数据成为生产要素已是社会共识，从商业决策到科学研究，从个性化服务到社会治理，数据都在发挥着越来越重要的作用。然而，对于数据资源、数据产品和数据资产这三个概念，人们往往容易混淆。为了更好地理解和利用数据，有必要对这三个概念进行深入辨析。下面将逐一探讨这三个概念的定义、特征以及相互关系，以期帮助您建立清晰的认识，为实际应用提供指导。

01、什么是数据资源

狭义的数据资源是指数据本身，即企业运作中积累下来的各种各样的数据记录，如客户记录、销售记录、人事记录、采购记录、财务数据和库存数据等。广义的数据资源涉及数据的产生、处理、传播、交换的整个过程，包括数据本身、数据的管理工具(计算机与通信技术)和数据管理专业人员等。

比如人行有发布一个《数据资源目录编制指南》，它对数据资源的定义非常之广泛——“所有业务经营管理过程中产生的电子类的数据，都称之为数据资源。”对于企业而言，除了纸质文件，其他的所有数据基本上都是以电子形式存储的。按照人行的数据资源的定义来讲的话，除纸质文件外都属于数据资源。

02、什么是数据产品

任何一个企业要利用好数据，必须开发数据产品。通俗的理解数据产品，它约等于数据资源+数据算法模型+服务终端。
1.数据产品的特点

那数据产品有什么特点，可以用五个词去涵盖：
第一：内容，数据产品是需要包含被开发的数据资源的，并且这些资源与内容是真实可用的、明确所属的。
第二：交付，就如同其他产品是一样，数据产品呢本质也是个产品，为了把它卖出去就一定是需要针对他的需求要提供一定的服务终端
第三：需求，数据产品被生产出来要具有明确的应用场景，可满足用户的数据需求。
第四：供给，数据产品的目的是为了供给数据或供给知识，不是一个一次性买卖。数据产品的售卖并不是在卖一个数据产品的所有权，不是让消费者或者让企业直接把数据产品给买断，而是为消费者提供源源不断的可持续性的服务。
第五：使用，数据产品最终还是拿来用的，它是需要参与到生产经营活动去发挥价值的

2.数据产品的形态

可以把数据产品的形态，按照需求特征和服务特征做一个矩阵性的划分。

需求特征包括模块化需求和非模块化需求。如果消费者是想把数据产品是用来提升的，提升自身的模型和算法，被称为模型化需求。消费者只是想得到数据产品的具体信息，比如说通过此查一下目标合作企业有没有失信人员、诉讼之类，只需要比较偏重于结论、决策信息，就被称为非模型需求。

产品提供方的服务方式也会分两种，界面类和非界面类方式。
界面类：界面类方式通常是一种软件，它包含了用于执行特定任务的指令、数据或程序的集合。用户主动操作的界面主要有查询界面或软件、SaaS等应用。
非界面：使用某个程序（比如操作系统，库）的功能，程序间交互方式，例如API、文件配送、受控沙箱、联邦学习等。

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。

03、什么是数据资产

关于数据资产的定义，中国信通院、国标等都有相关观点，但这些定义并不是相互冲突的，而是相互补充的，是基于不同视角下对数据资产的理解。

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。

因此企业自己生成的数据，有数据资源持有权，形成可持续使用的数据产品列为数据资产；企业采购、共享、爬取、被授权的数据有数据加工使用权，形成可持续使用的数据产品则列为资产，但是如果未形成可使用的数据产品，不能列为数据资产。

04、三者之间的异同

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。

企业数据资产化实施路径三部曲

数据资源化：就是企业把不同来源的数据经过必要的加工、整合和处理，在物理上按照一定的逻辑归集后达到“一定规模”，形成可重用、可应用、可获取的数据集合。这个阶段需要数据战略规划方法、构建数据能力体系、建立企业数据治理体系。

数据产品化：企业通过自己组织或有效授权给外部机构，以数据使用方需求为导向进行数据产品的研发。 这一阶段包括建立数据资源可能的应用价值图谱、分析目标客户的数据需求及应用场景，选择合适的测试客户、联合共同组织数据产品及其技术开发。

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。

因此，数据资源、数据产品和数据资产的处理阶段与应用场景不同：

数据资源处于最初级阶段，主要用于后续的加工和处理。

数据产品是经过一系列处理后的成果，面向不同场景，显性释放数据资产价值。

数据资产则涵盖了整个数据处理和管理过程，强调数据在整个生命周期中的价值管理。
同时，管理重点不一样：

数据资源管理主要关注数据的存储、备份和安全等方面。

数据产品管理更注重产品的质量控制、市场推广和用户反馈等。

数据资产管理则涉及数据价值评估、成本分析、收益预测等多个方面，以实现数据资产的最大化利用。

05、数据产品视角下的“入表”

数据产品是成为数据资产的关键标准之一，那数据产品是如何一步步成为符合数据资产的要求呢？首先数据资源再加上一些服务终端，并且满足内容真实可靠、可授权等条件之后就可以成为数据产品；数据产品再加上过程可控、价值可计量要求可形成可交易的数据产品；可交易的数据产品再加上4个条件（有明确应用场景、有交易对象、寿命比较长并且贬值率不会很高、可计量），那可交易的数据产品就能形成符合数据资产要求的数据产品。

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