从数据资源到数据资产之数据资产的价值变现及管理规划
题记
本文旨在探讨数据资产发展途径、数据产权及价值变现的服务流程和路径，并对数据资产管理平台框架、数据资产管理实施规划做出初步解读，以期为数据资产管理提供有益的思路和方案。
本次推出《从数据资源到数据资产管理方案》系列文章，分为“数据要素及其市场运作”、“数据资产的价值变现及管理规划”和“数据资产管理框架、实践操作与发展挑战”三篇，将陆续发布。本文为第二篇。
一、 数据资产价值变现及管理对国企的意义
国有企业（以下简称“国企”）作为国民经济的支柱，其数据资产的管理和应用对于企业的战略转型和升级至关重要。这一过程的现实意义主要体现在以下九个方面。
1. 保值增值国有资产
国有企业把数据资产计入资产负债表、实现价值变现，能充分体现数据资产价值，避免国有资产隐性流失。
2. 优化资本结构
数据资产价值变现及管理利于降低国有企业资产负债率，较低的负债率可提升信用等级，降低融资成本。
3. 拓展融资渠道
数据资产能拓宽国有企业资金来源，提高市场信誉和估值，为企业长远发展提供有力金融支持。
4. 优化资源配置
数据资产管理有助于更准确评估数据资源价值，从而按业务需求合理分配数据资源，实现资源优化配置。
5. 保障数据安全
数据资产价值变现及管理能够切实提升数据资产的安全性，降低数据泄露、损坏或被盗用的风险，确保数据资产在组织内部的安全流转和使用。
6. 助力国有企业合规管理
数据资产管理及价值变现对于国有企业构建完备的数据管理制度与流程大有裨益，有利于提高企业的管理水平、风险防范能力和透明度，保证企业的数据处理合乎法律法规之规定。同时，数据资产入表及价值变现还能够为企业提供数据审计的凭据，以便企业进行内部和外部的数据审计工作。
7. 增强国有企业竞争力
数据资产价值变现及管理可以提升企业的竞争力。通过规范管理数据资产，对数据进行全面的场景开发和价值挖掘，能够增强企业的创新和转型能力，助力国有企业提升决策能力、优化产品和服务、提高运营效率、增强创新能力、改善营销和客户关系管理，进而提升国有企业的核心竞争力。
8. 加强国有企业考核能力
数据资产入账对国有企业考核的促进作用主要体现在提高资产评估准确性、强化绩效评价、推动创新驱动发展、优化资源配置、提升风险管理水平、增强可持续发展能力等方面。
9. 推动数字化转型
国有企业作为推进数字化转型升级的先行者，数据资产价值变现及管理是其数字化转型的关键步骤。通过数据资产价值变现及管理，国有企业可以更充分地利用数据资源，推进数字化转型，实现数据的实时监测、管理和应用。
企业可以通过数据要素在更大的范围流通，完成从数据资源到数据资产的转化，实现数据资产的价值变现。
（图1：数据流通全过程)
二、 数据资产的概念及发展路径
数据资产是指由个人或企业拥有或控制的，能够带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。数据资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。
数据资产所表现的基础应用形式通常包括企业画像、顾客群体细分、供应链体系、交易平台数据、模拟实境、投资决策分析、数据算法应用、个性化精准推荐以及城市发展趋势等等各种细分场景。
数据资产的发展路径主要包括数据资源的积累、数据价值的挖掘与利用以及数据资产的运营与管理。
(图2：数据资源化、资产化和资本化)
在数据资产积累阶段，需要注重数据的采集、整理与存储；在数据价值挖掘与利用阶段，需要运用数据分析、数据挖掘等技术手段，将数据转化为有价值的信息和知识；在数据资产运营与管理阶段，需要建立完善的数据资产管理框架，确保数据资产的安全、可靠和高效利用。
(图3：企业数据资产化服务流程)
三、 数据产权“三权分置”
在数据资产管理过程中，根据数据来源和数据生成特征，需要分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，建立健全数据要素各参与方合法权益保护制度。
(图4：数据资源持有权利、数据加工使用权、数据产品经营权的内容和方法)
四、 数据质量管理
确保数据的准确性、一致性和完整性是实现数据资产化的基础，企业需要建立完善的数据质量管理体系，对数据进行清洗、校验和整合，提高数据的质量和可靠性。
(图5：数据质量评价指标)
五、 数据资产的价值变现路径
数据资产的价值变现，主要有以下四种路径。
1) 数据资产入表入账，作为一项表内资产，是资产披露的体现，可以让投资人、潜在投资者对于企业的整体布局有更加清晰的认识；另一方面对企业整体估值以及未来股权融资有积极的作用，相当于增厚净资产，资产负债结构可以得到优化。
2) 数据资产作价出资增资，可以作为资本金来使用，实现数据入股。
3) 数据资产增信融资，除发挥其物权价值外，也可以通过银行进行抵质押。
4) 数据资产交易，是最为直接的一种变现途径，交易双方根据数交所的指引可以实现公开买卖。
5) 数据资产供应链，将数据作为生产要素，通过数据生产以及交易过程中不断深入挖掘数据价值，提供增值的设想。
6) 将数据资产作为生产工具为企业带来未来场景以及数字化转型的契机。
六、 数据资产管理平台框架
数据资产管理框架可分成三横四纵。三横包括底层数据治理体系、中间数据资产管理的核心以及上层数据应用产品。底层数据治理体系涵盖数据集成、数据标准、数据开发、数据质量、元数据、数据服务等；中间层为数据资产管控、应用和运营；上层为数据应用产品，如决策支持、创新应用、数据开放等。
(图6：数据资产管理平台示例)
四纵则包括数据资源分析、数据资产管控、数据资产运营和数据安全保障。通过三横四纵的框架设计，可以确保数据资产管理的全面性和系统性。
七、 数据资产管理实施规划
为促进数字化转型及新质生产力的赋能，企业可以选择咨询+产品服务，通过“外脑”帮助规划数据治理一体化解决方案，提供数据治理方法，提高数据治理效率，释放数据资产价值。
1) 咨询规划
(1) 数据摸底，全盘掌握企业数据资产，遵循安全要求，提供核心数据服务
(2) 明确数据治理目标、范围，规划数据治理蓝图
(3) 梳理与建立数据管理委员会，制定数据管理战略、规范、制度
(4) 梳理数据标准、元数据、数据质量监控标准
(5) 梳理资产分级分类标准，制定数据安全管理规范
2) 平台交付
(1) 构建数仓/数据湖，接入数据资产管理范围，丰富数据服务手段、扩大服务范围
(2) 建立数据标准，推动数据标准在业务系统的落地
(3) 数据质检，制定数据质量问题整改流程，建立长效的数据整改机制，提升质量
3) 未来阶段
(1) 全面落实数据资产分级分类管理措施，对敏感数据进行脱敏加密，精细化数据权限
(2) 全盘推进数据资产化、价值化流程，实现对内数据资产成本分摊，对外数据资产变现
(3) 对数据进行深度挖掘，开展机器学习，逐步实现业务发展智能化
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【AMT介绍】：
AMT致力于针对数据资产挖掘、运用、保护、交易、金融、管理各环节为客户提供深层次、全方位的数据治理与数据运营服务，盘活数据资产，搭建数字资产化管理平台，构建数据资产运营生态。在发展新质生产力的大背景下，服务国家数字化经济战略，携手企业共同搭建数字资产化管理平台，解决数据流通难点，释放数据资产价值。
【服务模块】：
数据服务的具体模块为：数据标准与制度建设、数据汇聚与治理、数据建模与分析、数据质量评估体系建设、数据可信流通、产业数据资产分析、产业数据产品设计、产业场景方案搭建、产业数据增值方案设计。
参考文献
1. 产融公会，《数据资产入表对国有企业的意义》
2. 数据资产讲堂，《一文读懂数据资产价值评估与定价、问题及挑战附案例分析》
3. 韩磊，《【数据质量】数据要素视角下的数据资产管理方案》
4. 月説数智领地，《数据要素资产运营平台解决方案》
5. 网络安全人才培养，《数据资产管理建设方案》
6. 智政科技，《企业数据资产化的实现路径和关键要素》
7. 数据资产最前线，《数据“三权分置”，什么是数据资源持有权、加工使用权、数据产品经营权》
8. 厚雪，《关于数据资产的一些思考》
9. 智政科技，《企业数据资产化的实现路径和关键要素》
本文来自：AMT企源数据治理团队
