数据资产价值特征及实现路径有哪些？

数据资产价值具有波动性。

一、数据资产价值特征

1.数据资产价值具有业务附着性 数据资产是由过去的交易或经营事项形成，企业业务的发展或管理的需求而采购已有的数据或通过信息化和数字化运营而生成数据，并通过有效地治理而形成有经济收益潜力的数据资产。因此，数据资产的价值属性粘连于企业业务而存在，具有业务附着性特征。考虑到这一特征，企业数据资产的价值实现路径分析和价值评估均应充分融合企业业务特征。

2.数据资产价值具有场景依赖性 独立的数据并没有价值，数据附着于一定业务需求，形成了潜在可预期的经济利益，这形成了数据资产，数据资产运用于一定业务运营场景，或为业务的开展赋能提升业务效率，或被植入业务模型中提高产品质量。业务数字化和产品数字化创新出数据产品，助力企业业务的转型与升级，此外，数据资产的价值实现场景具有多维特征，企业可以同时拥有不同类型的数据资产，且同时开创不同的业务场景。同类数据资产可以在不同场景下实现不同的价值，相反，不同类型数据资产组合可以在同一场景下实现同一价值目标。同时，数据资产能够赋能于企业全价值链业务环节，也可形成有价值的数据产品在市场中与不同价值主体进行交易，为企业实现新的业务增长极。这种多元的业务场景和交易场景为数据资产的估值带来了困难。

3.数据资产的价值实现同时在货币与非货币交易模式数据资产的价值实现有两条路径：首先，数据资产运用到价值链各个环节，通过融合其他资产或赋能其他资产实现业务或管理效率的提升，进而通过对其业务赋能、产品创新驱动或决策支持这种非货币交易模式为企业带来经济效益和社会效益。其次，数据资产产品化后到市场上进行交易而实现货币化的价值增值。因此，企业可以通过对数据的良好运营与管理，实现数据与业务有机融合的同时，创造独特的数据产品，同时实现货币与非货币化价值模式。

4.数据资产价值具有波动性 由于数据价值具有时效性、业务附着性和场景依赖性，而企业的业务和场景可能随着市场需求的变化和需求主体战略的变化而变化，这就导致同一数据资产的价值可能在不同的时点具有不同的价值。

二、数据资产价值实现/倍增路径

数据资产化的战略意义显现在助力数据价值持续释放之中。数据资产化即从原始数据逐步转变为数据资产的过程，从数据资产形成流通与应用的全流程看，数据资产价值实现路径主要包括数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化这四个阶段。

1.数据资源化 数据资源化是指了解不同数据的利用方式，并对数据进行探明和标识的过程。数据资源化会形成某种稀缺性，从而引出资源的优化配置需求。不同数据集由于质量、规模等差异，所蕴含的信息量和在不同部门之间的动态分布各有不同，从而构成数据要素流动的原动力。数据资源化涉及原始数据的获取与加工，经过数据采集、整理、评级、聚合等数据资源化全过程后，低价值密度的数据才被筛选处理成为有价值的数据资料。 2.数据产品化 数据产品化是数据资源创造交换价值的核心环节，通过对数据资源赋予创新型劳动和实质性加工，形成满足特定应用场景需求的数据产品。数据产品是以数据集、数据信息服务、数据应用等为可辨认形态的产品类型，是实现数据经营价值增值的重要阶段，为数据形成资产奠定基础。

3.数据资产化 即数据从原始数据逐步转变为数据资产的过程。从数据资产的形成过程来看，数据资产化是围绕数据的价值创造活动，包括数据采集、加工、治理、开发以及交易等诸多环节和流程，最终目的是推动数据向数据资产转化，激发和释放数据价值潜能。结合数据形态变化与价值实现的具体过程，数据资产化过程可以概括为：业务数据化、数据资源化、数据产品化、数据资产化四个阶段。从狭义角度理解，数据资产化指的就是数据资源完成入表并被确认为会计学意义上的资产。数据资产化是确定数据产品价值和价值兑现的重要依据，是以拓展经济效应和应用赋能为导向的进一步价值提升，可基于对外开放共享、内部专用、数据交易的方式完成数据资产化阶段的价值实现。

4.数据资本化 指通过数据交易、流通等实现数据要素社会化配置的过程。如数据可以通过变成等量资本直接入股，这是数据作为新型生产要素，融入我国资本市场和经济价值创造体系的直观体现。数据资产化是在资产化基础上对财报中数据资产独立科目金融价值属性的挖掘，基于数据资产收益及价值共识，赋予数据金融属性，赋能完成数据增信、数据质押融资、数据资产证券化、数据作价入股、数据信托

核心实现路径——数据要素化治理工程

要素化是资产化的前提，数据要素化治理工程，作为实现数据资产化的核心路径，正逐渐成为各界关注的焦点。通过“三位一体”的综合治理模式，即制度安排、技术体系与市场体系的有机结合，全面促进数据资源的有效管理和价值释放。

（1）制度安排：构建数据治理的法治与规范基石制度安排是数据要素化治理的框架基础，旨在通过科学合理的组织架构、健全的管理制度及完善的法律法规，为数据资产化进程提供坚实的保障。首先，组织架构应确保数据管理的集中统一与高效协同，明确各级数据管理职责，形成上下联动、横向协同的工作机制。其次，管理制度需涵盖数据采集、处理、存储、共享、安全等全生命周期管理，确保数据活动有章可循。再者，法律法规的建立健全是保障数据权益、促进数据流通和防止数据滥用的关键，包括但不限于数据隐私保护法、数据安全法及数据交易相关法规，为数据要素市场的健康发展提供法律支撑。

（2）技术体系：搭建数据资产化的基础设施 技术体系是数据要素化治理的实施工具箱，核心在于构建一个高效、安全、可信赖的数据基础设施。这包括但不限于：数据归集平台，实现多源异构数据的整合与标准化；数据安全存储解决方案，运用加密技术、访问控制等手段确保数据安全无忧；数据要素加工能力，利用大数据分析、人工智能等先进技术对数据进行清洗、分析、标签化，提升数据价值；以及数据要素流通网络，通过构建数据交易平台、数据交换协议等，促进数据在合法合规的前提下自由流动。这一系列技术设施的建设，为数据从资源到资产的转化提供了强大的技术支持。

（3）市场体系：激活数据价值的流通与交易 市场体系是数据要素化治理的活力源泉，旨在建立包含数据资源市场、数据要素市场和数据产品市场在内的多元化市场格局。通过设立透明的交易规则、公平的定价机制和有效的监管措施，激发数据市场的内在活力。数据资源市场侧重于原始数据的汇聚与供需对接；数据要素市场则专注于数据作为生产要素的评估、交易与确权；而数据产品市场则是基于数据加工后的增值产品和服务的交易场所。这一系列市场的建立和完善，不仅能够促进数据资源的有效配置，还能推动数据价值的最大化利用，为数字经济的繁荣发展注入强大动力。