带你全面了解“数据资产”

财富 2024-10-17 23:04 河北

在当今数字化时代，数据已成为企业和个人不可或缺的资产。数据资产的概念最早可以追溯到20世纪90年代初期，当时信息技术正迅速发展，互联网开始普及。正是在这一时期，业界先驱者们开始认识到数据的价值，并逐渐将其视为一种新兴的资产类别。1991年，著名信息管理专家托马斯·H·达文波特在其著作《信息经济：信息如何塑造企业、政府和国家》中首次明确提出了“数据资产”的概念。达文波特教授指出，数据不仅仅是简单的数字或文字记录，而是具有潜在价值和可利用性的信息资源。他强调，通过有效的管理和分析，数据可以转化为对企业具有战略意义的资产。

数据资产：数字化时代的无形金矿

数据资源与数据资产的概念

数据资源是指通过信息技术手段收集、存储、加工生成的数据集合。这些数据集合不仅包含原始数据，还包含经过数据处理和分析后产生的有价值的信息。例如，企业的销售记录、客户信息、市场分析报告等。

数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》基于会计准则适用范围的新视角对企业的数据资源做了进一步划分，包括企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。

数据资产的特征

当前，数据资产已经成为企业乃至国家竞争力的关键要素，其有效管理和利用对推动经济增长、促进社会进步具有重要作用。不同于传统资产具有的实体性、可触摸性、法律权益明确等特性，数据资产具有以下特征：

无形性：

数据资产不同于传统的有形资产，它没有物理形态，但可以通过数字形式存在和传播。这使得数据资产具有极高的复制性和传输性。

可复制性：

由于数据的无形性，它可以被无限次地复制而不损失其价值。这种特性使得数据资产可以在多个平台和应用中重复使用。

动态性：

数据资产会随着时间推移不断更新和变化。例如，实时的市场数据、用户行为数据等都是动态变化的。

价值依赖性：

数据资产的价值取决于其应用场景和使用者的需求。不同的数据在不同场景下可能具有不同的价值。

数据资产多维分类法

数据资产分类

数据资产可以根据不同的标准进行分类，以便于更好地管理和利用这些资源。以下是几种常见的数据资产分类方法：

1.按数据来源分类

内部数据：

企业内部生成的数据，如销售记录、客户信息、财务报告等。

外部数据：

从企业外部获取的数据，如市场调研数据、竞争对手信息、社交媒体数据等。

2.按数据性质分类

结构化数据：

可以通过数据库系统存储和管理的数据，如表格形式的销售记录和客户信息。

非结构化数据：

难以通过传统数据库系统存储和管理的数据，如文本文件、图像、视频等。

3.按数据的发展阶段分类

原始数据：

未经处理的原始数据集合。

粗加工后数据：

经过初步处理的数据，如清洗和整理后的数据。

精加工后数据：

经过深度处理和分析后的数据，可能包含有价值的信息和趋势。

初探应用场景的数据：

在特定应用场景中已经进行了一些初步应用的数据。

实现商业化的数据：

已经广泛应用于商业活动中并产生实际价值的数据

4.按行业应用分类

金融行业数据资产：

包括银行、证券、保险等行业的交易数据、风险控制数据等。

电信行业数据资产：

包括用户行为数据、网络流量数据、设备信息等。

政府数据资产：

包括公共管理数据、公共服务数据、政策执行数据等。

医疗行业数据资产：

包括患者健康记录、医疗影像、药物使用记录等。

数据资产的增值路径：从资源化到资本化

数据资产价值实现路径

数据资源化、数据资产化和数据资本化是数据资产价值实现的三个阶段。

数据资源化是数据价值实现的起始阶段，涉及将原始数据通过收集、清洗、整合和标准化等过程转化为可供分析和应用的数据资源。在此阶段，数据从分散和无序的状态转变为有序和可用的形式，为进一步的价值挖掘奠定基础。数据资源化注重数据的质量和可用性，是数据管理和利用的初步阶段。

数据资产化是数据资源化的延伸，指的是将数据资源进一步加工、分析和包装，使其成为可以为企业带来经济利益的资产。在这个阶段，数据被赋予了经济价值，可以通过会计和财务手段进行评估和计量，成为企业资产负债表上的一部分。数据资产化涉及数据的所有权、使用权、收益权和处置权的明确，以及数据资产的管理和运营。

数据资本化是数据资产化的高级阶段，指的是将数据资产转化为可以在金融市场上进行交易和投资的资本。在此阶段，数据资产被用作融资、投资或信贷的依据，如通过数据资产的证券化、数据信托、数据银行等方式进行资本运作。数据资本化强调数据资产的流动性和增值潜力，使得数据资产能够在市场上实现价值的最大化。

来源：数据资产管理大讲堂

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NDIyMzU5Ng==&mid=2247516520&idx=1&sn=351859e7cfa684dfeb875e76549f2528

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