企業如何做好數據資產化管理？
企業在完成數據存儲和算力基礎平臺的建設后，下一步的關鍵任務是將數據資源轉化為有業務語義和業務價值的數據資產。這涉及到提升數據質量、消除數據孤島，并逐步積累數據的價值。在這個過程中，企業面臨著一系列挑戰，尤其是在初始階段。

數據資產化的定義
數據資產化是將數據轉化為可以交易的資產，類似于房產和股票。具有業務語義和價值的數據資源才能被認定為數據資產。為實現數據資產化，企業數據管理者需要將數據與業務連接起來，建立良好的數據銜接通道，同時加強數據安全管理，以提供可直接使用的數據資產。

數據資產化的重要性
數據資產化對企業至關重要，因為它有助于解決以下問題：
形成企業共通的數據語言，消除內部的語言壁壘，使各部門能夠使用相同的數據標準進行統一分析。
將數據資產作為企業的戰略資產，提升核心競爭力，增強對數據資源的存量、價值分析和挖掘的能力。
加速數據資產交易進程，降低交易成本，促進數據資產的流動。
促使數據資產產權問題明確，有助于未來完善法律制度，推動以數據資產為核心的商業模式在資本市場中得到更多認可。
影響數據資產化的因素

過去的事項形成的資產： 數據資產是由企業過去的活動和事項形成的，具有歷史性。
由企業擁有或控制： 數據資產是企業擁有或控制的，關聯到企業的核心業務。
預期帶來經濟利益： 數據資產預期為企業帶來經濟利益，增強其市場競爭力。
成本或價值可計量： 數據資產的成本或價值可以通過計量手段進行核實。
可劃分性： 數據資產能夠從企業中劃分出來，形成獨立的實體。
源自合同性權利或其他法定權利： 數據資產的形成源于合同性權利或其他法定權利。
通過實現數據資產化，企業能夠更好地理解和利用數據資源，為數字化轉型提供有力支持。

數據資產化的挑戰
企業在數據存儲和算力基礎平臺建設完成后，需要將數據資源轉化為數據資產。數據管理者必須關注以下問題：

如何識別企業的全量數據資產？
如何準確、快速地提升當前數據的質量？
如何跨足業務和領域，打通企業數據，消除“數據孤島”？
當前數據的流轉過程是否符合國家法規的要求？
如何逐步挖掘和量化數據資產的價值？
人才培養、管理手段升級、思維模式創新等方面的挑戰。
解決方案

對于這些挑戰，企業需要采取一套完整的技術平臺和管理體系，并將其實施到具體的業務單位。這需要有計劃、分步驟、可量化的推進服務活動，同時，數據管理者需要在兩個方面著手：平臺功能的建設和團隊能力的建設。

企業在進行企業數據資產化時，需遵循三大步驟：數據資源化、資源產品化、產品價值化，全過程即為數據資產化。

首先是數據資源化階段，企業對公共數據、系統生成數據、市場采購數據進行綜合處理和整合，形成一份經過登記的資源清單，標志著數據進入資源化的階段。

其次是資源產品化，即在滿足一定需求和目標的基礎上，對數據資源進行產品開發，形成可供交易和自用的數據產品。這個階段被稱為數據資源產品化，涵蓋了產品的定義和設計過程。

最后是產品價值化，即將數據產品進行交易或自用，通過登記等手段形成數據資產憑證。整個過程從產品到資產憑證的演變，成為產品價值化的階段。

如今，對數據資產的定義逐漸明晰，實現從數據資源到數據資產的過渡需要具備“合法控制”、“可靠計量”、“經濟利益”三種屬性。在各地積極推進實踐探索與政策設計的過程中，數據的產權體系、價值評估體系、流通交易市場體系等方面都成為關注的焦點。

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