首发：瑞联资信平台公众号
近年来，国家在数据资产领域的政策布局可谓全面且深入。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）重磅出台，为数据资产行业勾勒出清晰的制度框架，明确了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等关键环节的发展方向。随后，《关于加强数据资产管理的指导意见》等一系列政策文件相继发布，进一步细化了数据资产管理的具体流程和要求，从台账编制到登记管理，从授权运营到收益分配，为行业发展提供了明确的操作指南。这些政策的持续出台，如同为数据资产行业铺设了坚实的基石，确保行业发展在规范化的轨道上稳步前行。
国家积极推进数据标准体系建设，《国家数据标准体系建设指南》的问世，致力于统一数据管理标准，打破数据流通的壁垒，促进数据的互联互通与共享共用。与此同时，财政部印发的《数据资产全过程管理试点方案》成为行业发展的又一重要驱动力。该方案精心挑选了涵盖中央部门、中央企业和地方财政部门等多领域的试点单位，围绕数据资产的核心环节展开探索，力求形成可复制、可推广的标准化管理模式。这一系列举措，不仅有助于提升数据资产的管理效率和质量，更为行业整体的标准化发展注入了强大动力。
大数据技术与人工智能算法的深度融合，正在为数据资产的价值挖掘带来革命性突破。大数据技术凭借其强大的数据处理能力，能够高效整合海量、多样、高速的数据资源；人工智能算法则通过智能分析，精准洞察数据背后的潜在价值。在商业领域，企业借助这些技术深度剖析消费者购买行为模式，优化产品推荐系统，实现销售转化率的显著提升。这一创新应用不仅为企业带来了实实在在的经济效益，更充分展示了数据资产在市场营销等领域的巨大潜力。
区块链技术以其独特的分布式账本和加密算法特性，为数据资产的安全存储、权属确认和可信交易提供了坚实保障。在数据资产登记和交易过程中，区块链技术确保了数据的真实性、不可篡改和可追溯性，有效降低了交易风险。以供应链金融为例，区块链技术记录和验证企业间的交易数据，为数据资产融资提供了可靠依据，极大地促进了数据资产的资本化进程。区块链技术的应用，如同为数据资产交易打造了一座安全可靠的桥梁，加速了数据资产的流通与价值实现。
隐私计算技术的兴起，为数据资产的流通与共享开辟了新路径。在严格保护数据隐私的前提下，隐私计算技术实现了数据的联合计算和分析，这在跨机构、跨行业的数据合作场景中具有重要意义。在医疗领域，不同医疗机构通过隐私计算技术共享患者数据，开展疾病诊断模型的联合训练，既提升了医疗服务水平，又保障了患者隐私安全。隐私计算技术的广泛应用，拓展了数据资产在医疗科研等领域的应用边界，推动了行业创新发展。
头部企业，尤其是央国企，凭借丰富的数据资源和雄厚的技术实力，在数据资产市场中发挥着引领作用。它们积极响应政策号召，在数据资产入表、开发利用等方面先行先试。例如，通讯类央企业在数据资产的台账编制、运营管理等方面积极探索，通过优化内部业务流程和创新外部产品服务，提升了企业竞争力，同时也为行业发展提供了宝贵经验。中小企业则通过与大企业的紧密合作或专注于细分领域的数据服务，找准自身定位，共同推动数据资产市场蓬勃发展。
政府部门及公共事业单位在公共数据资产的管理和运营中扮演着不可或缺的角色。各地政府积极搭建公共数据运营平台，整合交通、医疗、教育等领域的数据资源，推动公共数据资产的平台化运作。以某沿海城市为例，其建立的公共数据运营平台，在保障数据安全和隐私的前提下，积极探索授权运营模式，与企业合作开发数据产品和服务，有效提高了公共服务水平和社会治理效率，释放了公共数据资产的巨大价值。
企业数据资产的价值逐渐得到金融机构的广泛认可，融资渠道日益多元化。传统金融机构如银行，基于企业的数据资产状况，创新推出数据资产质押贷款等金融产品。如某市财政局依托行政事业单位数据资产开发的“风控画像分析”数据资产产品，成功助力中小微企业融资。同时，资本市场对数据资产企业的关注度持续攀升，股权融资、资产证券化等成为企业融资的新选择，数据资产资本化进程加速推进，为行业发展注入强大资金动力。
风险投资、私募股权投资等投资机构纷纷将目光投向数据资产领域，看好其广阔的发展前景。投资机构积极参与数据资产企业的早期投资和成长阶段投资，不仅为企业提供资金支持，还带来战略资源和行业经验，推动企业技术创新和业务拓展。投资机构的深度介入，促使数据资产企业更加注重规范化运营和价值创造，进一步提升了行业整体发展水平。
在全球数字经济迅猛发展的背景下，数据资产已成为各国竞争的关键领域。各国纷纷强化数据主权意识，制定出台一系列政策法规，全力争夺数据资源和数字经济发展的主导权。欧盟出台严格的数据保护法规，规范数据跨境流动，同时积极推进欧洲数字单一市场建设，旨在提升欧盟在全球数据资产竞争中的地位。国际竞争的日益激烈，促使各国不断加大在数据资产领域的投入和布局。
跨境数据流动对于跨国企业开展全球业务、促进国际科研合作等具有重要意义，但同时也面临着诸多挑战，如数据安全、隐私保护和法律合规等问题。各国在保障数据安全的前提下，积极探索跨境数据流动的合理规则和合作机制。一些国际组织和多边协议也在努力协调各国立场，力求为数据资产的全球化发展创造有利条件。跨境数据流动在挑战中蕴含着巨大机遇，有望推动全球数字经济实现更高水平的发展。
数据资产的蓬勃发展打破了行业之间的壁垒，有力促进了不同行业之间的数据融合。在金融与电商领域，数据融合为金融机构提供了更为全面、精准的用户信用评估依据，推动消费金融产品和服务模式不断创新；制造业与物联网、大数据技术深度结合，催生了智能制造新模式，实现了生产流程优化、生产效率和产品质量提升。跨行业数据融合正在成为新业态新模式的重要孵化器，为经济发展注入新活力。
实体经济企业通过有效管理和应用数据资产，加速实现数字化转型。企业利用数据资产优化供应链管理、精准营销和客户关系维护等业务环节，降低运营成本，提高生产效率和市场响应速度，从而显著增强了市场竞争力。以传统零售企业为例，通过深入分析消费者购物数据，优化商品陈列和库存管理，开展线上线下融合的营销活动，实现了业绩的稳步增长。数据资产已成为实体经济企业转型升级的关键驱动力。
随着数据资产行业的快速发展，对各类专业人才的需求呈现出井喷式增长。数据科学家、数据工程师负责数据处理、分析和建模工作；数据资产评估师、数据治理专家专注于数据资产价值评估和管理规范制定；法律专业人才则在数据资产相关法律法规和合规事务中发挥重要作用。此外，具备跨学科知识背景的复合型人才，如既懂技术又懂业务和管理的人才，在数据资产项目推进和企业数字化转型中不可或缺。行业的多元化发展催生了多元化的人才需求。
当前，数据资产相关人才培养体系尚难以满足行业快速发展的需求。高校在数据科学、数据资产管理等专业的课程设置和教学内容方面需要进一步优化，加强实践教学环节，与企业实际需求紧密对接。企业内部的人才培训体系也需持续健全，通过在职培训、项目实践等方式提升员工的数据资产相关技能。社会培训机构也应积极作为，提供多样化的数据资产培训课程，共同为行业培养更多专业人才。构建完善的人才培养体系已成为当务之急。
由于数据资产行业的热门和人才的稀缺性，企业之间的人才竞争日益激烈。企业需提供具有竞争力的薪酬待遇、广阔的职业发展空间和富有创新活力的工作环境，吸引和留住优秀人才。地方政府也可通过出台人才优惠政策，如住房补贴、税收优惠等，吸引数据资产人才流入，为本地数据资产行业发展提供人才支撑。人才已成为行业竞争的核心要素，吸引和留住人才是企业和地方政府共同面临的重要课题。
END
