数据成为生产要素已是社会共识，但不是所有数据都有资产价值。数据资源当中被重复使用的那部分才会资产化，具有流通中的定价，有些数据资产被专业开发变成数据产品，具有商品价值。从数据原始资源到数据产品，再到数据资产，是数据要素价值释放的路径。今天和大家详细聊聊数据原始资源、数据产品、数据资产三者的异同。
要定义数据原始资源，首先需要明确什么是数据资源。数据资源是指对于其持有主体而言有可能产生价值的数据。数据资源通常存储在数据库管理系统或其他软件（例如电子表格）的数据库中。由于数据的可加工性、易加工性和多用途性，很难区分一个数据是否会在未来被加工或者被其他系统使用而产生附加经济价值。同时为了区别于数据产品这类数据资源，我们将那些以结构化形式存储、尚未被系统终端使用且未呈现在最终用户面前的数据资源称为数据原始资源。
通过将数据资源划分为数据原始资源和数据产品，我们能更方便地根据数据资产的本质归集不同类型的历史成本。具体来说，数据原始资源主要用于归集系统每时每刻不断产生的数据的维护和加工成本。会计存在周期，不同会计周期内产出的数据需要一个载体，用来记录该周期下的成本发生和构成情况。
①外部采购或交换的数据集合
外部采购的数据集合指的是外部采购取得的数据集合。举例：征信机构从电商平台采购的商家或者交易、支付、信贷数据。
外部交换的数据集合指的是外部交换取得的数据集合。举例：征信机构通过提供优惠价格服务从电商平台交换来的商家或者交易、支付、信贷数据。
②外部爬取的数据集合
爬取是指从一个网站或网页上抓取、收集、下载信息的过程，通常是通过编程语言和相应的爬虫工具来实现的。爬取的数据可以用于各种目的，如数据挖掘、数据分析、机器学习等。外部爬取的数据集合举例：征信机构通过软件从网络上抓取的可以免费获得的公开数据。
③自主采集的数据集合
自主采集是指通过一定的技术手段，从自有系统、数据产生者处生产或取得数据的过程。
自主采集的数据集合举例：征信机构通过自有的问卷收集系统从其客户那里以电子表单问卷的方式获得的数据。
加工中的数据集合主要是指中间态数据集合。
中间态数据是指处于不同状态之间的过渡状态的数据。中间态数据具有过渡性特点，意味着它最终会被更新到另一个状态或者成为数据产成品的原料数据。在具体运用中，中间态数据大量出现在分布式系统中。例如在数据同步和合并的过程中，不同的节点之间可能会存在中间态数据，以便进行协调和同步操作。从经济价值创造的角度看，中间态数据具体是指那些能够被其他系统用作数据原料，并能产生直接经济利益流入或内部使用价值的数据。
中间态数据集合举例：征信机构开发的大模型产品使用的已经被其他系统初步加工过的数据。
加工后的数据集合即产成品数据集合。
数据产成品集合举例：征信机构自主加工后生成的可以被客户端直接调用使用而不需要进一步处理的数据。
数据产品，是指将数据原始资源转化为能对内产生经济价值或对外形成经济利益流入的产品。它可以是基于软件产品和服务的服务性产品，也可以是将软件产品、服务与数据资产的权益打包后形成的权益性产品。
数据产品的分类如下表所示，下面我们将对不同类型的数据产品进行分类和详细解释，让读者更好地理解它们的含义和特点。
表 数据产品的分类
数据处理软件产品是指用于处理、分析、转换和管理数据的（软件）产品。这些产品旨在帮助用户从原始数据中提取有价值的信息，进行数据清洗、整合、分析和可视化等操作，从而提升数据的质量和可用性。包括：
ETL 工具：用于数据的提取、转换和加载。
数据库和数据仓库：用于存储和管理大量的数据。它们支持数据的增 删、改、查等基本操作，也支持数据分析和查询等复杂操作。
数据可视化软件：用于将数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解和分析数据，通常提供了丰富的图表类型和交互功能。
大数据处理软件：专门用于处理大规模数据的软件产品，如 Hadoop、Spark 等。
数据报告软件产品是基于数据处理和分析结果，以报告形式展现的数据产品。它旨在将复杂的数据转化为易于理解和使用的信息，帮助用户快速了解数据的关键点和趋势，从而做出明智的决策。
数据交易软件产品是指专门用于支持数据交易活动的软件工具或平台，它的主要功能是赋能交易方和促进数据流通。具体赋能项如数据商品公示、数据供需对接、数据分销售等。这类软件产品为数据买卖双方提供了一个便捷、安全的交易环境，促进了数据的流通和交易。
专业工具软件产品是指针对特定领域或任务，提供高度专业化的功能和工具的软件产品。专业工具软件产品的应用范围非常广泛，可以涵盖各个领域和行业，如设计、开发、数据分析、项目管理等。例如，在规划设计领域，专业工具软件产品可以提供绘图、建模、辅助规划等功能。在数据要素大发展的环境下，这些产品表现出以下显著特点。
流程自动化：针对特定领域的知识体系和方法论，提供了丰富的专业功能和工具来实现自动或半自动化，以满足提高工作效率的需求。
高度数据驱动：针对特定领域，将大量信息数据化、模型化，通过数据和模型共享服务实现整体效率的提升。
SaaS 是常见的数据软件服务产品。SaaS 是一种软件交付模式，它通过网络（通常是互联网）提供软件服务。在这种模式下，客户不需要购买和维护软件及其相关的硬件设备，而是可以通过订阅的方式获得所需的软件服务。
DaaS 是一种将数据作为服务提供的模式，旨在使得数据更易于访问、使用和分析。在 DaaS 模型中，数据提供商将数据以服务的形式提供给客户，用户无须自行收集、整理和处理数据，只需订阅或购买服务即可获取所需的数据。需要指出的是，合同双方需要在合同中明确处理后的数据的持有权归属，以避免在未来造成不必要的民事纠纷。
数据加工使用权产品：这是一种将数据原始资源授权给企业外部主体进行加工和使用的产品形式。需要注意的是，获得授权的主体并没有获得交付数据的持有权，但它拥有交付数据再加工后产生的新数据的持有权。
数据产品经营权产品：这是一种将数据原始资源或数据软件产品的用益权授权给企业外部主体的产品形式。简单来说就是，数据持有者允许其他企业在特定区域内销售其数据产品。例如，数据产品持有企业向外出售其持有数据产品在 A 地区的分销权。
资产与授权权利相结合的产品，是指将特定的资产与相关的授权权利结合，形成一个整体的产品来满足用户的特定需求。这种产品形式通常涉及软件系统的出售、出租、转让，知识产权、数据加工使用权、数据产品经营权等权益的整合和打包。举例：数据持有企业向外进行数据特许经营招商，它对加盟商提供的产品包括①在合同规定的时间、场景下对其持有的数据的加工使用权；②在合同规定的场景、地域内对其数据产品服务的分销权；③定制的数据处理系统。其中①和②为数据权益性产品，③为数据软件产品，且三者都是以无形资产形式实现经济利益流入。
数据资产是指由组织合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录的结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中，并非所有的数据资源都构成数据资产，需要通过对数据资源进行主动管理，才能形成能够被识别和广泛应用的具备经济意义的数据资产。
《一本书讲透数据资产入表》中首次提出数据的“三次入表理论”：即以数据原始资源入表、以数据产品入表及其他资产入表。在实践中，数据资产入表过程是一个分阶段的价值创造过程。
初次入表，即底层资产入表，奠定了企业数据资产的基础，为后续的数据应用和价值挖掘提供了可能。
二次入表，即增值资产入表，通过量化数据在加工和应用中的增值价值，深化企业数据的商业价值挖掘。
三次入表，即金融资产转化后入表，将数据资源转化为外部金融资产，帮助企业利用数据实现金融价值。
从底层资产的确认到增值资产的计量，再到金融资产的转化，每一个阶段都为企业创造了不同的价值。通过有效地管理和利用这些数据资产，企业能够更好地挖掘数据的商业价值，推动业务创新和发展。（亿企空间）
