企业数据资产化在微观层面面临以下哪些亟需解决的问题？

想要了解相关问题，可以下载报告《普华永道-数据要素视角下的数据资产化研究报告》查看，以下内容都是根据该报告总结的，仅供参考。

企业数据资产化在微观层面面临以下 三个亟需解决的问题：

第一，企业对数据资产化的认识不足。对于什么是 数据资产，目前还没有权威定论。目前对数据资产 主流的定义是将数据资产认定为是符合一定条件的 数据资源。比如，中国资产评估协会《数据资产评 估指导意见（征求意见稿）》提出，数据资产是 “特定主体合法拥有或者控制的、能进行货币计量 的、且能带来直接或者间接经济利益的数据资 源”。国家标准《信息技术 大数据 数据资产价值 评估（征求意见稿）》提出，数据资产是“以数据 为载体和表现形式，能进行计量的，并能为组织带 来直接或者间接经济利益的数据资源”。不过，本 报告前文已经明确指出，数据资产化是数据资源 化、数据产品化后的阶段，因此本报告认为需要在 明确数据资产形成过程的基础上进一步明确其 定义。

第二，企业推进数据资产化的意愿不强。调研发 现，不同企业在数据资产化上的意愿具有很大的差 别。一般来说，数据要素密集型企业推进数据资产 化的意愿较高。传统行业企业，即便是已经进行数 字化转型的企业，也主要从服务自身主营业务的角 度看待数据资源，缺乏推进数据资产化的意愿。对 于数据要素密集型企业而言，数据资产是企业的主 要资产，不存在对数据资产化必要性的疑问。对于 传统企业而言，特别是对重资产企业而言，数据只 是辅助主营业务的手段，就算将软件、数据采购等 核算为数据资产，在企业总资产中占比也较小。如 果将伴随企业业务产生的数据核算为数据资产，又 存在确权、评估等一系列的问题。在数据资产化初 期，推进数据资产化没有给企业带来预期收益，反 而造成明显的成本。因此，企业缺乏意愿推进数据 资产化。

第三，企业推进数据资产化的路线不明。对于推进 数据管理实现企业数字化转型，工业和信息化部推 动的《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018国家标准）已经提供了明确的指引和评 级规范，成为企业可参考的依据。但是对于推进数 据资产化，尚无任何实践指引和路线图。例如， 2020年4月工信部发布《关于工业大数据发展的指 导意见》，明确提出“开展数据资产交易试点，培 育工业数据市场”。这是国家部委对数据资产的较 早表述。2021年12月国务院发布《“十四五”数字 经济发展规划》，在专栏“数据要素市场培育试点 工程”中提出“开展数据确权及定价服务试验。探 索建立数据资产登记制度和数据资产定价规则，试 点开展数据权属认定，规范完善数据资产评估服 务。”2022年1月，国务院办公厅发布《要素市场 化配置综合改革试点总体方案》，提出“发展数据 资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场 运营体系，稳妥探索开展数据资产化服务。”总的 来说，政策层面对数据资产的指引可以概括为稳妥 探索、试点推进。但是，相关政策中依然没有提供 一个可供指导实践的路线图，因此企业对于如何推 进数据资产化依然没有明确方向。

为了破解上述重重困难，必须找到一个突破口，即 回到数据资产化的初衷。数据资产化的初衷不是为 了从定义出发，将原本不属于资产的事物强行赋予 资产的名义，而是为了让全社会认识到数据要素在 企业数字化转型、经济高质量发展中的独特意义。 新一轮科技革命和产业变革已经深入展开，数字时 代已经来临，传统行业将在数字经济中得到重塑。 归根到底，数据资产化是为经济和城市数字化转型 服务的。在实现数字化转型的过程中，企业及机构 必然会涌现出大量内部数据，同时也需要大量外部 数据。这其中的部分数据因蕴含可计量的经济价 值，被确认为数据资产。数据资产化与内部数据涌 现、外部数据需求是同步发生的。换言之，数据资 产化必然站在一个更加全面的数据要素视角。