大白话：数据资产是什么？如何入表？怎么变现？

◎编辑｜数字经济先锋号

◎作者 | 许铁（数联产服数字经济研究中心）

近段时期以来，数据要素产业利好政策密集出台，企业数据资产“入表”成为了大势所趋。数据要素顶层设计方案加速落地，推动企业数字化转型提档加速，提升数据管理能力、实现数据资产价值成为企业下一阶段核心竞争力构建的关键。数据资产可以为企业提供更丰富的融资渠道，降低融资成本，为企业的可持续发展提供有力支持。

在此重大利好背景下，网络上也大量充斥着“数据资产入表的秘密武器”、“入表流程宝典”等所谓方法论，让数据资产这个新生事物更显得神秘和复杂。

通过参与组织数据要素价值化研讨会(Data Factor Valuation Seminar)、参与编制宣贯企业数据资产入表规范、参与“数据资产入表”SDO(高级数据官)专训营和开展数据资产管理师DMP研修课程，以及实施多个数据资产相关数据治理项目，数联产服数据资产团队积累了一些来自一线的经验。本文旨在结合这些实践中的理解和体会，回答四个关于数据资产入表的基本问题：一是什么是数据资产入表？二是入表怎么做？三是数据资产怎么变现？四是变现和谁玩？

一、什么是“数据资产入表”

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，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。

二、如何实现数据资产入表？

结合图书馆管理做个数据资产入表路径的比喻：

①数据资产清点

清点藏书=识别和清点组织的所有数据资产；

标记藏书（给每本书分配一个唯一的书号）=给每个数据资产分配一个唯一的数据资产编号。

②数据资产分类

分类藏书=数据资产也需要按照类型、用途等进行分类；

编目藏书（给每本书建立详细的作者或出版日期等目录信息）=建立详细的资产目录。

③数据资产评估

图书价值评估=数据资产的价值评估（根据其对组织的贡献和潜在影响）；

风险评估（防盗或损坏）=评估数据安全和合规风险。

④数据资产治理

制定借阅规则=建立数据治理政策；

分配藏书维护责任=明确数据的所有者/管理者/使用者的责任。

⑤数据资产管理

使用技术管理藏书=合适的技术和工具来存储、管理和分析数据。

⑥数据资产利用

开放图书借阅=使用数据资产进行决策分析。

三、数据资产变现怎么玩？

我们认为，数据资产入表是指将企业的数据资源进行全面梳理、分类、定价和登记，形成数据资产台账，纳入企业资产管理体系。这是数据资产管理的基础性工作，是后续数据资产运营的前提和基础，入表后就进入交易、融资、代运营环节。

入表、交易、融资、代运营，是实现数据资产价值的四种主要方式。在实际运用中,这四种方式相辅相成，可以灵活组合。不同的企业应根据自身的战略目标、数据禀赋、经营实力等,因企制宜地选择价值实现路径。比如，互联网头部企业数据资源丰富，技术能力突出，可以独立开展数据运营，打造数据驱动的新业务。传统企业数据积累较少，可先聚焦内部数据应用，在数字化转型中沉淀数据，同步引入第三方数据开拓增量空间。中小企业资源有限，可与大企业开展定向数据交易合作，专注细分领域，做强特色数据。再如，数据量大、实时性要求高的企业，如金融企业，可采取API输出、数据服务订阅等模式，实现批量化、自动化交易。而对数据质量要求较高的企业，如医疗健康行业，则更倾向于一次性购买和使用经过专业审核的优质数据集。

企业还可分阶段组合运用各种盘活方式。如在初期聚焦数据积累,将优质数据资产化，形成数据资产负债表，为后续运营夯实基础。而后，围绕核心场景开展数据交易，如出售汽车后市场数据给保险、维修等合作伙伴。待交易模式成熟，可进一步拓展数据融资，如开展供应链金融ABS、消费信贷ABS等数据资产证券化。在应用成效初显时，可尝试引入行业领先的数据服务商代为运营，借外力做强数据核心竞争力。

我们认为，实现数据价值没有统一模板，关键要立足企业战略,把握行业特点,依托自身优势，选准发力方向。同时,要树立系统观念,统筹协调各种路径，以开放心态加强跨界合作，在与合作伙伴的互利共赢中共同做大数据生态。此外,数据运营要坚持合规、安全、互信的底线,在用好用活的同时，更要用正用法。

四、怎样选择靠谱的数据服务商一起玩

在大数据时代，数据运营不仅要“会存会算”，更要“会用会玩”。数据服务商要为客户提供全生命周期、全链条的增值服务，实现数据价值“全景式”变现。

1. 咨询规划：服务商为客户提供数据应用的战略咨询、规划设计、评估论证等服务，助力企业顶层设计。

2. 数据治理：服务商可提供数据标准制定、主数据管理、元数据管理等治理服务，夯实数据应用基础。

3. 数据开发：服务商利用人工智能、机器学习等技术，开发数据分析、挖掘、可视化等工具产品，为客户个性化定制开发。

4. 数据运营：服务商根据客户需求,提供数据采集、清洗、加工、分析、应用等一揽子运营服务，实现数据资产增值。

5. 数据变现：服务商可将数据产品、数据服务进行市场化运作，通过API输出、模型众包、报告销售等方式实现变现。

6. 安全合规：服务商全流程融入数据安全保护和隐私合规机制，提供数据分级分类、脱敏加密、访问审计等安全服务。

7. 培训赋能：针对客户技术和业务人员，开展数据思维和数据技能培训，帮助企业完善数据应用人才体系。

我们建议，靠谱的数据服务商伙伴要以敏捷迭代的方式推进数据开发运营，快速响应客户需求变化。同时坚持需求导向，从用户痛点和应用场景出发，持续优化算法模型,改进数据服务。通过数据资产全生命周期运营，服务商可为客户创造长期、稳定的数据红利。

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