什么是数据资产举例说明

数据资产是企业或组织拥有或控制的、能够带来经济价值的数据资源。它包含结构化数据和非结构化数据，像以数据形式记录的照片、视频、文件、订单、合同等资源，这些资源以电子形式存在。例如一家工厂存了很多订单的数据，订单完成后原始数据是企业的数据资源，当公司利用这些数据进行用户画像，分析购买行为并挖掘新客户需求，从而进行精准营销或者开发新的产品和服务时，这些数据资源就成了数据资产。

再比如，企业内部的客户信息也是数据资源，当企业通过分析客户信息，针对不同客户群体制定个性化的营销策略，提高销售额时，这些客户信息就转化为数据资产。还有销售数据，企业对销售数据进行挖掘分析，找出销售趋势、产品受欢迎程度等信息，用于调整生产和销售策略，从而带来经济效益，这时候销售数据就成为了数据资产。

数据资产的内涵本质

数据资产是对数据的加工、处理和管理后，使其具备商业价值和实用性的数据集。数据是数据资产的基础，数据本身没有具体的含义，但经过解读和分析能转化为有用的信息。而数据资产和数据的本质区别是对企业和个人来说是否有用、是否有价值，数据本质是原材料，经过加工处理后才变成数据资产。

数据资产的类型构成

从形式上看，包括结构化数据，像数据库中的表格数据，其具有固定的格式和结构，易于存储和分析；半结构化数据，例如XML文档、JSON数据等；还有非结构化数据，像文本文档、图像、视频等。从来源上看，有企业内部产生的数据，如员工信息、业务流程数据等，也有外部获取的数据，如市场调研数据等。

数据资产的价值体现

1.支持决策方面。企业通过对数据资产的分析，能获得商业洞察，为决策提供依据。例如企业分析市场趋势数据，决定产品的研发方向。

2.提升运营效率。企业利用数据资产优化业务流程，如物流企业通过分析运输数据，合理规划运输路线。

3.创造竞争优势。企业掌握独特的数据资产，能在市场竞争中脱颖而出，如电商企业通过用户购物数据提供个性化推荐。

数据资产的特征特性

1.非实体性和无消耗性。数据可以被多次使用和重复利用，不会被消耗或磨损，使用多少次其价值依然存在。

2.可加工性。数据可以通过各种技术手段进行加工处理，如清洗、建模等操作，使其转化为更有价值的信息。

3.多样性。包括数据形式的多样，如数字、文字、图像、声音等，也包括数据来源的多样。

4.依托性。数据资产的价值依托于特定的技术、业务场景等，离开了这些环境，价值可能大打折扣。

5.价值易变性。数据资产的价值随时间、市场需求等因素变化而变化，例如流行趋势数据，时效性很强。

6.多次衍生性。数据资产可以在原始数据的基础上不断衍生出新的数据资产，如对销售数据衍生出客户消费偏好数据。

7.可共享性。数据可以在不同的部门和业务领域之间共享和流通，从而实现协同效应和价值最大化。

8.零成本复制性。数据在复制时基本不需要成本，这与实物资产有很大区别。

数据资产的管理运营

1.建立数据资产目录。对数据进行分类、归档，方便管理和查询。

2.数据安全保障。建立完善的数据安全保障机制，防止数据泄露和丢失，保护数据资产的价值。

3.数据质量管控。确保数据的准确性、完整性、一致性等，只有高质量的数据才能成为有效的数据资产。

数据资产与其他概念的区别

1.与数据要素的区别。数据要素是一个宏观概念，关注于数据在经济生产中的作用，是参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源，类似传统生产要素。而数据资产是组织所拥有或控制的，具有明确的业务价值，可带来经济利益，能够记录在资产负债表上的数据。

2.与数据资源的区别。数据资源指可以被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物，是组织运营和决策的基础。不是所有的数据资源都能转化为数据资产，只有那些经过处理、分析并能为企业带来经济利益的数据资源才是数据资产。

数据资产的发展趋势

1.入表趋势。从2024年开始，数据要素将被正式纳入资产负债表，这意味着数据成功实现了从自然资源向经济资产的转变。

2.在融资中的重要性提升。数据在企业融资中的重要性日益凸显，未来或将与房产、设备等传统资产并驾齐驱，成为银行审批贷款的关键考量。

3.智能化发展。随着人工智能、大数据、云计算等技术发展，数据资产可以实现智能化、自动化、互联化，为企业创造新的增长点。

（内容来源：券商之家）