深入解读数据资产化实践指南（2024年）
本指南主要介绍了数据资产化的概念、目标和意义，以及实施数据资产化的过程。指南详细阐述了数据资产化的内涵，包括数据资产的定义、数据资产化的目标与意义，并介绍了数据资产化的过程包括业务数据化、数据资源化、数据产品化和数据资本化。
核心内容：
一、数据资产化的定义和目标
二、数据资产化的实施过程
三、数据资产化的关键步骤，包括数据生产与采集、数据资源盘点、数据合规审查等
四、数据资产化带来的经济发展倍增效应以及对企业发展的推动作用。
五、推进数据资产化的建议和注意事项。
重点知识点：
一、数据资产的定义及特征
二、数据资产化的目标和意义
三、数据资产化的实施路径和关键步骤
四、如何推进数据资产化工作以提高企业竞争力。
数据资产化概述
1. 内涵
- 定义：数据资产是企业过去交易或事项形成，合法拥有或控制，能计量，预期带来经济利益的数据资源。数据资产化是将数据转化为可计量、可交易资产，实现价值最大化的过程。
- 关键要素：包括合法拥有或控制、可计量、预期带来经济利益等，强调数据资产的形成条件和价值属性。
2. 目标与意义
- 目标：通过全过程管理，使企业数据合规化、标准化、增值化，创造经济利益。
- 意义
- 释放数据价值：挖掘内部数据价值，优化生产模式，提升运营效率，实现数据与金融体系接轨。
- 推动数字化转型：激活市场潜能，催生应用场景，推动企业深化数字化转型，重塑发展模式。
- 促进产业链升级：重组产业结构，推动不同领域知识渗透，催生新业态，提升产业现代化水平。
- 实现倍增效应：提升全要素生产率，带动数据服务业发展，激发数字经济活力。
数据资产化过程
1. 业务数据化
- 含义：企业利用技术手段建立信息化业务流程，积累和沉淀数据资源，提升数据感知和获取能力。
- 实施：通过数据采集、存储、管理和应用，将原始数据转化为可存储和操作的数据，为企业运营提供支持。
2. 数据资源化
- 含义：对原始数据进行加工整理，形成可重用、可应用的数据资源，是数据资产化的前提。
- 实施：运用多种技术手段，进行数据盘点、分类分级、清洗和加工，提升数据价值和可用性。
3. 数据产品化
- 含义：以需求为导向，对数据资源进行劳动投入和创造，形成可交易的数据产品，是关键步骤。
- 实施：围绕数据资源，进行合规审查、质量评估、价值评估等，开发符合市场需求的数据产品。
4. 数据资本化
- 含义：利用数据资产实现保值、增值和流通，通过多种方式盘活资产，释放数据价值。
- 实施：包括质押融资、增信贷款、作价入股等，实现数据产品创新应用和交易变现。
数据资产化实施路
数据资产化实施路径涵盖数据生产采集、资源盘点、合规审查、分类分级、产品加工、质量评估、价值评估、合规登记、产品流通、流通存证、安全管理、资源入表、资本化应用及资产运营等环节，各环节紧密相连，共同推动数据资产化进程，实现数据价值最大化。
1. 数据生产与采集
- 概述：企业运用数字技术在生产经营各环节收集、存储数据，为数据分析和应用提供支持，助力数字化转型。
- 价值：提升产品质量和客户满意度，提高生产效率，增强行业竞争力，实现以数据驱动的业务场景。
- 路径：制定数字化转型规划，明确价值目标和实施步骤；构建数字化能力，选择合适技术工具；明确数据存储方法，综合考虑多种因素选择存储方式。参考相关国家标准和白皮书，如《信息化和工业化融合管理体系供应链数字化管理指南》等。
2. 数据资源盘点
- 概述：从全局对企业数据进行全面摸查，梳理数据属性，形成清单，从业务和技术视角掌握数据全貌。
- 价值：优化资源配置，提升数据质量，加强数据治理，促进数据应用，保障数据安全与合规，为数据管理提供基础。
- 路径：开展元数据摸查，管理元数据全流程；构建数据标准，保障数据一致性；定义数据，剖析数据架构和关系；明确数据血缘，追溯数据来源和流向；构建资源目录，提供数据查询服务。参考《DCMM数据管理能力成熟度评估模型》等文件。
3. 数据合规审查
- 概述：确保企业数据管理全生命周期遵循法律法规，审查数据实践的合规性。
- 价值：降低企业风险，增强社会信任，提高数据治理水平，促进跨境数据流通，保障数据合法合规使用。
- 路径：准备阶段组建团队、确定范围、依据和工具，收集资料；执行阶段进行文档、数据和网络审查，访谈相关人员；结果分析关注合规问题并制定整改计划；结果评价形成报告和意见。参考众多法律法规和标准，如《中华人民共和国网络安全法》等。
4. 数据分类分级
- 概述：根据数据属性分类，再依据重要程度分级，为数据安全保护提供依据。
- 价值：保障数据安全，满足合规要求，促进数据价值挖掘，合理利用数据资源。
- 路径：明确分类方案，结合行业标准和实际情况；确定数据范围，明确待分类数据；细化业务分类，选择合适属性；确定分级对象、要素，分析影响后确定级别；梳理并上报重要数据目录。参考《数据安全技术数据分类分级规则》等文件。
5. 数据产品加工
- 概述：将数据资源转化为产品，满足用户需求，实现数据增值。
- 价值：挖掘数据价值，提高决策效率，开拓收入来源，助力数字经济发展，构建数据生态圈。
- 路径：进行需求分析与规划，明确产品定位；采集、清洗和整合数据，确保数据质量；建模与分析，提取有价值信息；开发、测试与优化产品，确保满足需求；部署与运营，收集反馈持续优化；评估与迭代，提升产品价值。参考《信息安全技术数据交易服务安全要求》等文件。
6. 数据质量评估
- 概述：系统检查和评价数据质量，围绕多个维度评估，提升数据质量以满足用途。
- 价值：监管和提升企业数据质量，提高决策质量，提升数据资产价值，为数据管理提供支持。
- 路径：构建质量管理组织，制定质量标准；建立数据规范，明确数据规则；确定评价指标，反映质量状况；实施质量评价，形成报告；提升数据质量，持续改进；交付使用前确保用户了解数据。参考《信息技术数据质量评价指标》等文件。
7. 数据价值评估
- 概述：构建体系量化数据价值，考虑多种因素，是数据资产化关键步骤。
- 价值：明确数据资源价值，提升运营效率，推动数据产品进入市场，促进数据要素流通。
- 路径：准备阶段明确目的、签署合同、制定方案和准备资料；实施阶段了解资产情况、审核资料、确定方法并评估；评估方法包括收益法、成本法、市场法及组合分析法。参考《信息技术大数据数据资产价值评估（征求意见稿）》等文件。
8. 数据资产合规登记
- 概述：在确认权属基础上登记数据资产权利，遵循相关原则，为数据流通等提供依据。
- 价值：明确权属关系，加快数据入表，促进交易，支持市场监管，保障数据安全流通。
- 路径：确认权益主体，审核数据来源合规性，进行身份认证，确权存证，最后登记。以广东省为例，详细介绍登记流程。参考《广东省数据资产合规登记规则（试行）》等文件。
9. 数据产品流通
- 概述：数据产品在主体间交换转移，包括多种流通模式，本质是使用许可。
- 价值：释放企业数据价值，激发创新赋能，推动市场化配置，实现个人数据价值。
- 路径：公共数据通过政务外网或场内交易共享流通，需确定目录、开放数据、审核受限数据申请；社会数据流通交易分场内和场外，场内交易包括准备、实施和售后阶段，场外交易部分流程不同。企业应建立安全机制，利用隐私计算、数据脱敏和加密等技术保障安全。参考《信息安全技术数据交易服务安全要求（征求意见稿）》等文件。
10. 数据流通存证
- 概述：利用技术对数据流通关键环节存证，确保真实性、合法性和公正性。
- 价值：降低合规风险，提供取证依据，提高可靠性，促进市场健康发展，建立信任机制。
- 路径：明确存证内容，接入区块链平台，预处理数据，签名认证后上链存储。参考《最高人民法院关于加强区块链司法应用的意见》等文件。
11. 数据安全管理
- 概述：围绕数据安全问题开展管理活动，保护数据特性，满足法律法规要求。
- 价值：提升企业数据安全能力，符合法规要求，支撑数据产品安全流通交易。
- 路径：数据全生命周期各阶段进行安全管理，包括采集、传输、存储、处理、交换和销毁阶段，同时建立通用安全管理制度，如组织安全制度、人员管理制度等。参考《信息安全技术大数据安全管理指南》等文件。
12. 数据资源入表
- 概述：将符合条件的数据资源确认为资产并计入资产负债表，遵循会计准则。
- 价值：提升数据资产财务和金融价值，拓展交易流通渠道，促进创新应用和价值实现。
- 路径：规划设计入表工作，盘点资源并管理产品，进行合规审查，登记资产，核算成本，最后入表与披露。参考《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等文件。
13. 数据资本化应用
- 概述：以数据资产为基础转化为资本，通过多种金融业务实现保值增值。
- 价值：拓宽融资途径，为数据资产化提供可持续发展动力，提升数据资产流动性和企业积极性。
- 路径：创新服务方式包括增信融资、质押融资、数据信托、入股、保险和证券化等，实践过程需完成资产转化、调整转化、评估防控风险，参考《关于加强数据资产管理的指导意见》等文件。
14. 数据资产运营
- 概述：识别、监测和分析数据资产，实现价值变现和评价，推动双循环和优化运营效果。
- 价值：实现数据资产全生命周期运营，推动双循环，优化运营效果，提升数据资产价值。
- 路径：识别数据资产，建立维护机制，构建商业模式，评价资产价值，参考《信息技术服务数据资产管理要求》等文件。
