從商業決策到科學研究，從個性化服務到社會治理，數據都在發揮著越來越重要的作用。然而，對于數據資源、數據資產和數據要素這三個概念，人們往往容易混淆。為了更好地理解和利用數據，有必要對這三個概念進行深入的辨析。下面億信華辰將逐一探討這三個概念的定義、特征以及相互關系，以期幫助您建立清晰的認識，為實際應用提供指導。

數據要素相關概念的定義與內涵

1、數據要素相關的概念

數據資源（Data Resource）
數據資源是指為以電子化形式記錄和保存的具備原始性、可機器讀取、可供社會化再利用的數據集合。區別數據與數據資源的依據主要在于數據是否具有使用價值。具體 而言，經過收集、存儲、運維后形成的電子化、規模化、能夠為組織（政府機構、企事業單位等）產生一定價值的數據被視作數據資源。

數據資產（Data Asset）
數據資產是指由組織合法擁有或控制的數據，以電子或其他方式記錄的結構化或非結構化數據，可進行計量或交易，能直接或間接帶來經濟效益和社會效益。在組織中， 并非所有的數據資源都構成數據資產，需要通過對數據資源進行主動管理，才能形成能夠被識別和廣泛應用的具備經濟意義的數據資產。

數據要素（Data Capital as Factor of Production）
數據要素是指為根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態。依據十九屆四中全會提出的“將數據列為生產要素”與生產要素的定義，數據要素是參與到社會生產經營活動中，為所有者或使用者帶來經濟效益的數據資產。因此，“數據要素”一詞是面向數字經濟、在討論生產力和生產關系的語境中對“數據”的指代， 是對數據促進價值生產的強調。

數據要素市場化（Market-based allocation of factors）

數據要素市場化是指將數據作為一種要素資源，通過市場機制進行交易、流通和配置。 數據要素市場化配置的關鍵在于通過市場化的流通手段，讓數據向最需要的地方流轉聚集，讓不同來源的優質數據在新的業務需求和場景中匯聚融合，在跨領域數據融合中產生更大效益，實現雙贏、多贏的價值利用。

2、數據要素的內涵
數據作為生產要素指的是在現代經濟中我們將數據視為一種重要的資源，類似與勞動力、資本和土地。核心內涵可以從三個方面概述：

數據是一種新的生產力：隨著人類社會的不斷發展，生產要素也在不斷變化。最初的生產要素包括勞動力、土地和資本。然而，隨著科技的進步和工業革命的到來，新的生產要素不斷涌現，如技術、知識和創新等。這些新生產要素的引入和應用推動了生產力的提升和社會經濟的發展。數據作為一種新興的生產要素，它不僅是一種資源，而且是一種能夠被收集、存儲、分析和應用的信息形式。能夠作為獨立的維度使得它能夠為生產和決策提供更加精確、實時和全面的支持。

數據驅動的生產方式：數據的引入還促使形成了一種新的生產方式，即數據驅動的生產方式。在這種方式下，數據成為了決策制定和創新的重要依據，數據挖掘分析成為了生產的關鍵環節。數據驅動的生產方式能夠更加靈活、快速的響應市場變化和需求變化，提高決策效果和創新效果。

創造價值和滿足需求：數據作為生產要素的出現實質上指向了生產的本質，生產的本質在于創造價值和滿足需求。通過數據的挖掘分析，我們可以更好的了解市場需求、消費者行為、產品性能等信息，從而更加準確地預測和滿足需求。

數據作為生產要素的出現不僅豐富了生產要素的含義，而且指向了生產的本質。因此， 我們需要不斷關注和探索數據的應用，以推動生產力的提升和社會經濟的進一步發展。

數據要素市場化進程持續加快
隨著數據要素產業經濟的興起，國家對數據要素的重視程度不斷提升。國家在制定相關政策法規、推動數據開放共享和促進數據產業發展等方面采取了積極的措施，鼓勵和支持數據要素的收集、整合、管理和應用，為數據要素創造了良好的政策環境和發展條件。

國家層面對數據要素市場化的政策導向主要強調在處理數據的合法合規，保護數據不會被非法獲取、篡改或濫用，數據的存儲、傳輸和處理過程中采用了安全的技術和加 密手段，以保障數據的完整性和機密性，推崇數據的共享和開放，以促進創新和經濟發展，倡導建立健全的數據治理機制，通過明確的政策和規范，對數據的收集、存儲、使用和共享進行規范管理。

圖 1. 數據要素相關政策法規

各地方政府貫徹落實中央政策，探索數據要素流通頂層設計并陸續出臺了地方相關數據條例和公共數據管理辦法。

地方政府陸續出臺政策的主要導向包括數據共享與開放、數據安全與保護、數據質量與準確性、數據治理與責任以及數據應用與創新。導向旨在促進數據的合理利用、保護和管理，為政府決策和公眾服務提供有效支持。

在政策的引導和推動下，數據要素市場化進程加速，有助于實現數據要素的價值最大化和流動性提升，推動數據產業鏈的發展和創新。為了有效實現數據要素市場化，相 應的市場定價和交易模式得以建立，以確保數據要素的價值更加透明和公正，并促進數據要素市場的健康發展。這些舉措都為國家經濟和社會發展帶來了重要的意義和影響，并為企業提供了更多的商機和合作空間。

數據要素化的實施路徑
基于大量的理論研究和應用實踐，我們認為商業銀行要實現數據要素化且最終參與到數據要素產業生態中，需要經歷以下三個階段：

圖 2. 數據要素產業發展路徑

業務數據化：業務數據化是指將各項業務活動和過程轉化為可量化、可記錄和可分析的數據形式。商業銀行涉及廣泛的業務領域，包括存款、貸款、投資、交易等。業務 數據化的第一步是通過系統和技術手段收集和整合各項業務的數據。這些數據可以來自于客戶交易、業務操作、市場行情、風險評估等多個來源。通過對這些數據進行治理和管理，保證數據的源頭質量，未來可以幫助銀行更好地理解和分析業務運營狀況，支持決策制定、風險管理和客戶服務等方面。

數據資產化：數據資產化是指將數據視為一種重要的資產，并將其管理、促進利用和價值最大化的過程，通過對數據進行識別、分類和標記，以確定不同數據的價值和用途。 數據資產可以包括客戶數據、交易數據、風險數據、市場數據等。不同類型的數據資產基于數據應用目標進行相應的成本與價值計量，并進行有效的管理和利用，幫助銀行提高數據價值和運營效率。

資產要素化：資產要素化則是通過要素化識別出有“活性”的數據資產，在分析和挖掘中發現有價值的信息和洞察，支持決策制定和業務創新，實現客戶洞察、風險管理、 營銷策略優化等方面的增值。同時，也能為銀行帶來商業機會，例如數據交易、數據合作等， 進一步增強銀行的競爭力和盈利能力。

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，作為技術型數商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。