以数据驱动为支撑，开启企业数字化转型之路（上）
数据是一种宝贵的资源。数据资源是数据的自然维度，可通过数字、文字、图像以及计算机代码等多种形式展现。数据资产是数据的经济维度，与数据资源同属于数据聚合产生的结果。数据资产的本质是指由个人、某组织所拥有或控制的，以物理或电子形式记录的，能够为所有者带来经济利益的数据资源。
从会计学角度出发，数据资产并不完全符合会计准则中对资产或无形资产的定义，因此数据还不能被视为传统意义上的资产。然而，数据资产化是世界经济发展的必经之路，也是数据成为一种生产要素的必然要求。
数据资产化转型遇阻
基于数据的可复制、可共享、非竞争性等特征，数据资产化过程中阻碍重重。
其一，数据产权与属性模糊。
由于数据可复制，如今的互联网时代有着“谁采集谁拥有”的潜规则。因此，侵犯隐私、数据泄露等问题屡见不鲜。
其二，数据隐私与安全问题。
数据产权模糊的问题进而引申出数据的隐私与安全问题，需从 社会 与行业层面、企业层面、管理层面、技术层面多方面共同解决。
其三，数据定价与估值困难。
基于数据的非竞争性与共享性，数据资产拥有长尾价值链，潜在应用价值突出。 然而，数据价值链中各环节需求不同，可挖掘的价值对于不同组织也不尽相同。
其四，数据流通与开放受限。
若数据的安全与定价问题无法得到妥善解决，其流通性也将受到影响。数据不流通会形成孤岛，导致大规模、高密度的数据将无法盘活，从而使得数据资产的有效性大打折扣。
数据资产化转型有道
数据资产化虽会遇阻，但可通过以下四条路径实现资产化转型。
第一，资产确权构建交易机制。
数据资产产权模糊的问题导致了数据交易困难，要完成数据交易，需要对数据的所有权、使用权、经营权以及分配权进行分离。若能够 明确数据相关权利归属，并由此建立交易生态，能够有效加速数据资产化，提升数据应用效率。
第二，技术助力数据安全。
针对数据的隐私与安全问题， 数据使用者或生产者可通过多方安全计算、联邦学习、安全沙箱计算等技术手段来保护数据资产的隐私安全。 只有实现数据安全保护到位，数据资产才能被有效利用，实现价值创造的最大化。
第三，数据资产金融化。
所谓金融化，即为数据资产赋予金融价值。 数据的价值链作为一个动态发展的过程，经过不断处理与使用，数据本身的价值将不断积累与放大。 例如，数据价值产生环节中参与者可以通过市场法估算其所分享的资产权重，根据权重投资数据，进而共享数据价值带来的长期收益。
第四，数据资产商业化。
数据资产商业化有三种常见模式，即数据平台交易模式、数据银行模式以及数据信托模式。 其中，数据信托模式较为新颖，数据所有者可根据信托关系委托代理人，代理人再通过技术对数据进行统一处理，最终将产生效益回馈于数据所有者。这一模式能将数据资产权属有效分离，满足数据资产的商业与业务逻辑需要。
下一期将 从 两大管理内核 着手， 分 析如何 实现数据资产价值 。
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