如何把数据变成资产,企业数据资产化实施路径解析交易价值化

1月11日,财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见》,就依法合规管理数据资产、加强数据资产使用管理、稳妥推动数据资产开发利用等作出规定。同一天,湖南省完成首笔数据资产无抵押融资,某科技公司获得银行500万元授信额度。数据资产这一新兴资产类型,在经济运行中日益活跃。数据如何成为资产是当下企业最为关心的问题。

01什么是数据资产

中国信通院《数据资产管理实践白皮书6.0》:数据资产是由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源,以电子或其他方式记录,例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,能直接或间接带来经济效益和社会效益。

国家标准《信息技术大数据数据资产价值评估(征求意见稿)》: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间接经济利益的数据资源。

当然,业内对数据资产的定义是有个共识的,即“数据资产是指企业拥有或控制的、预期会给企业带来可持续经济利益、以数据为主要内容和服务的可辨认形态”。“企业拥有或控制的”,就是企业一定要拥有数据资产的三权。“预期会给企业带来可持续经济利益”,实际上就会被分为内部价值和外部收益,内部价值即自产自销自用,外部价值即自产自销给别人用。“以数据为主要内容和服务的可辨认形态”即要以数据产品作为数据资产的形态来确认,因此数据产品就成为了数据资产确认的一个核心要素。

数据资产有别于数据本身,作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型,数据资产被认为是数字时代最重要的资产形式之一。有序推进数据资产化,加强数据资产全过程管理,有利于更好释放数据资产价值。

02企业数据资产化的实施路径

从技术上拆解数据要素价值的生成路径,企业数据要素与资产运营的建设路径可分为三个关键阶段:数据资源化、资源产品化和产品价值化。

第一步:数据资源化

数据资源是指来自不同产生源的数据集,在物理上按照一定的逻辑归集后达到“一定规模”,且具有可重用、可应用、可获取的数据集合。数据资源化是什么?是企业或机构将直接或间接获取或采集的原始数据进行必要的加工整理、归集和存储,形成数据资源的过程。

在数据资源化阶段,企业需要在数据战略的指导下,构建其数据能力体系和建立企业数据治理体系,从而在企业内部形成与数据驱动型业务模式相适配的人才、技术、组织安排和系统等。

第二步:资源产品化

数据资源的产品化过程需要有三大点:需要分析客户的需求和场景,还需要针对明确的需求场景,找到一个客户共同开发,然后在开发过程中同时也是需要做一些服务终端的。任何一个企业要利用好数据,必须开发数据产品。通俗地理解数据产品,它约等于数据资源+数据算法模型+服务终端。通过需求特征和服务方式就可以把整个产品形态分成三种形态包括数据集、数据信息服务、数据应用。

第三步:产品价值化

根据数据资产化战略,数据产品可以通过自用、共享、开放、对外交易等形式流通,其中,可交易数据产品的价值可以通过交易合约体现。那数据产品价值化就是将数据产品持续服务于内部、外部使用者的经营决策,从而给企业带来持续性经济收益的过程。

总结各阶段内容

产品价值化:数据产品已经可以放在数据要素交易市场上进行买卖了,能够带来持续的收益。这一阶段需要建立数据资产化战略、构建数据资产管理体系、实现数据资产的经营管理。

最后就是价值货币化/资本化体现了,当数据成为资产之后,和其他资产一样有一些资产的玩法,比如质押融融资、IPO资产评估、并购、入表等。

03数据资产化与数据资产入表

用一幅图介绍一下数据资产入表的工作需要涉及到的数据资产价值化路线图。其中1到5步是内部治理,到第6步就会分为对内和对外。

之后,数据安全防护的底座是非常重要的。如果没有数据安全防护,不管做得再好,一旦发生数据泄露问题,将面临政府层面的行政处罚或者其他民事层面的诉讼纠纷。

在完成了以上步骤之后,就可以开始确定未来交易方向:是对内进行流通还是对外进行交易。

对外进行交易走的就是存货路线,对内流通走的就是无形资产路线。走无形资产路线的话,可以通过数据中台服务的方式将数据服务化,然后输出给内部客户。在一个集团下的众多主体之中进行的流通都是属于内部流通,是在无形资产里合法交易的。

对外交易的话就是跟非关联性企业进行数据流通交易。数据流通交易又分为数据的场内交易和场外交易,区别就是是否在数据交易所内进行交易登记。场外交易最终都会形成数据知识产权。一旦实现,就代表着成本法入表完成,然后就可进行交易完成,也就意味着市场法和收益法可以开始应用,因为流水是产品价值最好的证明。有了这些,在做完质量评估的基础上,资产评估机构就能进行定价,再进行数据资产入表,从而实现数据资本化。

如今数据资产的定义范畴逐渐清晰,数据要实现从数据资源到数据资产的跃迁,必须具备‘合法控制’、‘可靠计量’、‘经济利益’三种属性。围绕这三种属性,各地正在积极从数据的产权体系、价值评估体系、流通交易市场体系三个方面开展实践探索与政策设计。数据资产化亿信华辰一直走在行业前列,作为中国领先的数据资产管理产品与服务提供商,亿信华辰不仅拥有全生命周期的数据产品体系,提供全方位的数据服务解决方案,同时拥有深厚的金融行业建设经验,如今聚拢了大量的行业渠道资源,可以很好地赋能资产入表服务的客户。

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1.为什么数据资产化是数据要素化的重要环节?信息技术有些部门可能拥有大量的有价值数据,而有些部门则数据匮乏。这种不均匀的分布成为数据要素流动的原动力。为了实现资源的优化配置,我们需要促进数据在不同部门之间的流动,让有价值的数据能够流向最需要它的地方,从而发挥最大的作用。 02 数据的资产化 资产化是对预期收益的归属进行确权的过程。数据资产化意味着数据可以https://www.zgcsswdx.cn/info/9901.html
2.为什么数据资产越来越值钱?为什么数据资产越来越值钱? 1、价值潜力 数据具有巨大的商业潜力和实用价值。通过数据的收集、处理和分析,可以获得商业洞察、推动决策、提升运营效率等,从而带来经济效益和商业竞争优势。价值潜力的本质原因由于数字化转型的深入,数据价值凸显,数据在数字化技术的加持下直接转化成生产力,产生了业务价值,于是成为了生产要素https://blog.csdn.net/qqx51/article/details/143059804
3.什么是数据资产的价值站在数据要素视角上,数据价值的最终落地,涉及到数据的资源化、资产化与资本化。也就是说,要先将原始数据通过整理、清洗、加工等方式,从无序变为有序,成为具备潜在利用价值的资源;其次将数据资源通过确权、登记、评估、定价、入表等环节,成为能够流通的资产;过程中并不断把数据资产运用于生产管理、创新活动中。 https://www.meipian.cn/517ai09s
4.深度学习数据治理数据治理心得体会大猩猩的技术博客如果管理得当,数据可以成为组织最有价值的资产,帮助组织保持竞争力和敏捷性,主动满足客户需求,并控制成本。各种规模的组织都在努力将数据作为资产进行管理,以便在多个软件应用程序和系统、业务流程以及整个组织的用户之间共享和重用。这需要为数据的使用、开发和管理建立标准、策略和流程。创建正确的组织结构和开发技术基础https://blog.51cto.com/u_87851/9363066
5.数据壁垒怎么打破个人隐私如何保护,政协委员建议这样做市政协常委马益民认为,“一网统管”最重要的是数据,要让数据这个最活跃的要素成为城市运行有价值的资产。要实现“一屏观天下,一网管全城”的目标,实现城市运行态势感知和趋势预判,需要构建起城市运行的“神经元” 系统。他建议,加强跨领域大数据相关性分析和研究,用相互联系的视角和管理手段分析研判趋势、联防联勤联动https://www.jfdaily.com/wx/detail.do?id=242961
6.数据资产化为什么重要?数据资产化要经历哪几个阶段?目前,中国正迅速从数据资源大国向数据强国转型。根据国际数据公司IDC的一份报告预测,到2025年,随着物联网等新技术的持续发展,中国产生的数据量有望超过美国,成为全球数据产出的领头羊。 本文将深入探讨数据资产化的相关概念、重要性以及实施过程中的关键阶段。https://www.fanruan.com/bw/bd-sjzchjd
7.谈谈如何利用数据资产为企业带来更多价值零售:分析客户行为数据有助于个性化营销和优化库存 能源行业:管理能源行业的数据资产涉及复杂的生态系统,需要重点关注数据质量、集成和安全性。帮助提高客户透明度,帮助实现新服务的现代化和效率,以符合监管要求。 从数据中提取价值的实践 为了充分利用数据资产的价值,组织需要优先考虑数据管理实践,例如数据治理、安全、隐私https://36kr.com/p/2806087100937601