— 01 —什么是數據資產化？
在了解數據資產化之前，首先要了解“數據資產”是什么。近年來國內對數據資產的定義主要參考了現行會計準則對于資產的定義，即資產是企業過去的交易或事項形成的，由企業擁有或控制的，預期會給企業帶來經濟利益的資源。數據資產化是發揮數據要素作用的重要環節，其他兩個環節是數據資源化和數據資本化。

數據資源化：是指了解不同數據的利用方式，并對數據進行探明和標識的過程。數據資源化會形成某種稀缺性，從而引出資源的優化配置需求。不同數據集由于質量、規模等差異，所蘊含的信息量和在不同部門之間的動態分布各有不同，從而構成數據要素流動的原動力。

數據資產化：即數據從原始數據逐步轉變為數據資產的過程。從數據資產的形成過程來看，數據資產化是圍繞數據的價值創造活動，包括數據采集、加工、治理、開發以及交易等諸多環節和流程，最終目的是推動數據向數據資產轉化，激發和釋放數據價值潛能。結合數據形態變化與價值實現的具體過程，數據資產化過程可以概括為以下四個階段：業務數據化、數據資源化、數據產品化、數據資產化。從狹義角度理解，數據資產化指的就是數據資源完成入表并被確認為會計學意義上的資產。

數據資本化：是指通過數據交易、流通等實現數據要素社會化配置的過程。比如數據可以直接通過變成等量資本入股，這是數據作為新型生產要素，融入我國資本市場和經濟價值創造體系的直觀體現。資產化是資源化的結果，也是資本化的起點，要求在生產過程中承認數據的價值創造貢獻，并提供價值的變現渠道。

經過這三個階段，數據具有通用性、全局性、價值性、流通性等多種屬性后，數據才可以稱為生產要素。

— 02 —數據怎樣成為資產？
當前，“數據現已成為企業的重要資產之一”已成為共識。數據資產（data asset）這一概念也在各類文本中被不斷定義，目前官方發布的正式文本中關于數據資產的定義主要如下表所示：

規范名稱
定義
《信息技術服務 治理 第5部分：數據治理規范》（GB/T 34960.5-2018）

數據資產，組織擁有和控制的、能夠產生效益的數據資源。

《電子商務數據資產評價指標體系》（GB/T 37550-2019）
數據資產，以數據為載體和表現形式，能夠持續發揮作用并且帶來經濟利益的數字化資源。
注1：數據資產能夠為組織帶來潛在價值或實際價值。
注2：數據資產能夠估值、交易，并以貨幣計量。
注3：數據資產包含結構化數據、非結構化數據和半結構化數據。

《信息技術服務 數據資產 管理要求》（GB/T 40685-2021）
數據資產，合法擁有或者控制的，能進行計量的，為組織帶來經濟和社會價值的數據資源。

《信息技術 大數據 數據資產價值評估（征求意見稿）》
數據資產，以數據為載體和表現形式，能進行計量的，并能為組織帶來直接或者間接經濟利益的數據資源。

中國資產評估協會《數據資產評估指導意見（征求意見稿）》
數據資產，是指特定主體合法擁有或者控制的、能進行貨幣計量的、且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源。

浙江省地方標準《數據資產確認工作指南（征求意見稿）》
數據資產，會計主體過去的交易或事項形成的，由會計主體擁有或者合法控制的，能進行可靠計量的，預期會給會計主體帶來經濟利益或產生服務潛力的數據資源。

那么數據怎樣成為資產呢？
數據基本可以定義為“信息的載體”，它可以表現為數據庫、文檔、圖片、視頻等各種形式，并作為信息系統的輸入和輸出而存在。并不是所有的數據都是資產，只有可控制、可變現、可度量的數據才能成為資產。

盡管大部分企業擁有豐富的數據資源，但很多企業的現狀是空有數據，卻不能發揮價值，形成不了企業的數據資產。能真正將這些數據發揮價值，并通過實際應用帶來收益的企業就更少了。從根本上來看，是因為“數據”只是“數據”。能為企業帶來價值的，不是“數據”本身，而是可以提供價值的“信息”。

因此，將數據轉化為信息是這個過程的關鍵。當前，數據資產管理已構建出一套完整的科學管理體系。數據治理的目的是讓數據充分流通起來，對內促進數據全面共享互通，對外實現數據資產運營。

在工具維度，企業可以通過億信華辰睿治數據治理平臺，制定元數據模型、數據標準等規范，采集并維護完整的元數據信息，打通數據關系網絡，實現數據的標準化和資產化管理。通過規則配置監控數據質量、持續進行數據治理，幫助企業將數據轉化為資產。

— 03 —數據怎樣進入資產負債表
數據資產到底如何入表，可以拆解為三步，第一步是入表形成原始資產，第二步是形成無形資產收入，第三步是形成存量資產。

第一步：入表形成原始資產
原始資產入表是指系統建設及數據生成等所產生的成本費用，以成本法入表，構成數據資源的初始資產價格。就是說現在，不管有沒有做數據治理，你手頭如果是有數據，至少這些東西是有可能成為數據資產的。這個時候，先不去考慮未來怎么變現，如果有大量的數據可以形成資產，就先以成本法的方式進行入表，將原來不可計量的這個數據，以貨幣計量的形式變為你的資產，然后接下來可以用來調節企業的利潤表以及資產負債表。

此外，通過將數據資源進行成本法入表，首先就已經把手里可以產生經濟價值的數據資源做了一次梳理，然后通過梳理也基本知道了未來如果開發或售賣數據產品大概應該怎么定價。

在這個步驟中，也分為三小步。第一步是前置條件階段，第二步是準備階段，第三步是實施階段。

（1）前置條件
如果一家企業連基礎的信息化系統都沒有，就不具備數據入表以及數據資產化的條件。如果企業已經完成了信息化建設，接下來需要做的是對企業的數據治理程度和數據管理能力先做一個必要的評估。目前市面上可以依據的標準DCMM以及DAMA兩個標準，都能幫企業確認自己是否具有有效利用自身數據的能力。還有一個是數據資產的入表前改造工作。這里主要涉及的是數據分類分級工具準備、數據成本計量工具準備、財務系統準備等。

（2）準備階段
首先需要確認資產類型，是無形資產還是存貨。此外還需要確認資產類別和安全等級，開始做分類分級相應的工作。

（3）實施階段
需要做數據資產成本構成梳理，梳理清楚錢都花去哪兒了；此外還需要進行會計計量入表，即具體以什么科目記錄成本；后續計量準備涉及到，一旦入表，以什么形式攤銷，如果存在減值或者要終止的時候，需要怎樣進行確認。

第二步，形成無形資產收入

要強調的是，這里所說的是非存貨路徑，因為前面也提到存貨其實存在一些弊端。

什么是無形資產收入？像加盟費跟特許經營是無形資產，然后還有軟件授權使用費及其他由無形資產產生的應收款等，都是無形資產收入。

如果走的是非存貨、即無形資產路線的話，能有效地規避現在由于政策供給層面沒有跟上導致的數據確權問題。因為如果走無形資產路徑的話，就不是直接賣數據，而是提供數據服務。比如對于部分不能直接出售的數據，可以軟件或者其他的方式脫敏，然后提供一個計算結果，在此過程中，由于看不到原始數據，從某種意義上就能避免一些法律上的問題。這些交易也能證明資產預期會給企業帶來的經濟利益。只有證明了預期的價值，才能用收益法跟市場法給資產估個好價。

這個階段的工作拆分也是前置條件、準備階段和實施階段這三步。

（1）前置條件
首先企業需要問自己一個問題：我的這些數據是否真的有市場需求，未來想創造出來的，不管是商業模式還是銷售計劃，可行性到底有多高，市場上是否存在真正的需方。如果沒有做這一步，很有可能會花了非常大的成本，造出來一個市場上無人買單的產品，造成巨大浪費。接下來還需要考慮，數據需方愿意以什么方式進行付費，這里主要涉及價格以及付費方式的問題，這決定了數據能否形成穩定、持續的收益。

（2）準備階段
現在數據交易所主要會分以API、或數據包或數據模型的方式來交付數據產品。如果走無形資產路線，賣的就不是數據本身而是數據服務，所以可選擇數據模型或數據軟件服務的形式。軟件產品以特許經營、軟件授權等方式來產生可持續現金流。

（3）實施階段
這是又一次系統建設的過程，具體說來可以叫做數據產品開發。數據產品的供給渠道搭建可分為直銷和分銷。數據產品的結算系統搭建非常關鍵，因為結算在哪里往往決定了分錢在哪里，這也就決定了，最有動力的人在哪里。這個利益分配機制的搭建非常重要，尤其當走分銷路線時。

數據品牌的建設也至關重要，現在是數據要素的建設時期，也就是初步發展時期，但經濟學告訴我們，每個細分行業里面，最終只會有少數幾個品牌存活下來。所以市場的參與者需要從一開始就建立營銷體系以及品牌意識，為下一階段的殘酷競爭做好相應準備。特別是在數據市場里，因為數據可以無限復制，具有弱排他性，這也就造成雖然整體市場會非常大，但是每個行業里市場份額并不會太大，只能支撐少數幾個品牌活下來，所以數據產品的營銷工作至關重要。

第三步：形成存量資產
存量資產是指企業所擁有全部可確指的資產，企業的應收賬款、其他應收款、無形資產都屬于企業的存量資產。這里重點要指出的是應收賬款和其他應收款，數據一旦成為數據商品，只要交易量上來，就會形成數據相關的應收賬款，還有存貨相關的抵押賬款等，這些款項都能形成業內所說的金融資產。只有形成了眾多金融資產的情況下，才能構建金融資產池，然后才能走到金融化這一步。而金融化往往實現模式就是證券化。形成存量資產的后續影響是數據的貨幣化。一旦數據資產能實現證券化，從某種意義上數據本身就變成了貨幣。

如果未來要做到數據貨幣化，真正應該形成的是基于數據產品為標的物的可持續現金流的產生，并基于此形成應收賬款。要將買賣關系變成借貸關系，再變成投資產品。比如房地產市場的整個發展歷程，就充分證明了這個理念。

舉一個現實中正在發生的例子，如果大家有關注投資領域以及政策層面，會看到最近這兩年REITs（不動產投資信托基金非常火），它是將不動產形成的金融資產組合打包形成一個資產池，然后進行資產證券化，資產證券化就是發債。

— 04 —小結
數據資產入表只是完成了程序上的打通，數據資產如何常態化的識別、確認、計量、使用、交易及最大化持續發揮價值，涉及企業內部的數據治理、數據資產確權、配套數據資產管理的制度設計、數據架構設計、數據資產的全生命周期管理等內容，甚至數據指標體系設計、主數據管理等具體議題，以及數據資源的分類采集、采購、脫敏、清洗、標注、加工、整合、分析、可視化，也離不開數據湖、數據倉庫、數據中臺與數據主題分析、專業展示等專業工具，億信華辰可以為企業提供上述全套All in的咨詢、方案與產品及落地交付。

為了更好幫助國有企業、上市公司數據資產入表，基于睿治數據治理平臺，億信華辰還為企業提供了數據入表系統，旨在協助企業高效合規地管理數據資產，為數據入表提供全面解決方案。如有相關需求，歡迎私信聯系。