在数字化时代，数据已经成为组织最重要的资产之一。而数据产品作为数据资产的高级形态，更是推动组织实现数据驱动的关键。

因此，需要明确数据产品与数据资产之间的区别，建立内部数据商店，为数据产品的生产和管理提供有力支持。只有这样，才能充分利用数据的价值，推动组织实现更加美好的未来！

与数据资产不同，数据产品的生命周期更长，需要持续地迭代和增强。从前期规划到产品开发、包装、治理、客户支持和培训，再到产品增强和退役，整个过程都需要一个正在进行的程序来支持。这意味着组织需要投入更多的资源和人员来生产和管理数据产品。

数据资产入表：是一个将组织的各类数据资产进行登记、分类、评估和管理的流程。

数据资产包括：客户信息、交易记录、产品数据、财务数据等

做个比喻吧：数据资产入表就像是给公司的数据资产做“人口普查”——

1、找出公司有哪些数据=找出数据的“身份信息”，比如数据的名称、类型、来源、存储位置等。

2、对这些数据进行分类=给人分类、分成不同的群体，比如内部数据、外部数据、公开数据等。

3、对这些数据的价值进行评估=评估一个人的能力或者财富，看看这些数据对公司有什么样的价值，是高价值还是低价值。

4、对这些数据进行管理=管理一个社区的人口，确保数据的安全、质量和合规性。

数据资产价值化是引领数据要素市场高速发展的核心驱动力，确权、定价与估值、创新应用价值服务是亟待“攻坚破局”的关键点。

重点对数据资产的概念、数据资产价值的影响因素进行阐述，对数据资产价值化的实施路径进行深度分析。

数据资产评估作为数据资产价值化过程中的重要一环，其评估结果直接影响到数据资产的价值和未来收益，通过对修正成本法和多期超额收益法两类模型的对比分析，对未来数据资产价值化的发展给出相应对策和建议。

数据资产是指能够产生直接或间接价值的数据资源，且由特定合法主体所拥有或控制，可以物理形式或电子形式记录。数据资产的基本特征通常包括非实体性、多样性、通用性、外部性和高集合使用价值等。

非实体性：数据资产需要依托于有形实物才能实现其价值，非实体性的特点造成了数据资产在流通过程中不会产生损耗，具备无形资产的特征。

多样性：一方面数据可以用视频、语音、文字等多种形式表达；另一方面，不同主体可以在不同条件、不同场景下运用数据资产，所实现的经济价值也不同。

通用性：各行各业都需要数据赋能，数据资产在带动数字经济的同时也为其多样性发展带来更多可能。

外部性：数据作为资产可以实现数据所有者自身的价值，还可以在数据要素市场里面进行流通，从而释放更大的价值。

高集合使用价值：数据资产最大的价值是对其他生产要素产生价值倍增效应，数据资产通过和其他生产要素充分结合产生更大的价值。

数据发展阶段、数据质量、数据应用场景和风险因素是影响数据资产价值的重要因素。

在数据发展阶段维度，数据资产越是处于初级阶段，价值越低，越是有商业化成熟化的模式，价值越高；在数据质量维度，影响数据资产价值的因素包括准确性、及时性、完整性等；在数据应用场景维度，影响数据资产价值的因素包括场景界定、场景的多维性和场景的兼容性等；在风险因素维度，影响数据资产价值的因素包括法律风险、道德风险等。

数据资产确权是数据资产价值化过程中重要的一步，只有明确了数据的权属，才能对数据进行估值，进而进行数据交易和流通。

数据资产确权需要从两方面进行考虑

一是明确权属主体。从数据资产的定义中不难看出，数据要成为资产，必须要有一个明确的权属主体，否则数据滥用的问题无法解决，数据的质量问题也无法溯源，更重要的是数据资产无法进入企业的财务报表，无法被视为资产。

因此，在数据资产确权过程中，需要明确数据的所有权、使用权、转让权、许可权等权利的归属。

二是考虑场内外交易的现实情况。因场内尚未形成完善的制度，数据产权归属不清，缺乏有效的分级管理，因此在数据资产确权过程中，需要考虑到场内外交易的现实情况，探索有效的确权方式。

综上所述，数据资产确权需要明确数据的权利归属，探索有效的确权方式，同时考虑到场内外交易的现实情况，以保护数据资产权益，促进数据的流通和交易。

数字化时代，数据已经成为企业的核心战略资源。它的重要性甚至被比作“新时代的石油”。

企业在日常运营中产生的海量数据藏有潜在的巨大价值

这些数据资产如果得到妥善评估和有效利用，能极大提升企业的决策质量、优化业务流程、增强客户体验，并在激烈的市场竞争中占据有利地位。

尽管数据资产的重要性日益凸显，许多企业在如何评估数据资产价值及如何将这一价值转化为实际竞争力方面仍面临诸多挑战。

数据资产正成为企业核心竞争力的关键部分。其价值评估和实现路径研究显得尤为重要。

传统的数据评估方法往往侧重于数据量的统计和基本的数据分析，难以全面反映数据资产的真实价值。

探索新型评估方法，能更准确地界定数据资产的价值，为企业带来更高的经济效益。新型评估方法应该从数据的质量、独特性、时效性及其在未来业务中的潜在价值四个维度进行考量。

质量优良的数据能够减少业务运行中的错误和决策失误。独特性强的数据可以提供竞争优势。时效性高的数据能够帮企业抓住市场先机。潜在价值则关注数据将来能够持续创造价值的能力。

随着技术的进步，数据的收集和处理变得更加高效，企业需要建立一套完善的数据管理和评估体系来应对这一变化。

构建这一体系的首要任务是确立数据资产的界定标准和分类体系

这一过程涉及数据的来源、类型、存储方式及使用频率等多个方面的详细记录和分析。

凭借精确的数据分类，企业可以更好地管理其数据资产，确保数据的安全和合规性，同时，提高数据使用效率。

评估完成后，企业需要探索数据资产的价值实现路径。这一路径不仅是将数据转化为直接的经济收益，更包括通过数据分析提高业务决策的质量，优化业务流程，以及通过数据驱动的创新开辟新的业务领域或市场。

例如，通过对客户数据的深入分析，企业可以更精准地定位市场需求，制定更有效的市场策略。数据还可以通过增强客户服务体验来提升品牌忠诚度和客户满意度，间接增加企业的市场份额和收入。