对于企业而言，数据资产化是指企业对数据进行采集、加工、开发利用，并通过流通交易等方式，最终为数据使用者或所有者带来经济利益的过程。其本质是通过提升数据的使用价值（内部应用）和交换价值（外部流通），最终实现其资产价值的过程。企业实现数据资产化通常遵循一个递进的路径：数据资源化 - 数据产品化 - 数据资产化。
数据资源化：指原始数据经过搜集、清洗、标注、脱敏等加工过程，转化为具有潜在使用价值或可实现经济利益的数据资源的过程。资源化标志是组织通过数据战略构建数据资源全景图，提升数据规模和质量，实现业务数据化。
数据产品化：指以价值发现为目标，针对特定的业务需求和场景，通过用户、业务或流程逻辑进行数据产品加工，最终形成数据产品或服务的过程。
数据资产化：指符合资产定义的数据产品，通过流通交易（如自用、共享、交易）给使用者或所有者带来经济利益，并最终依据《企业会计准则》及相关规定，在会计系统中完成确认与计量的过程。这一步标志着数据资源/产品完成了向会计意义上“资产”的跃迁。
01数据资源化 ：奠定价值基础企业的数据资源是来自于不同源头的数据集，按照一定的逻辑归集后达到一定规模，且具有可获取、可加工、可使用的数据集合。数据采集依赖于业务信息系统、专用采集工具、设备及平台。这些原始数据需通过数据中台等架构，运用数据标准管理、元数据管理、数据质量管理以及主数据管理等核心治理能力，完成归集、清洗、整合等关键环节。
以某商业银行数据资源化为例，银行内部产生数据是基于信息系统采集原始数据。总行层面建设 600 多个系统， 基于原始数据分析归类后形成数据资产目录（基础性数据资源）便于后续管理。外部购买数据是遵循集约共享，合 法合规的原则，引入外部数据，主要是为了提升客户服务质量以及银行内部管理效能。
主要活动：
1.数据采集
数据资产化始于数据的生产与采集。企业需要建立一套标准化的数据采集流程，确保数据的质量和一致性。数据采集应涵盖企业运营的各个环节，包括但不限于客户交易数据、用户行为日志、传感器数据等。
▪ 数据来源：明确数据的来源，区分内部数据与外部数据，确保数据的多样性和全面性。
▪ 采集技术：采用先进的数据采集技术，如API对接、爬虫技术、IoT设备等，以自动化方式获取数据。
▪ 数据质量：实施数据清洗和预处理流程，剔除无效或错误的数据，保证数据的准确性和可靠性。
2.数据治理
数据治理的核心目标是释放数据的潜在价值，基于此，可以将数据治理的目标分解为以下四个方面的内容：①实现数据标准化，保证数据的一致性；②提升数据质量，保证数据的品质；③提升数据安全性，保障数据安全；④充分开发应用，提升数据的有用性。数据治理的过程主要包括以下几个方面：
▪ 数据资源盘点：对内外部数据进行全面梳理和分类，明确数据来源、数据类型、数据结构、数据分布等信息，有助于清晰地了解自身数据资产的状况。
▪ 制定数据标准和规范：确立统一的数据标准，涵盖数据定义、编码、采集、集成和共享等各个环节的规范
▪ 数据质量管理：建立完善的质量检测、监控、分析和报告闭环机制，持续追踪和改进数据质量。
▪ 数据标准管理：ީ制定和发布由数据利益相关方确认的数据标准，结合制度约束、过程管控、技术工具等手段，推动数据的标准化。
▪ 数据安全管理：基于数据安全分级分类体系，智能识别敏感资产，实现动态脱敏，常态化监控数据安全。
3.数据合规
数据合规性是数据资产化过程中不可忽视的一环。企业需要确保数据的收集、存储、处理和使用符合相关法律法规的要求。法律法规遵循：了解并遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规，确保数据处理活动的合法性。
▪ 数据隐私保护：实施数据脱敏、加密等措施，保护个人隐私不被泄露
▪ 合规性审计：定期进行数据合规性审计，评估数据管理流程的合规风险，并采取相应措施进行改进。
02数据产品化 ：塑造价值载体数据产品是指对数据资源投入实质性加工（如分析、建模）或创造性劳动（如算法开发、应用设计）所形成的，可以满足内外部用户需求的，并能以数据内容为核心提供持续服务的、可辨认的服务形态。数据产品的形式可分为产品和服务，前者如数据 + 算法 + 服务终端，后者是实现数据交付服务，如 APP、网页查询、API、SaaS、VPN 等。
主要活动：
1.数据产品开发
数据资源形成数据产品需要明确数据服务对象（内部客户、外部客户）、进行数据加工处理以及数据产品设计。数据加工处理包括标签化、建立数据模型、文本处理、自然语言处理（NLP）或图像 / 声音处理等，根据特定需求， 进行数据解析配置、建立主题库和服务终端等工作，最终形成“封装”的数据产品。
2.数据确权和登记
数据资源经过治理加工成为数据产品后，已具备潜在经济价值，但需明确其产权归属（企业拥有或控制）。数据确权是确认数据权益主体及其权利边界的关键步骤，是数据产品成为受法律保护、可交易数据资产的前提。确权后可依据相关制度（如地方或国家数据交易所规则）进行数据产权登记，为后续流通交易提供权属凭证。
3.数据质量评估
数据质量直接影响数据的可用性和价值创造能力。企业应建立一套标准化的数据质量评估体系，定期对数据进行质量检查，并通过数据清洗、数据整合等手段提升数据质量。数据质量评估流程涵盖了定义评估主体、实施基础质量指标评估、提出改进建议、编制评估报告等关键步骤。、
03数据资产化 ：实现价值跃迁数据资产化的前提是数据产品的价值化，即数据产品通过持续服务内部经营决策或外部客户需求，为给企业带来可预期的、可持续 的经济利益。企业需建立初步的数据资产化战略，探索数据产品通过自用（内部价值）、共享（生态价值）、交易（市场价值）等形式流通。对于可交易的数据产品，其价值在交易合约中得到具体体现。
主要活动：
1.数据资产价值评估
数据资产价值评估是指通过构建价值评估体系计量数据的经济效益、业务效益、投入成本等活动。数据价值评估是数据资产管理的关键环节，构建了数据资产化的价值基线。数据价值评估核心方法是成本法、收益法和市场法。
2.数据流通与交易
数据资产交易，是指在共同遵守的定价机制和交易规则下，将一方的数据资产出售给另一方的过程，其目的是实现数据资产的直接经济价值。可分为场内交易（通过官方数据交易所）和场外交易（双方直接或通过中介交易）。数据资产流通范围更广，指通过数据资产的开放、共享、交易等形式，使数据在组织内部或组织间流转，为企业生产经营或个人提供便利，或是通过一定的合同契约、市场机制进行约束，进而产生相应的社会和经济效益，其目的在于促使数据在组织内外的流转和价值实现。
3.数据资产入表
数据资产入表是对企业拥有或控制的、符合《企业会计准则》和财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中“资产”定义及确认条件的数据资源/产品，在财务报表（目前主要指无形资产或存货）中进行确认和计量的过程。
总结：企业数据资产化是一个从原始数据（资源化）到价值载体（产品化），再到会计确认与价值实现（资产化）的递进过程。每个阶段都需要相应的策略、技术和治理能力作为支撑，最终目的是充分释放数据的潜在价值，赋能企业增长与创新。
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