企业如何做好数据资产化管理？
企业在完成
数据存储和算力基础平台的建设后，下一步的关键任务是将数据资源转化为有业务语义和业务价值的数据资产。这涉及到提升
数据质量、消除数据孤岛，并逐步积累数据的价值。在这个过程中，企业面临着一系列挑战，尤其是在初始阶段。
数据资产化的定义
数据资产化是将数据转化为可以交易的资产，类似于房产和股票。具有业务语义和价值的数据资源才能被认定为数据资产。为实现数据资产化，企业数据管理者需要将数据与业务连接起来，建立良好的数据衔接通道，同时加强数据安全管理，以提供可直接使用的数据资产。
数据资产化的重要性
数据资产化对企业至关重要，因为它有助于解决以下问题：
形成企业共通的数据语言，消除内部的语言壁垒，使各部门能够使用相同的
数据标准进行统一分析。
将数据资产作为企业的战略资产，提升核心竞争力，增强对数据资源的存量、价值分析和挖掘的能力。
加速数据资产交易进程，降低交易成本，促进数据资产的流动。
促使数据资产产权问题明确，有助于未来完善法律制度，推动以数据资产为核心的商业模式在资本市场中得到更多认可。
影响数据资产化的因素
过去的事项形成的资产： 数据资产是由企业过去的活动和事项形成的，具有历史性。
由企业拥有或控制： 数据资产是企业拥有或控制的，关联到企业的核心业务。
预期带来经济利益： 数据资产预期为企业带来经济利益，增强其市场竞争力。
成本或价值可计量： 数据资产的成本或价值可以通过计量手段进行核实。
可划分性： 数据资产能够从企业中划分出来，形成独立的实体。
源自合同性权利或其他法定权利： 数据资产的形成源于合同性权利或其他法定权利。
通过实现数据资产化，企业能够更好地理解和利用数据资源，为
数字化转型提供有力支持。
数据资产化的挑战
企业在数据存储和算力基础平台建设完成后，需要将数据资源转化为数据资产。数据管理者必须关注以下问题：
如何识别企业的全量数据资产？
如何准确、快速地提升当前数据的质量？
如何跨足业务和领域，打通企业数据，消除“数据孤岛”？
当前数据的流转过程是否符合国家法规的要求？
如何逐步挖掘和量化数据资产的价值？
人才培养、管理手段升级、思维模式创新等方面的挑战。
解决方案
对于这些挑战，企业需要采取一套完整的技术平台和管理体系，并将其实施到具体的业务单位。这需要有计划、分步骤、可量化的推进服务活动，同时，数据管理者需要在两个方面着手：平台功能的建设和团队能力的建设。
企业在进行企业数据资产化时，需遵循三大步骤：数据资源化、资源产品化、产品价值化，全过程即为数据资产化。
首先是数据资源化阶段，企业对公共数据、系统生成数据、市场采购数据进行综合处理和整合，形成一份经过登记的资源清单，标志着数据进入资源化的阶段。
其次是资源产品化，即在满足一定需求和目标的基础上，对数据资源进行产品开发，形成可供交易和自用的数据产品。这个阶段被称为数据资源产品化，涵盖了产品的定义和设计过程。
最后是产品价值化，即将数据产品进行交易或自用，通过登记等手段形成数据资产凭证。整个过程从产品到资产凭证的演变，成为产品价值化的阶段。
如今，对数据资产的定义逐渐明晰，实现从数据资源到数据资产的过渡需要具备“合法控制”、“可靠计量”、“经济利益”三种属性。在各地积极推进实践探索与政策设计的过程中，数据的产权体系、价值评估体系、流通交易市场体系等方面都成为关注的焦点。
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