数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、什么是数据资产？
数字资产是个人和企业拥有的财产，数据资产包含结构化数据和非结构化数据，包括以数据形式记录的照片、视频、文件、订单、合同等资源，这些资源以电子形式存在，并具备给个人或企业带来经济价值的潜力。
数据资产具有以下特征：非实体性和无消耗性、可加工性、多样性、依托性、价值易变性、多次衍生性、可共享性和零成本复制性。数据资产将数据视为类似于资金、设备、技术等要素资源，并将数据资源转化为可交易的“数据资产”。
对于企业而言，数据资产包括无形资产或存货等类型的数据资源，以及企业合法拥有或控制的数字资源，这些资源预计将为企业带来经济利益。
据国家统计局，2023年数字经济核心产业增加值估计会超过12万亿元。2024年4月28日，财政部制定印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，规范和加强数据资产管理，更好推动数字经济发展。
数据资产的独特性在于其广泛的应用场景和巨大的增值潜力，这使得它成为推动房地产行业转型的重要力量。首先，数据资产的崛起将改变房地产的资产评估方式；其次，数据资产的应用将推动房地产行业的智能化管理；此外，数据资产还将催生新的商业模式。随着数据价值的不断挖掘，基于数据的增值服务将成为房地产行业的新增长点。
对于现阶段数据资产存在的流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题，北京资产评估协会专业技术委员会组织专家针对当前数据资产评估中遇到的主要问题进行解答。本文仅展示部分主要内容：
二、数据资产评估的情形主要有哪些？
目前，有关政府部门对行政事业单位数据资产和企业数据资产评估进行了相关规定。数据流通和交易市场上需要进行数据资产评估的情形：
(1) 数据资产转让或许可使用。
(2) 以数据资产出资。
(3) 数据资产质押融资。
(4) 企业兼并重组。
(5) 企业清算或司法重整。
(6) 数据资产相关的司法诉讼及司法执行阶段的财产处置。
(7) 数据资产相关的财务报告。
(8) 数据资产证券化。
二、确定数据资产评估对象和范围时，如何区分、识别数据资产组与其他资产组？
数据资产组可能包括的内容：
(1) 基于数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等形成的数据资产；
(2) 数据资源专用存储设备或数据资源云存储空间使用权；
(3) 数据资源管理、数据加工使用、数据产品经营相关计算机软件著作权和计算机软件产品使用权；
(4) 数据处理人工智能算法相关程序、源代码、技术秘密、专利，以及算力设施使用权等；
(5) 数据产品相关商标专用权；
(6) 数据资产相关业务的特许经营权。
三、数据产权结构性分置制度下，数据资产法律权属资料有哪些？
目前，数据资产法律权属资料主要有：
1、数据资产权属相关登记成果目前，数据权利人可以通过多种登记手段进行数据权属主张。第一种登记类型是数据资产确认登记。第二种登记类型是数据知识产权登记。第三种登记类型是数据资源公证登记。第四种登记类型是数据要素综合登记。
2、专家工作成果或者专业报告如果企业委托律师对被评估数据资产提供数据资产确权相关的法律服务，并获得法律意见书等法律服务工作成果，资产评估专业人员可以按照《资产评估执业准则——利用专家工作及相关报告》的有关要求，将法律意见书作为资产评估的权属依据。
3、存在数据资产授权运营的，还需要收集授权方与产权持有单位签订的授权协议。
四、如何对数据资产进行质量评价？
资产评估机构在执行数据资产评估业务时，应审慎判断资产评估专业人员是否具备数据质量评价的胜任能力，必要时可以利用第三方专业机构出具的数据质量评价专业报告或者其他形式的数据质量评价专业意见等。
数据质量评价维度：数据质量评价维度通常包括数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性。
需要补充的是，以上举例仅为质量评价场景的简化说明，实际质量评价过程中，需要结合上述六大特性维度的一级指标设计多项二级指标，也需要结合不同数据资产的类型、内容特征、应用需要等设计相匹配的权重和指标。
五、数据应用场景如何核查与识别？
在数据资产评估的操作过程中，核查与识别数据应用场景是一个重要的步骤，同时也是评估过程中的重点和难点。
(1) 应用场景相关的宏观经济和行业前景
(2)应用场景相关的技术进步和国家政策
(3) 地域、领域、法律法规及伦理标准的限制
(4) 数据资产的交易类型：是否存在交易行为A.有交易的数据应用场景：通过将数据资产对外进行交易，从而实现其价值和收益的应用场景。B.无交易的数据应用场景：通过数据资产在组织内部的使用，来达到降低成本、提高效率等目的，从而实现其价值的应用场景。
(5) 数据的来源和质量
(6) 数据的类型和结构
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