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“数据资产”一词于1974年⾸次由美国学者理查德·彼得斯提出，由信息资源和数据资源的概念逐渐演变而来，并随着数据管理、数据应⽤和数字经济的发展慢慢普及。数据是企业的重要资产，然而现实中，多数企业对数据资产的管理和应⽤仍处于摸索阶段，数据资产化进程阻碍重重。
随着数据的海量增长和潜在价值的不断提升，数据已经成为重要的资产，为创新发展提供了关键要素。“数据即资产”被广泛认可。
随着大数据、人工智能、云计算、互联网等新⼀代信息化技术的应⽤，社会的数字化程度不断加深，数据变成了继⼟地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，成为了企业的重要资产。
一、什么是资产？
我们来看一下资产的概念:“资产是指由企业过去的交易或者事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期能够给企业带来经济利益的资源。”在资产的定义中，我们可以看到“拥有或控制”和“带来经济利益”是资产的核心内涵。
1、可变现的数据资源
从资产的概念到数据资产，可以得出数据资产是企业拥有或控制的数据资源，能够给企业带来经济利益的数据资源。⽯油在未得到利⽤之前，只是⼀种⿊⾊的液体。数据得不到利⽤也只是⼀堆毫⽆价值的信息。那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？可明确作为“资产”的数据资源，表现为以下两种形式：可帮助现有产品实现收益的增⻓；数据本身可产⽣价值。
2、数据为业务赋能
数据助力现金，即数据本身不产⽣价值，但通过数据作⽤于现有产品 ，使其在创造收益、降低成本上有更好的表现。企业通过这种数据“内消”的⽅式，将⽣产经营中产⽣的数据进⾏收集、整理、分析，⽤于服务⾃身经营决策、业务流程，从而提⾼产品收益。
3、数据本身产生价值
通过利⽤数据优化业务的⽅式，是数据间接产⽣收益的方式，这种情况下，数据能够产⽣的价值是难以评估的。在合法合规的前提下，让数据以各种形式进⾏交易，这是数据产⽣价值的直接⽅式。
4、数据”变现”过程就是数据资产化
能够直接产⽣价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于⽐较容易的数据变现；⽽利⽤数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程。
5、数据资产
数据资产是指由企业拥有或者控制的，能够为企业未来带来经济利益的，以物理或电⼦的⽅式记录的数据资源，如⽂件资料、电⼦数据等。在企业中，并⾮所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产⽣价值的数据资源。数据资产定义中包含3个要素：
• 拥有或者控制的数据：除企业内部的数据外，通过各种渠道合法获取的外部数据也属于企业数据资产；
• 带来经济价值：体现了资产的经济属性，未来能给企业带来经济利益；
• 数据资源：数据资产包括各种以物理或电⼦⽅式记录的数据、软件、服务等。
6、数据资产生命周期
要想实现数据资产化，⾸先要做好数字资产全⽣命周期管理。中国通信研究院发布的研究报告将数据资产⽣命周期划分为确权—定价—交易—融资四个核⼼阶段：
确权：明确数据物权（财产权）、使⽤权、分法权等多⽅的权利形式和权利主体；
定价：通过成本法、市场法等⽅式，对数据的经济价值进⾏评估，兼顾评价数据产⽣的社会价值；
交易：对明确产权、确定价值的数据资产进⾏交易，交易可以通过区块链等⽅式进⾏追溯；
融资：搭建数据资产密集型企业与⾦融机构、资本之间的桥梁，激活数据要素潜能。
二、数据价值
随着⼤数据时代⽀撑数据交换共享和数据服务应⽤的技术发展，不断积淀的数据开始逐渐发挥它的价值，因此，将数据作为⼀项资产，“盘活”数据将充分释放其附加价值。但事实上，由于各种原因，数据资产管理⾯临诸多挑战。⾸先，⼤部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不⻬、各模块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应⽤。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应⽤刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和⻛险控制等有限场景，应⽤深度不够，应⽤空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进⾏评估，从⽽难以像运营有形资产⼀样管理数据资产。而数据资产管理是充分发挥数据价值的必经之路。通过解决释放数据价值过程中⾯临的诸多问题，以体系化的⽅式实现数据的可得、可⽤、好⽤，⽤较小的数据成本获得较⼤的数据收益，具体体现在以下六个⽅⾯：
1、全面掌握数据资产现状
数据资产管理的切⼊点是对数据进⾏全⾯盘点，形成数据地图，为业务应⽤和数据获取夯实基础。数据地图作为数据资产盘点的输出物之⼀，可以帮助业务⼈员快速精确查找他们想要的数据，帮助数据开发者和数据使⽤者了解数据，并成为对数据资产管理进⾏有效监控的⼿段。
2、提升数据质量强调高质量的数据在发挥数据价值中的重要性。数据资产管理通过建⽴⼀套切实可⾏的数据质量监控体系，设计数据质量稽核规则，加强从数据源头控制数据质量，形成覆盖数据全⽣命周期的数据质量管理，实现数据向优质资产的转变。
3、实现数据互联互通
数据资产管理通过制定企业内部统一的数据标准,建立数女据共享制度,完善数据登记、数
据申请、数据审批、数据传输、数据使用等数据共享相关流程规范,打破数据孤岛,实现
企业内数据高效共享。同时搭建数据流通开放平台,增强数据居的可得性,促进数据的交换
流通,提升数据的服务应用能力。
4、提高数据获取效率数据资产管理通过搭建数据管理平台，采取机器学习等相关⾃动化技术，将⼤量前期的数据准备时间和交付项⽬的时间缩短，提升数据的获取和服务效率，让数据随时快速有效就绪，缩短数据分析⼈员和数据研究人员的数据准备时间，加快数据价值的释放过程。
5、保障数据安全合规保障安全是数据资产管理的底线，数据资产管理通过制定完善的数据安全策略、建⽴体系化的数据安全措施、执⾏数据安全审计，全⽅位进⾏安全管控，确保数据获取和使⽤合法合规，为数据价值的充分挖掘提供了安全可靠的环境。
6、数据价值持续释放存储和管理数据的最终⽬的是实现数据的价值，数据资产管理将数据作为⼀项资产，并通过持续、动态的全⽣命周期管理过程，使数据资产能够为企业数字化转型提供源源不断的动⼒。管理⽅⾯，建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系。技术方面，建设现代化数据平台、引⼊智能化技术，确保数据资产管理系统平台持续、健康地为数据资产管理体系服务。
三、数据资产发展前景
数据在今天的社会中⽆处不在，随着数据规模的扩⼤，数据应⽤的加深，⼈们开始愈发重视数据的经济学特征。
数据的虚拟特性，使其可重复使⽤，转移成本为零；数据有⾼昂的获取成本，但复制成本几乎为零；数据可以共享，具有非竞争性和非排他性。这三个特征，在经济学意义上为数据创造了很大的想象空间。IDC（国际数据公司）对全球数据规模进⾏的预测显示，到2025年，全球数据可达175ZB（十万亿亿字节），其中有超过⼀半（90ZB）来⾃物联网设备。
数据市场的深度和广度超过以往任何⼀种市场。如何治理、监管真实世界、数字世界的全球数据市场，将⾯临很多挑战。中国作为数据⼤国、也是全球率先建立和鼓励数据市场建设的国家，应该在这⽅⾯积极探索、先期研究应该未雨绸缪，占领数据市场制⾼点。
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