◎編輯｜數字經濟先鋒號

◎作者 | 許鐵（數聯產服數字經濟研究中心）

近段時期以來，數據要素產業利好政策密集出臺，企業數據資產“入表”成為了大勢所趨。數據要素頂層設計方案加速落地，推動企業數字化轉型提檔加速，提升數據管理能力、實現數據資產價值成為企業下一階段核心競爭力構建的關鍵。數據資產可以為企業提供更豐富的融資渠道，降低融資成本，為企業的可持續發展提供有力支持。

在此重大利好背景下，網絡上也大量充斥著“數據資產入表的秘密武器”、“入表流程寶典”等所謂方法論，讓數據資產這個新生事物更顯得神秘和復雜。

通過參與組織數據要素價值化研討會(Data Factor Valuation Seminar)、參與編制宣貫企業數據資產入表規范、參與“數據資產入表”SDO(高級數據官)專訓營和開展數據資產管理師DMP研修課程，以及實施多個數據資產相關數據治理項目，數聯產服數據資產團隊積累了一些來自一線的經驗。本文旨在結合這些實踐中的理解和體會，回答四個關于數據資產入表的基本問題：一是什么是數據資產入表？二是入表怎么做？三是數據資產怎么變現？四是變現和誰玩？

一、什么是“數據資產入表”

數據資產入表：是一個將組織的各類數據資產進行登記、分類、評估和管理的流程。

數據資產包括：客戶信息、交易記錄、產品數據、財務數據等。做個比喻，數據資產入表就像是給公司的數據資產做“人口普查”。

①找出公司有哪些數據=找出數據的“身份信息”，比如數據的名稱、類型、來源、存儲位置等。

②對這些數據進行分類=給人分類、分成不同的群體，比如內部數據、外部數據、公開數據等。

③對這些數據的價值進行評估=評估一個人的能力或者財富，看看這些數據對公司有什么樣的價值，是高價值還是低價值。

④對這些數據進行管理=管理一個社區的人口，確保數據的安全、質量和合規性。

二、如何實現數據資產入表？

結合圖書館管理做個數據資產入表路徑的比喻：

①數據資產清點

清點藏書=識別和清點組織的所有數據資產；

標記藏書（給每本書分配一個唯一的書號）=給每個數據資產分配一個唯一的數據資產編號。

②數據資產分類

分類藏書=數據資產也需要按照類型、用途等進行分類；

編目藏書（給每本書建立詳細的作者或出版日期等目錄信息）=建立詳細的資產目錄。

③數據資產評估

圖書價值評估=數據資產的價值評估（根據其對組織的貢獻和潛在影響）；

風險評估（防盜或損壞）=評估數據安全和合規風險。

④數據資產治理

制定借閱規則=建立數據治理政策；

分配藏書維護責任=明確數據的所有者/管理者/使用者的責任。

⑤數據資產管理

使用技術管理藏書=合適的技術和工具來存儲、管理和分析數據。

⑥數據資產利用

開放圖書借閱=使用數據資產進行決策分析。

三、數據資產變現怎么玩？

我們認為，數據資產入表是指將企業的數據資源進行全面梳理、分類、定價和登記，形成數據資產臺賬，納入企業資產管理體系。這是數據資產管理的基礎性工作，是后續數據資產運營的前提和基礎，入表后就進入交易、融資、代運營環節。

入表、交易、融資、代運營，是實現數據資產價值的四種主要方式。在實際運用中,這四種方式相輔相成，可以靈活組合。不同的企業應根據自身的戰略目標、數據稟賦、經營實力等,因企制宜地選擇價值實現路徑。比如，互聯網頭部企業數據資源豐富，技術能力突出，可以獨立開展數據運營，打造數據驅動的新業務。傳統企業數據積累較少，可先聚焦內部數據應用，在數字化轉型中沉淀數據，同步引入第三方數據開拓增量空間。中小企業資源有限，可與大企業開展定向數據交易合作，專注細分領域，做強特色數據。再如，數據量大、實時性要求高的企業，如金融企業，可采取API輸出、數據服務訂閱等模式，實現批量化、自動化交易。而對數據質量要求較高的企業，如醫療健康行業，則更傾向于一次性購買和使用經過專業審核的優質數據集。

企業還可分階段組合運用各種盤活方式。如在初期聚焦數據積累,將優質數據資產化，形成數據資產負債表，為后續運營夯實基礎。而后，圍繞核心場景開展數據交易，如出售汽車后市場數據給保險、維修等合作伙伴。待交易模式成熟，可進一步拓展數據融資，如開展供應鏈金融ABS、消費信貸ABS等數據資產證券化。在應用成效初顯時，可嘗試引入行業領先的數據服務商代為運營，借外力做強數據核心競爭力。

我們認為，實現數據價值沒有統一模板，關鍵要立足企業戰略,把握行業特點,依托自身優勢，選準發力方向。同時,要樹立系統觀念,統籌協調各種路徑，以開放心態加強跨界合作，在與合作伙伴的互利共贏中共同做大數據生態。此外,數據運營要堅持合規、安全、互信的底線,在用好用活的同時，更要用正用法。

四、怎樣選擇靠譜的數據服務商一起玩

在大數據時代，數據運營不僅要“會存會算”，更要“會用會玩”。數據服務商要為客戶提供全生命周期、全鏈條的增值服務，實現數據價值“全景式”變現。

1. 咨詢規劃：服務商為客戶提供數據應用的戰略咨詢、規劃設計、評估論證等服務，助力企業頂層設計。

2. 數據治理：服務商可提供數據標準制定、主數據管理、元數據管理等治理服務，夯實數據應用基礎。

3. 數據開發：服務商利用人工智能、機器學習等技術，開發數據分析、挖掘、可視化等工具產品，為客戶個性化定制開發。

4. 數據運營：服務商根據客戶需求,提供數據采集、清洗、加工、分析、應用等一攬子運營服務，實現數據資產增值。

5. 數據變現：服務商可將數據產品、數據服務進行市場化運作，通過API輸出、模型眾包、報告銷售等方式實現變現。

6. 安全合規：服務商全流程融入數據安全保護和隱私合規機制，提供數據分級分類、脫敏加密、訪問審計等安全服務。

7. 培訓賦能：針對客戶技術和業務人員，開展數據思維和數據技能培訓，幫助企業完善數據應用人才體系。

我們建議，靠譜的數據服務商伙伴要以敏捷迭代的方式推進數據開發運營，快速響應客戶需求變化。同時堅持需求導向，從用戶痛點和應用場景出發，持續優化算法模型,改進數據服務。通過數據資產全生命周期運營，服務商可為客戶創造長期、穩定的數據紅利。

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