當前隨著各地數據交易所的成立，關于數據資產交易的話題可以說是非常的火爆，很多企業領導都在躍躍欲試，但又無從下手，那么企業數據如何從保存在硬盤里的字節被加工成產品，再變成可變現的資產呢？企業該如何做？需要投入哪些資源？產生何種價值？

首先老楊認為企業首先面對如下的問題：

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認知上的問題:

當前對于大部分企業領導及員工而言“數據資產”一詞是“熟悉的陌生人”，至今為止大部分的傳統企業領導對數據的認知在意識上不夠，在理解上不深，同時又缺乏數據思維及數據的應用能力，不知數據如何用、如何管、如何再次產生價值，所以企業領導及員工必須要清楚的知道如下問題：

什么是數據

企業領導及員工無數據化的意識就不會主動了解數據的概念、特點及其重要性，搞不懂數據的原理就不可能有針對性的開展相關數據管理工作；

數據從哪里來到哪里去

企業領導及員工在了解數據基本概念的基礎上必須還要深入了解數據從哪里來即數據錄入、采集過程，有效的進行過程規范管理，要清楚的知道數據產生后對工作有何提升，有何價值，這樣才能學會如何利用數據，清楚的知道數據的流向即到哪里去，才能更好的在過程中應用數據、管理數據。

什么是大數據

當前企業都在做數字化轉型建設，每天都在產生大量的數據，但數據量多并不一定都稱為大數據，所以很多企業進入了一個誤區，以為做了一些花花綠綠的報表企業就進入了數據化，報表背后更多的是面子工程，所以企業應更深刻的理解什么是大數據，如何利用大數據產生更高階的價值，在此階段策略比工具更重要。

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數據管理的問題:

對于部分企業而言，當前并不缺乏數據，而是缺乏數據的管理能力，這種能力既有技術上又有組織上的，更重要的是在應用及運營上的，具體表現為：

組織問題

缺乏專業的數據化管理組織及數據化管理崗是當前大部分企業面臨的問題，特別是在當前降本增效模式下，導致企業難以在戰略上重視數據，在行動落地上難以正確的利用數據。

技術上問題

由于企業數字化系統的無序建設，導致系統數量多存在功能重復、數據重復錄入的現象，數據冗余不但造成數據臟、亂、差，還會造成企業IT資源的浪費；同時由于在技術上數據間邏輯關系復雜，接口眾多，造成數據治理成本較大；

應用上的問題

由于數據意識的缺乏，導致在應用上不懂用、不會用，同時又由于數據質量的問題導致應用效果大打折扣，影響數據價值的體現。

運營管理上的問題

主要體現在企業缺乏數據化的運營管理能力，導致數據標準不一，數據口徑不一致，影響經營決策；同時數據管理責任不清，要么多頭管理混亂不堪，要么無人管理；

從以上不難看出，企業在數據應用方面不單單是技術的問題，更重要的還是企業的管理能力問題，所以企業不在意識及管理上做轉型，就想將數據變成資產，無異于癡人說夢。所以對于大部分企業的數據管理而言，不僅僅是解決有無的問題，而關鍵是要提升其數據運營管理能力的問題。

數據成為生產要素，已是當前不爭的事實，眾所周知數據如石油不經過挖掘開采是難以產生價值的，而石油不經過再次加工也不會產生更高的價值，所以企業數據需要有一個采集、加工的過程才能變成產品。

03

那么企業數據如何變成可交易的產品？企業需要如何做？老楊認為如下：

首先要搞清楚什么是數據產品？

在此方面企業領導要搞清楚的是產品的特性是什么？將數據變成產品的思路是什么？也就是說需要考慮數據產品的從設計、生產、管理、銷售、服務等全生命周期的每個細節問題，同時也要具備通用化的平臺支撐、傳輸服務、跨域應用、標識管理等能力等，不要簡單的認為只要服務器硬盤里有數據就馬上成為可變現的產品。

如何做才能生產數據產品？

企業服務器內紛繁雜亂的數據變成數據產品必須有一個生產制作的過程，那么這個過程企業必須要考慮：數據的清洗治理如何保障數據質量，這需要技術、業務、法務等多個部門的協同配合才能完成。

為保障數據產品的質量，數據治理是必不可缺的環節，而數據治理的核心目標是通過一系列精心設計的政策、程序和控制措施，來優化數據的管理和使用過程，它涉及從數據的收集、存儲、處理、共享和分發等方面，以確保數據的完整性、可用性、可信度和安全性。數據治理是數據從產品到資產的一個重要的環節，如何做呢？需要企業在戰略上重視設定目標和制定策略、建立專業的數據化治理組織架構和職責分工、制定配套的數據標準和規范、采購并實施應用相關技術和工具、建立數據治理流程和制度、進行企業全員培訓、持續不斷的改進；總之數據治理是一個復雜的、體系化的工程，且是一個比較苦逼的過程，如治理能力不足將直接影響數據質量。

企業需要做哪些投入？

有產品的生產過程就會有投入，數據產品也不例外，因此企業應當在前期做好各種投入預算策劃，以方便后期數據產品的定價，這些投入大致包括組織人力成本、購買相關技術及系統的成本、時間成本，有條件的企業還包括引入第三方咨詢的成本。

從以上不難看出生產數據產品的過程是一個復雜的系統化的工程，其中數據治理是重中之重，且是一個漫長的過程，不僅需要企業的資金投入，更需要企業對數據意識、能力等各方面的轉變。

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最后企業面臨的問題就是數據產品如何華麗變身為數據資產？如何產生新的價值？

所以企業要面對如下問題：必須要搞清楚什么是數據資產，如何確權，如何評定數據資產的價值、數據資產如何交易及入表。

數據資產的概念

從網絡查詢相關資料得知：數據資產是指企業擁有或控制的，預期會給企業帶來經濟利益（內部價值或外部收益），以數據為主要內容和服務的可辨認非貨幣資產。這些數據資源以電子或其他方式記錄，包括文本、圖像、語音、視頻、網頁、數據庫、傳感信號等結構化或非結構化數據，但值得注意的是并非所有的數據都構成數據資產，只有那些能夠為組織產生價值的數據資源才被視為數據資產。數據資產特征包括：非實體性和無消耗性、可加工性、多樣性、依托性、價值易變性、多次衍生性、可共享性和零成本復制性等。當前數據資產將數據視為類似于資金、設備、技術等要素資源，并將數據資源轉化為可交易的“數據資產”。?

數據資產確權

企業首先要搞清楚的是為什么要進行數據資產確權？

1. 如果沒有明確數據的權屬，數據資產講無法進入企業的財務報表；所以說數據確權是數據資產化的基礎；

2. 只有明確了數據權屬，才能對數據資產進行估值，這是數據交易和流通的前提；

3. 數據確權是保障數據安全的一種手段；

從以上就不難理解數字資產確權的概念了，即確定數據的權利屬性，誰對數據享有權利，享有什么樣的權利。

如何評定數字資產的價值？

即如何定價，當前主流及簡單的方法為成本法：顧名思義是指為其獲取、加工和管理所需的成本。這種方法適用于數據資產沒有直接經濟價值的情況，如內部數據資產計算成本時，應考慮數據的獲取成本、數據質量管理成本和數據存儲成本等。同時還有一種常見的方法為按市場指導原則進行定價，即根據市場上同類數據產品的價格作為參考，充分考慮自身的因素進行靈活定價。值得注意的是企業在定價時因充分考慮如下因素：數據資產的稀缺性、質量、時效性、安全性等。

數據資產如何交易？

其中的內容就包括數據資產以何種形式交易、在哪里交易兩方面的內容；這方面的內容比較好理解，數據資產的交易主要包括買賣、租賃和抵押等形式，主要在各地的市場交易所進行。

數據資產如何入表？

數據資產入表顧名思義就是將企業的數據資源以資產的形式納入財務報表中進行管理和計量。數據資產入表的步驟主要可以分為初始計量、后續計量、列報與披露。其中，初始計量包括成本歸集、收入與成本匹配、按成本進行初始計量列示三步，后續計量主要是計入為數據資源無形資產的攤銷。數據資產入表目前面對的問題有：

1.企業對數據資產認知有限；

2.企業對形成數據資產的路徑理解不足；

3.會計處理存在困難；

4.數據資產信息披露規范和機制不明確；

5.專業服務機構對數據資產評估方法實踐標準不統一；

從當前的情況來看，對于大部分企業而言從數據產品到資產入表的在意識上仍處于一個混沌期，在行動上還處于觀望期，不會做、不敢做是最大的問題，且數字資產入表及變現不是企業某一個部門可以獨立完成，需要企業融合的力量，當前仍有一些問題待解決：

第一，前期規劃與投入策劃； 

第二，如何保障數據產品的質量； 

第三，數據確權及數據安全，這涉及法律層面，一旦發生數據安全問題如何處理？數據安全與隱私問題也是當前企業較為關心的核心問題； 

第四，數據資產如何管、如何用？如何在企業內創造可見價值； 

第五，數據資產的價值如何衡量。 

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