， 实现自身的做强做大， 以更好地促进数据产业发展。由于使用主体、 使用场景等因素的影响， 数据价值存在用户异质性（Bergemann等，2018）和场景异质性（Short和Todd，2017）。在数据企业中， 数据的价值由数据的使用价值所决定， 数据的使用价值是否能够发挥以及能够发挥多大比例取决于企业决策者的知识、 技术和能力以及应用数据的具体场景。
数据安全、 数据合规等治理问题成为制约数据企业发展的关键因素。曾雪云等（2024）研究认为， 数据资产入表有助于客观地反映企业的资源禀赋和业务逻辑。但由于数据具有流动性、 可复制性等特征且数据要素市场化体系建设不足， 导致数据交易存在信息悖论（Arrow，1972）、 数据资源确权较为复杂（曾铮和王磊，2021）、 数据资产价值评估缺乏明确标准（罗玫等，2023）、 企业操纵财务信息风险和审计师面临的重大错报风险提高（蔡利和张翼凌，2022）等问题。相应地， 有效的数据治理能够通过多维路径驱动企业数字创新， 在组织层面实现数据形态的价值转变， 在数据层面实现从数据运维向数据治理的转变（王艳和杨达，2024）， 从而释放我国数据产业发展潜能（胡俊宏和仲瑞洋，2024；李雪琴等，2024）。
综上所述， 数据企业通过发挥数据要素价值赋能数据产业繁荣发展， 实现数字产业化与产业数字化的有机融合。但由于数据具有不同于传统生产要素的特征， 数据企业需要开拓不同于以往传统企业的发展路径。因此， 本文在实体经济与数字经济融合发展的背景下， 探索利用资源禀赋优势构建数据企业核心竞争力的机制， 为数据企业实现高质量发展提供思路和启示。
三、 研究设计
（一） 研究方法
本文采用单案例研究方法， 同时在财务指标层面进行对比分析， 对数据企业构建核心竞争力赋能数据产业高质量发展进行研究。选择以上方法进行研究的原因如下： 一是单案例研究方法能够更加详细地展示案例企业的发展过程， 便于明晰数据企业在数据产业价值链中的主体作用， 挖掘数据企业推动数据产业发展的作用机制； 二是单案例研究方法能够深度分析数据企业如何通过构建核心竞争力来解决发展中遇到的难题， 通过对目标企业的深入剖析， 挖掘复杂现象下的潜在规律。
（二） 案例背景： 数据产业发展的整体态势
北京交通大学、 清华大学等数据产业政策课题组成员单位共同编制的《数据产业图谱（2024）》显示， 2020 ～ 2023年我国数据产业发展迅速， 年均增长率达到25%。截至2023年， 数据产业规模已达到2万亿元， 数据企业数量近20万家。图1选取了2197家典型数据企业， 可以看出目前我国数据企业的类型主要为数据应用企业、 数据资源企业、 数据服务企业及数据技术企业。典型数据企业在地域分布上大多集中在北京、 上海、 广东这些数据产业发展较快的省市， 数量占比达到57.5%。
在《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的指导下， 我国数据产业发展进入快车道。企业数据资产入表等工作得到《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》（简称“指导意见”）等宏观政策的规范， 开发数据资产的市场热情高涨。各地数据产业建设试点工作不断深入， 国家数据局在第七届数字中国建设峰会上公布四川成都、 辽宁沈阳等全国首批七家数据标注试点基地， 福建等省市试点开发利用公共数据资源， 北京、 上海等20余个省市纷纷开办数据交易所， 北京推进建设“一区三中心”， 即全域创建数据要素市场化配置改革综合试验区， 建设国家数据管理中心、 国家数据资源中心和国家数据流通交易中心。
（三） 案例选择： 合合信息上市进程的资本市场审视
合合信息自递交招股说明书至科创板成功上市历时三年， 其间历经三轮问询。在上市过程中， 合合信息充分发挥数据要素价值， 从发展战略、 商业模式、 数据合规三方面解决数据企业面临的发展难题。合合信息的发展路径和上市过程受到了资本市场的普遍关注。
合合信息创立于2006年， 其专注于文字识别与图像处理技术的研发， 深耕智能文字识别领域， 核心技术处于行业前沿。旗下扫描全能王在2023年的平均月活为1.45亿， 远超国内外同类APP均值0.21亿。截至2023年， 扫描全能王全球累计首次下载量超过9.4亿次， 在全球众多国家和地区的相关板块应用下载量排名第一。公司拥有7家全资境内子公司及4家全资境外子公司， 总市值超过100亿元， 被誉为“智能文字识别第一股”。总的来说， 合合信息具有显著的数据企业特征及较强的市场代表性。
四、 案例分析
（一） 错位发展指导下的差异化发展战略
1. 资源禀赋的深度挖掘与利用。合合信息C端业务存在较为激烈的市场竞争。在商业大数据方面， 启信宝与竞争对手企查查、 天眼查相比营销推广较弱， 导致付费用户数量及新增付费用户的转化率等指标出现波动。在智能文字识别方面， 扫描全能王、 名片全能王面临竞争对手WPS、 夸克、 百度网盘、 微信等APP的功能替代， 导致未来收入存在下降风险。
为避免市场同质化竞争风险， 合合信息实施差异化发展战略， 从自身数据企业定位出发， 结合资源禀赋优势， 在技术更新、 产品开发、 客户群体等层面实现与竞争对手的差异化。在技术更新层面， 合合信息在智能文字识别和商业大数据服务领域持续进行技术创新， 实现深度学习、 NLP等技术的融合， 提高识别准确率和服务能力。合合信息以高质量的技术服务领先于同行业竞争企业， 抢占更多市场份额。在产品开发层面， 合合信息借助迅速兴起的微信小程序平台， 开发扫描全能王、 名片全能王等小程序产品， 利用微信小程序使用便捷、 易于分享传播的特点， 实现APP用户与微信小程序用户之间的连通。通过不断优化用户在小程序的使用体验以及与钉钉等第三方平台合作， 合合信息的小程序渠道已成为注册用户增加的重要来源， 为其在激烈的同质化竞争中开拓了新的市场渠道。在客户群体层面， 合合信息积极拓展海外客户。通过国际化， 合合信息开拓新市场， 吸引海外用户， 减少与本土对手的直接竞争。同时， 2023年下半年升级扫描全能王的营销策略， 用品牌推广的方式扩大宣传， 不断提高品牌影响力， 扩大潜在客户群体。
2. 技术领先的持续性研发策略。合合信息通过技术创新激发数据要素价值活力， 不断加大研发投入， 注重核心技术研发， 同时在研发团队、 发明专利方面走在行业前列。合合信息两大核心业务对应的底层核心技术均为自主研发。其中一大技术是智能文字识别， 其融合了智能图像处理等AI技术， 可适应多语言、 多版式、 多样式等复杂场景。另一大技术是商业大数据， 其通过“数据—信息—知识—智能”四个层次， 融合了大数据挖掘与知识图谱等技术。从这点来看， 在以技术研发为核心的创新发展战略的指引下， 合合信息的核心技术已应用于以AI大数据为代表的“硬科技”领域。
北京金山办公软件股份有限公司（简称“金山办公”）与合合信息同属数据企业， 两者在数据业务运营方面具有较高的相似性， 表1比较了两者的研发情况。合合信息由于公司规模等原因， 研发费用和研发强度均逊色于金山办公， 但其研发费用绝对值持续增长， 保持高强度研发。合合信息在招股说明书中明确提出将在未来加大研发投入， 提高底层技术以进一步赋能各行各业实现数字化与智能化转型。这表明合合信息在发展战略层面高度重视技术研发， 不断加大研发投入， 以技术领先的研发策略服务差异化发展战略。
合合信息还凭借智能文字识别技术的高识别准确率来保持技术领先地位。识别准确率作为评判识别技术最为关键的指标， 能够直观展现出合合信息智能文字识别技术的研发领先能力。如图2所示， 扫描全能王对各类文档数据的识别率均高于国内外同行业竞争对手。具体而言， 合合信息在AI开放平台上对中文身份证照的条目识别率为99.6%， 高于百度、 腾讯、 阿里、 易道博识等可比公司。在复杂场景下， 合合信息的字符识别率平均值为81.9%， 领先百度、 腾讯、 阿里、 Google等国内外可比公司。由此可见， 合合信息在不同场景、 不同样本下对于中英文的识别准确率均领先国内外同行业可比公司， 通过保持技术领先的研发策略增强核心竞争力， 占据市场份额， 服务自身错位发展指导下的差异化发展战略。
除此之外， 合合信息的研发人员占比为55%， 接近行业龙头企业金山办公同期的68%， 位于行业前列。其核心技术人员团队大多来自摩托罗拉中国研究院， 主要研发内容都与手写识别系统和语音识别技术有关。在发明专利方面， 合合信息具有境内外专利125项。这为合合信息的领先技术提供了人才支撑与专利支持， 使得合合信息进一步以技术领先优势服务公司差异化发展战略。
3. 数据安全合规与发展战略的融合。目前大部分数据企业注重技术的创新研发， 但忽视了数据安全合规的重要性， 数据合规仅以满足政策要求为目标（张军和孙瀚博，2024）， 没有将技术与安全合规相结合， 不利于公司长期发展。合合信息作为数据企业之所以能够在科创板成功上市， 是因为其在发展战略层面不仅强调技术领先的研发策略， 还对数据安全合规进行详细规划， 充分发挥数据要素价值， 解决数据安全合规问题。
合合信息将数据安全合规理念和措施根植于发展战略。其加强数据权限管理， 明确扫描全能王等APP的数据权限归属于C端用户， 在启信宝等数据产品开发运营中落实原始数据可用不可见。在数据交易过程中， 所有对外提供的数据产品均经过数据清洗、 加工与结构化处理， 用于数据SaaS服务或平台化、 场景化应用。启信宝在征信产业链场景中将“数据生产商（如银行、 政府、 运营商、 个人等）—征信服务机构—征信服务应用场景”这一产业链条的相关数据进行整合， 进而加工成专用于深度挖掘企业关联信息的特色数据集， 发挥数据要素的乘数效应， 赋能各行各业。合合信息在发展战略上实现数据安全合规与发展战略的深度融合， 通过了上交所的三轮问询。这一规划解决了数据企业在发展过程中忽视的数据安全合规问题， 为合合信息的发展提供了安全保障， 构建了合合信息的核心竞争力。
（二） 双轨并行的商业模式剖析
数据企业商业模式的可持续性和盈利能力一直是资本市场关注的焦点内容。与传统要素相比， 数据要素在表现形态、 运用方式、 周转特征等方面都存在显著不同， 持续开发利用数据要素需要相对成熟的商业模式。合合信息在开发利用数据要素的过程中形成了独特的商业模式， 如图3所示， 其在业务协同和盈利模式方面进行了创新尝试， 回应了市场对数据企业商业模式的关注（黄世忠，2020）， 并获得了市场的认可。
1. 双端业务协同发展的稳定性机制。合合信息的业务结构体现为协同发展B端、 C端双端业务， 是行业内少有的双端同时拥有完善布局矩阵， 且在人工智能、 大数据双领域具有核心自主研发技术的数据企业。智能文字识别和商业大数据为B端、 C端提供数据技术支撑， 收取用户、 企业相关服务费用， 合合信息将上述部分收入投入到研发中， 进行技术创新， 以此实现企业资金循环。双端业务协同发展体现为： C端作为口碑的重要传播者， 通过互联网广告宣传、 用户体验等方式为B端吸引更多客户， B端客户在使用C端APP时通过优质且流畅的用户体验对公司的技术能力、 服务质量形成良好印象， 从而降低B端业务的营销成本； B端领域已涵盖近30个行业特定的解决方案， 凭借对各行业应用场景的深刻洞察， 在致力于为B端客户提供深度服务的过程中， 所积累的数据资源能够有效反哺C端垂直场景的开发与优化。
双端业务的协同发展实现了合合信息资金、 数据、 技术价值的闭环， 提升了公司的经营稳定性。本文对合合信息与金山办公的财务指标进行了横向对比分析， 通过财务指标衡量合合信息的经营稳定性。从表2中的数据和招股说明书披露的资料可以看出： 第一， 合合信息2021 ～ 2023年营业收入的年均复合增长率超过20%， 经营规模更大的金山办公达到26.31%， 说明合合信息在营业收入增长方面已逐渐向行业龙头企业看齐。较高的营业收入、 税后利润、 经营活动产生的净现金流量表明合合信息经营情况良好， 能够为企业稳定经营提供资金支持。第二， 合合信息的资产负债率始终高于金山办公且保持在正常范围内， 说明近年来合合信息通过举债筹集资金， 快速扩张市场份额从而获取更高的利润， 同时合理的资产负债率保证了企业的财务健康与经营稳定。第三， 合合信息的所有者权益规模不断扩大， 说明企业拥有更多的资本投入， 有更强的抗风险能力和发展潜力， 这提高了企业的财务稳定性。第四， 合合信息的净资产收益率始终高于金山办公， 表明合合信息能够有效地利用其自有资本创造更多的利润， 也反映了企业管理层的经营能力和资本运作效率较高， 企业经营稳定性较强。
合合信息双端业务协同发展提升企业经营稳定性还体现在用户粘性、 海外业务分布、 客户群体等方面。
在用户粘性方面， 扫描全能王作为合合信息三款APP中最具代表性的产品， 其业务模式决定了产品具有较强的商务人士用户粘性， 一旦用户在APP上持续积累大量文档， 其迁移成本就会变高。这在名片全能王上也有所体现， 用户留存的主要是名片资产。从扫描全能王的VIP续费情况来看， 2023年老客户月VIP平均续费率为87%、 年VIP续费率为64%， 均高于同行业竞品平均水准。两款APP利用先发优势积累大量用户， 产生品牌效应和用户粘性， 为合合信息稳定经营提供了一定的客户资源壁垒。
在海外业务分布方面， 合合信息呈现出分散化特点， 其业务遍布全球， B、 C双端海外业务的协同发展与国内市场相似。如图4所示， 合合信息2021 ～ 2023年境外及中国港澳台地区收入占总营业收入的比重在30%以上， 境外收入主要集中在北美洲（主要为美国）及亚洲（主要为日本与韩国）， 海外经营收入保持稳定增长趋势。目前合合信息的业务以国内市场为主体， 海外业务较为分散， 有利于分散经营风险， 提高经营稳定性。
在客户群体方面， 由于C端的营销吸引与技术支持， 2021 ～ 2023年合合信息B端的前五大客户主要为Google、 金山日本公司、 字节跳动、 京东、 上海甜圈甜网络科技有限公司， 集中度较低但基本保持稳定， 不存在对单个客户销售比例超过营业收入50%的情况。这表明合合信息C端的协同使得B端客户群体具有稳定性且关联交易等风险较低， 能够为企业稳定经营提供有力支撑。
2. 多元盈利模式的可持续发展保障逻辑。合合信息的盈利模式包括会员制、 数据销售、 订阅模式、 广告模式、 许可模式等， 具体表现为C端APP的VIP会员收费、 启信宝数据SaaS服务、 客户服务订阅、 广告展示以及手机厂商技术授权等。
为进一步分析合合信息的盈利模式， 将合合信息与金山办公2021 ～ 2023年的毛利构成进行对比。由表3可知， 合合信息的主要盈利来自智能文字识别服务， 而金山办公的主要盈利来自国内个人办公服务订阅业务。该业务作为金山办公的主要盈利来源， 形式包括多类会员收费。截至2023年底， 金山办公累计年度付费个人用户数已达到3549万， 这一数据从侧面印证了其盈利模式已得到市场认可。与金山办公相比， 合合信息的B端业务主要为通过直销模式进行销售， 而C端业务包括VIP会员订阅服务和按次计费的单项产品， 这构成了公司的核心盈利来源， 其中C端产品扫描全能王的营业收入贡献率超过60%。在C端盈利模式中， VIP会员订阅服务收费为主要利润来源， 2021 ～ 2023年VIP会员订阅服务收入占C端总收入的比例均在80%以上。根据招股说明书， 合合信息VIP会员订阅服务的销售价格稳定， C端业务盈利增长的主要驱动因素来源于APP付费用户数量的增长， 至2023年已达到705.5万人， 相较于2021年增长了52%。这一系列数据表明， 合合信息的盈利模式逐渐走向成熟， 商业化落地能力与市场认可度不断提高， 展现出较强的发展可持续性。
在解构合合信息的盈利模式后， 本文通过横向对比合合信息与金山办公在盈利方面的财务指标， 衡量合合信息的发展可持续性。从表4中的数据和招股说明书披露的资料可以看出： 第一， 合合信息的市盈率显著低于金山办公， 说明合合信息未来股价上涨的空间较大， 投资价值较高， 未来发展可持续性较强。但未来股价下跌给投资者带来损失的风险仍旧存在， 企业应谨慎应对。第二， 合合信息历年的毛利率均低于金山办公， 这与业务结构、 盈利模式的差异有关。金山办公的毛利率一直保持在85%以上， 2023年其机构授权业务的毛利率达到93.12%， 甚至超过了同期茅台的毛利率91.96%。相比之下， 合合信息的B端智能文字识别业务， 特别是场景化解决方案业务， 需要投入更多的人力资源等成本。但随着营业收入的高速增长， 合合信息的公司规模效应有所释放， 近年来与金山办公的毛利率差距越来越小， 发展势头向好。第三， 由于毛利率的增长， 合合信息的净利润率水平也逐渐提高， 从一开始的远低于金山办公到2024年上半年的反超， 表明合合信息的盈利能力逐步增强， 能够为企业未来可持续发展提供强大的资金支持。
（三） 发展与合规并重的数据治理体系构建
1. 数据采集流程的规范化治理路径。合合信息的数据采集主要来源于供应商采购、 数据互换业务以及公开信息网站的自动化采集。为保证数据采集过程中的效率与合规， 合合信息对采集流程各个方面进行风险评估与防范， 实现数据采集流程治理。第一， 在供应商采购方面， 合合信息事前评估与供应商之间是否存在关联交易风险。招股说明书中显示， 合合信息与报告期内的单个供应商采购比例均未超过采购额的50%， 表明其与前五大供应商之间不存在显著的关联关系， 数据采购过程中存在供应商关联交易的风险较低。第二， 在数据互换过程中， 合合信息遵循相关法律法规， 其数据严格符合交换标准， 将工商、 司法、 失信、 舆情、 资产等一系列超过1000个维度的数据提供对外交换， 换入招投标、 招聘、 投融资等一系列细分维度多且缺乏统一标准的数据， 同时， 交换方选择平安证券、 博雅云图、 中招联合等行业内龙头企业， 在一定程度上保证了数据互换的合规性。第三， 在公开信息网站自动化采集前， 合合信息为确保数据采集合法合规， 设计前置评估方式， 识别网站是否允许数据采集， 确保外部网站数据采集合法合规。采集过后， 定期检查被采集网站的规定是否发生变化， 若有异常则安排数据技术人员进行检查整改。
2. 数据管理制度的系统性治理架构。合合信息的数据管理问题在上交所的第一轮问询中成为问询重点， 其数据管理存在不完善情形， 如缺乏系统性的数据管理制度， 扫描全能王、 名片全能王等APP违反最小必要原则， 收集与其提供服务无关的用户权限的数据隐私问题等。对此， 合合信息注重发展与合规并重的数据治理体系， 通过顶层设计与分级管理， 实现数据全生命周期管理。第一， 以《指导意见》为引领， 创新数据资产管理方法以明晰数据合规化使用路径， 完善覆盖数据全生命周期的安全管理制度， 包括数据采集、 数据使用、 数据访问权限控制、 数据导出和数据删除相关的制度， 并设计相应的管理流程， 实现数据全生命周期管理。第二， 在内部控制制度方面设计一系列数据合规制度， 从制度大纲到操作层面设立三级制度， 解决数据合规问题。
3. 数据安全监管的协同治理机制。数据要素具有多样性、 稀缺性、 不稳定性及排他性， 容易导致数据权属不清、 数据价值评估不明确、 会计计量信息披露不足， 进而引发监管套利、 信任危机、 投资风险和数据泄露等问题。党的二十届三中全会指出要提升数据安全治理监管能力， 这对于维护高水平数据安全具有重要意义。为防范和化解各类数据安全风险， 合合信息积极发挥资源禀赋优势， 提升数据安全监管治理能力。第一， 面对数据合规问题， 积极修改披露不足之处， 及时披露数据合规、 关联交易、 股东涉诉、 高管信息等资料并建立安全应急响应中心与安全委员会， 一旦出现数据安全问题， 将在短时间内及时解决。第二， 组建大数据资产和研发团队， 创建数据资产中台、 数据治理技术中台和数据安全体系， 对内对外进行数据规划、 清洗、 整合， 打破部门数据壁垒， 解决“数据孤岛”问题， 强化监管效果。第三， 运用技术监管手段制定用户信息安全评估程序， 在明晰用户数据权属的同时强化用户数据隐私安全监管， 在用户允许的情况下数据将永久存储于本地加密服务器数据库或云平台， 直至用户主动注销或要求删除， 降低用户数据安全风险。
五、 研究结论与实践启示
（一） 研究结论
本文通过解析合合信息带着“数据企业”标签登陆科创板的案例， 从发展战略、 商业模式和数据治理等方面分析了数据企业上市的成功经验。研究发现： 合合信息通过实施错位发展指导下的差异化发展战略， 充分利用资源禀赋优势， 保持技术领先， 将数据安全合规与发展战略深度融合； 以双管齐下的商业模式， 利用双端业务协同发展的独特性迅速占据市场份额， 以多元盈利模式提高自身盈利能力， 提升公司的经营稳定性与发展可持续性； 通过构建发展与合规并重的数据治理体系， 对数据采集流程、 数据管理制度、 数据安全监管多方面进行数据治理， 保障数据安全合规发展。合合信息的解决方案充分发挥了数据要素价值， 通过驱动企业自身禀赋优势来构建核心竞争力， 可为其他数据企业提供经验借鉴， 促进数据产业的建设， 赋能新质生产力发展。
（二） 实践启示
第一， 数据企业应充分利用资源禀赋优势， 实现数据要素的有机融合， 走差异化竞争和错位发展的道路。数据企业发展战略与其所处环境及自身禀赋优势密切相关。如果数据企业对自身优势定位清晰， 比如具有丰富且高质量的数据资源， 那么该数据企业应将自身战略定位为贴近业务需求的行业性数据资源企业， 在注重技术领先的同时贴合业务， 解决行业业务需求。对于数据企业而言： 首先要注重的是差异化的技术领先战略， 在市场同质化竞争严重的业务领域保持技术领先， 构建市场核心竞争力； 其次要重视自身研发能力， 加大研发投入以保持高强度研发水平， 在通过技术创新发挥数据要素乘数效应的同时兼顾数据安全合规发展， 为自身创新发展提供安全保障， 实现企业竞争力倍数增长。
第二， 数据企业的商业模式应明确资金、 数据、 业务在企业内部的流转路径， 实现协同发展。布局符合自身禀赋优势的商业模式， 建立核心业务圈层， 是构建核心竞争力的重要举措。数据企业可与行业龙头企业进行对比， 认清双方差距， 并根据自身的资源禀赋优势不断改进商业模式， 形成品牌效应、 提高用户粘性， 增强经营稳定性； 还可构建多元化的盈利模式， 增强企业盈利能力， 保证企业未来发展的可持续性， 缩小与龙头企业的差距。
第三， 数据企业的数据合规治理应贯穿企业发展全过程， 构建发展与合规并重的数据治理体系， 从顶层设计到基层应对各方面控制合规风险。数据合规问题主要体现在数据采集、 数据管理、 数据安全监管等方面， 合法的数据采集是数据合规管理的前提， 数据管理需要严格的数据安全监管作为保障。首先， 数据企业采集工作应在合规评估后进行， 采集过程应合规合法， 降低数据收集过程中超越权限等违规行为发生的可能性； 其次， 数据企业应完善数据全生命周期的安全管理制度， 分级分类保护用户隐私数据， 对敏感数据进行加密， 降低隐私数据泄露风险； 最后， 数据企业应明晰数据权属， 避免数据资产舞弊现象， 同时以严格的监管手段降低数据安全风险。
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