黨的十九屆四中全會首次將“數據”歸為一種生產要素，標志著數字經濟以數據為核心要素邁入新時代。數據要素引發的生產要素變革正在重塑著我們的需求、生產、供應和消費，從而改變了社會的組織和運作方式。隨著“數據”在各國經濟數字化發展和國家戰略規劃中的日益突顯，數據資產和數據資產管理作為推動數據要素市場發展、助力企業數字化轉型的關鍵，已經引起了更多企業的關注和實踐。

從企業和政府機構等需求端來看，隨著互聯網時代大數據應用的普及，越來越多的企業/機構開始認識到數據的重要性，并積極推動數字化建設，以建立基于自身業務積累的數據采集、分析體系，從而形成自身的數據生產要素，并將這些數據要素應用到實際的管理決策中。隨著中國市場企業數字化建設的不斷深入，數據要素除了滿足于日常的管理運營之外，也開始呈現出數據資產化的狀態，可以說當前中國市場在數據要素的應用上正處于將散亂的各項數據整合加工過渡到數據資產的數據資產化階段。

01數字化建設需求旺盛：
數據要素的積累呈爆發式增長。從宏觀經濟發展環境來看，中國經濟已經邁入增速換擋期，未來將更多地面向產業升級方向，推動中國制造2025、新基建等產業升級舉措。在這樣的背景下，中國企業/機構面臨著較高的改革轉型壓力，數字化建設需求空前巨大，尤其在疫情的影響下，企業、政府機構等加速了向數字化轉型的迫切程度，希望通過數字化建設實現降本增效，推動管理思想、業務模式、營銷策略等方面的轉型升級。
因此，在中國經濟邁入增速換擋期的當下，中國市場的數字化建設需求呈現急劇增長的態勢。隨著數字化建設程度的不斷提高，將會有更多的企業、政府機構等積累產生大量數據資源，越來越多的企業/機構開始認識到這些數據的價值，并希望對這些數據要素進行整合與管理，以便為企業/機構管理者提供決策輔助支持。

02數據要素應用發展已歷四個階段，現在邁入第四階段——數智融合階段。初步梳理顯示，中國市場數據要素的管理和應用經歷了四個階段，分別是起步階段、成長階段、變革階段和融合階段。起步階段主要側重于數據的收集、存儲和查詢，典型代表產品是數據庫。然而，隨著數據量的不斷增長，原有的簡單數據存儲查詢已無法滿足企業對數據要素的需求，從而進入成長階段，開始重視數據的處理與分析，典型代表產品為數據倉庫和商業智能系統（BI）。

隨著中國互聯網的迅猛發展，大數據平臺開始興起，大量企業積累的數據進入大數據級別，從而啟動了將業務進行數據化的過程，將數據要素應用推進到第三個階段，即變革階段。隨著企業對數據要素的重視程度日益提高，數據要素的應用也日益深入和廣泛，促使數據要素的管理和應用進入了新的發展階段。從2017年開始，中國市場率先提出了數據中臺的概念，嘗試實現數智融合發展，為管理決策提供智能輔助功能，開啟了數據要素管理與應用的第四個階段，即融合階段。融合階段最顯著的特征是數據與各種先進技術的融合發展，以及數據整合帶來的數據資產化現象。隨著云計算、5G等技術的成熟與發展，未來企業/機構將更多地實現大數據與人工智能、云計算、物聯網等方面的技術融合。

03數據融合階段的兩大路徑：智能決策和數據資產化與變現。在數據融合階段，數據要素的應用方向產生了兩個分支，除了滿足日常運營和管理決策之外，還出現了將數據要素整合為資產包，并進行統一管理和銷售變現的第二個重要方向。隨著中國市場數字化建設程度不斷加深，越來越多的機構積累了基于自身業務的數據源，這些機構除了輔助管理層決策和日常運營外，還試圖將這些數據轉變為商品，實現收入目標，從而實現數據資產化的過程轉變。

當前，中國市場大多數企業和機構在數字化建設過程中，對于數據要素的管理與應用更多地集中在輔助運營和決策方面，而對數據資產化的管理與變現方面關注較少。從數字化建設的角度來看，數據是企業/機構的重要資產和關鍵生產要素，將數據整合成資產包，發揮生產要素的作用，是數字化建設的根本目的。因此，未來企業/機構對于數據資產化的需求將逐步提高，成為數智融合階段數據發展的兩大路徑之一。

04 數據資產化的發展歷程與概念
海比研究院指出，數據資產化的發展可以大致分為兩個階段。第一個階段是數據資產的形成階段，主要包括源數據、數據采集、轉化和存儲等環節。第二個階段是數據資產的管理使用與變現階段，包括數據挖掘、數據分析、可視化、數據內部應用和數據交易變現等。

目前，中國的企業和機構大多處于數據資產化的第一個階段，即數據資產的形成階段。這一階段的實現得益于數字化建設的推進、互聯網的發展以及物聯網、工業互聯網、5G等技術的成熟與應用。企業和機構可以通過獲取大量的內部生產運營數據、管理數據、工業設備數據以及來自第三方的數據等，通過整合這些不同來源的數據，建立基于自身業務的數據資產，實現數據資產化。

在數據資產形成階段，最顯著的特點是將來自不同來源的數據整合起來，將源數據、數據采集、存儲、分析、管理和應用等各個環節融合成一個整體，形成基于企業/機構自身數據資源的數據資產包。這個數據要素的全流程整合過程被稱為數據資產化。將數據資產化過程中所需的源數據、數據采集、存儲、處理和應用的軟件產品和服務統稱為數據資產化工具。

05 數據資產化的業務價值鏈分析
對于一家企業或機構來說，數據資產化的業務價值鏈可以分為五大環節，七小環節。這五大環節分別是源數據、數據采集、數據存儲、數據處理和數據應用，其中數據應用又可細分為三個小環節，包括可視化、內部應用和交易變現。

源數據是數據的來源，數據采集包括數據抽取、清洗和加載等過程，數據存儲主要是將采集清洗后的數據進行保存，數據處理包括數據挖掘、數據檢索和商業智能分析等。可視化側重于數據集成與可視化展示，內部應用強調數據對企業或機構內部運營和管理決策的支持，體現其作為生產要素的價值，而交易變現更多關注數據業務化和數據資產的變現等方面。

從整個數據資產化的業務鏈條來看，源數據、數據存儲和數據交易變現是戰略環節，對整個業務鏈條產生重大影響。提供數據資產化工具的廠商應該將經營范圍覆蓋這些戰略環節，或與之形成戰略合作關系，以鞏固在行業內的優勢地位。

06 數據資產化工具
從數據治理到數據資產管理是企業數字化轉型的關鍵步驟。通過建立完善的數據治理體系、構建數據資產目錄、挖掘數據的潛在價值、拓展數據應用場景以及培養數據人才隊伍等措施，企業可以實現對數據資產的全面管理和高效利用，為企業的可持續發展提供有力支持。

然而，當前我國的數據資產管理仍處于初步探索階段，企業普遍面臨著數據質量參差不齊、數據孤島現象嚴重、數據煙囪以及數據流通不暢等問題。這些問題給企業帶來了決策失誤的風險、信息流通與共享的困難、數據使用效率低下以及使用成本高昂等多重挑戰。在這樣的背景下，億信華辰憑借其在產品技術方面的領先地位以及豐富的最佳實踐方法論，成功打造了一站式、全方位的數據資產入表解決方案。該解決方案旨在幫助企業有效地管理數據資產，從而釋放新的生產力，推動企業朝著更高效、更智能的方向發展。

針對當前市場上對數據資產入表需求的持續增長，億信華辰不僅提供全套的數據治理軟件，使數據采集、加工、治理和應用更加便捷，還為企業建立起數據入表所需的信息系統，并提供成本法入表服務，助力實現半自動化和全自動化的數據入表工具。同時，億信華辰與各生態伙伴合作，共同建立了“數據資產入表服務鏈合體”，為客戶提供數據資產入表及數據資產交易等一站式服務。這些服務包括咨詢規劃、數據治理、數據資產管理、會計審計、法律咨詢、數據產品開發等能力，為企業提供專業化服務，并全程指導企業有效地進行數據資產入表工作。