数据资产化实践指南

一、数据资产化概述

（一）内涵

数据要素、数据资源和数据资产

一般认为，数据资产是指“企业过去的交易或者事项形成的，合法拥有或控制的，能进行计量的，预期会给企业带来经济利益的数据资源”。

其中，“过去的交易或者事项形成的”是指由企业从过去交易或者经合法授权、自主生产等事项形成的可资产化的数据资源。“合法拥有或控制的”是指企业享有该数据资源的全部权益，或者虽然不享有该数据资源的全部权益，但能够合法控制数据资源也可以形成数据资产。“能进行计量的”则要求该数据资源能够估值、交易，其成本和价值能够可靠地计量。“预期会给企业带来经济利益的数据资源”，包含两个重点，一是相关数据资源预期会给企业带来经济利益，二是相关的经济利益很可能流入企业。实务中一般认为，当经济利益流入企业的概率超过50%时，符合“很可能”的标准。

数据资产化是实现数据价值转化的核心途径，是企业将过去交易或经合法授权、自主生产等事项形成、获得的数据通过采集、加工、治理、开发等环节转化为可计量、可交易的数据资产，并拓展金融衍生服务，推进数据资产创新应用，通过多元化方式为企业带来经济利益，实现数据价值最大化的过程。

（二）目标与意义

1、目标

数据资产化的目标是通过数据资产全过程管理，推进企业合法拥有或控制的数据实现合规化、标准化、增值化，为企业创造直接或间接的经济利益。

2、意义

（1）充分释放企业数据价值

数据资产化能够将企业内部的数据价值充分挖掘出来，促进数据资源的使用，最大程度发挥数据资源的价值。一方面，借助数据推动智能化工作流程，优化企业生产模式、提升企业运营效率、推动企业降本增效。另一方面，使得企业数据资产的业务价值、经济价值和社会价值显性化，将数据资产转化为企业资产的一部分，通过与金融体系接轨进一步推进数据价值实现。

（2）推动企业数字化转型

数据资产化将激活市场潜能，催生丰富的数据应用场景，提高企业开展面向数据生产与创新的积极性。同时，数据资产化将推进生态建立，推动服务型企业充分发挥各自独特的价值。市场发展的需求与生态建立的需要，促使企业深化数字化转型，实现数字化思维与设计、生产、管理、服务和运营等全过程深度融合，利用数字化方式重塑企业发展模式和竞争优势。

（3）促进产业链升级转型

数据资产化有助于重组传统产业结构、颠覆现有业务模式。不同类型、不同维度的数据融合，将推动不同领域的知识渗透，催生新产业、新业态、新模式。推进数据资产化工作，对提升产业基础能力和产业链现代化水平提出了更高要求，同时也为产业发展带来更广阔的空间。

（4）实现经济发展倍增效应

推进数据资产化工作，将进一步提升全要素生产率，通过从数据中挖掘有用信息，作用于其他要素，找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”。同时，数据资产化工作能够有效带动数据采集、清洗、标注、评价、资产评估等数据服务业发展，将进一步深化数字技术创新应用，激发数字经济发展活力，营造繁荣发展的数字生态。

二、数据资产化过程

数据资产化的一般过程包括业务数据化、数据资源化、数据产品化，考虑到数据资本化是数据资产价值释放的重要体现，本实践指南将数据资本化纳入数据资产化过程。通过这四个阶段，使企业合法拥有或控制的数据完成“原始数据—数据资源—数据资产”的形态演变，实现数据资产创新应用和数据资产增值，为企业创造直接或间接的经济利益。数据价值的实现反过来可以促进企业进一步推动业务数据化，提高数据治理能力，提升整体数据质量，为数据价值释放提供更好基础。