數據成為生產要素已是社會共識，但不是所有數據都有資產價值。數據資源當中被重復使用的那部分才會資產化，具有流通中的定價，有些數據資產被專業開發變成數據產品，具有商品價值。從數據原始資源到數據產品，再到數據資產，是數據要素價值釋放的路徑。

1. 數據原始資源的概念 要定義數據原始資源，首先需要明確什么是數據資源。數據資源是指對于其持有主體而言有可能產生價值的數據。數據資源通常存儲在數據庫管理系統或其他軟件（例如電子表格）的數據庫中。由于數據的可加工性、易加工性和多用途性，很難區分一個數據是否會在未來被加工或者被其他系統使用而產生附加經濟價值。同時為了區別于數據產品這類數據資源，我們將那些以結構化形式存儲、尚未被系統終端使用且未呈現在最終用戶面前的數據資源稱為數據原始資源。通過將數據資源劃分為數據原始資源和數據產品，我們能更方便地根據數據資產的本質歸集不同類型的歷史成本。具體來說，數據原始資源主要用于歸集系統每時每刻不斷產生的數據的維護和加工成本。會計存在周期，不同會計周期內產出的數據需要一個載體，用來記錄該周期下的成本發生和構成情況。

2. 數據原始資源的分類

  ①外部采購或交換的數據集合外部采購的數據集合指的是外部采購取得的數據集合。舉例：征信機構從電商平臺采購的商家或者交易、支付、信貸數據。外部交換的數據集合指的是外部交換取得的數據集合。舉例：征信機構通過提供優惠價格服務從電商平臺交換來的商家或者交易、支付、信貸數據。

②外部爬取的數據集合爬取是指從一個網站或網頁上抓取、收集、下載信息的過程，通常是通過編程語言和相應的爬蟲工具來實現的。爬取的數據可以用于各種目的，如數據挖掘、數據分析、機器學習等。外部爬取的數據集合舉例：征信機構通過軟件從網絡上抓取的可以免費獲得的公開數據。

③自主采集的數據集合自主采集是指通過一定的技術手段，從自有系統、數據產生者處生產或取得數據的過程。自主采集的數據集合舉例：征信機構通過自有的問卷收集系統從其客戶那里以電子表單問卷的方式獲得的數據。加工中的數據集合主要是指中間態數據集合。中間態數據是指處于不同狀態之間的過渡狀態的數據。中間態數據具有過渡性特點，意味著它最終會被更新到另一個狀態或者成為數據產成品的原料數據。在具體運用中，中間態數據大量出現在分布式系統中。例如在數據同步和合并的過程中，不同的節點之間可能會存在中間態數據，以便進行協調和同步操作。從經濟價值創造的角度看，中間態數據具體是指那些能夠被其他系統用作數據原料，并能產生直接經濟利益流入或內部使用價值的數據。中間態數據集合舉例：征信機構開發的大模型產品使用的已經被其他系統初步加工過的數據。加工后的數據集合即產成品數據集合。數據產成品集合舉例：征信機構自主加工后生成的可以被客戶端直接調用使用而不需要進一步處理的數據。數據產品，是指將數據原始資源轉化為能對內產生經濟價值或對外形成經濟利益流入的產品。它可以是基于軟件產品和服務的服務性產品，也可以是將軟件產品、服務與數據資產的權益打包后形成的權益性產品。1. 數據產品的分類 數據產品的分類如下表所示，下面我們將對不同類型的數據產品進行分類和詳細解釋，讓讀者更好地理解它們的含義和特點。

數據產品的分類

數據處理軟件產品是指用于處理、分析、轉換和管理數據的（軟件）產品。這些產品旨在幫助用戶從原始數據中提取有價值的信息，進行數據清洗、整合、分析和可視化等操作，從而提升數據的質量和可用性。包括：

  ETL 工具：用于數據的提取、轉換和加載。 

數據庫和數據倉庫：用于存儲和管理大量的數據。它們支持數據的增 刪、改、查等基本操作，也支持數據分析和查詢等復雜操作。 

數據可視化軟件：用于將數據以圖形化的方式展示出來，幫助用戶更直觀地理解和分析數據，通常提供了豐富的圖表類型和交互功能。 

大數據處理軟件：專門用于處理大規模數據的軟件產品，如 Hadoop、Spark 等。 數據報告軟件產品是基于數據處理和分析結果，以報告形式展現的數據產品。它旨在將復雜的數據轉化為易于理解和使用的信息，幫助用戶快速了解數據的關鍵點和趨勢，從而做出明智的決策。數據交易軟件產品是指專門用于支持數據交易活動的軟件工具或平臺，它的主要功能是賦能交易方和促進數據流通。具體賦能項如數據商品公示、數據供需對接、數據分銷售等。這類軟件產品為數據買賣雙方提供了一個便捷、安全的交易環境，促進了數據的流通和交易。專業工具軟件產品是指針對特定領域或任務，提供高度專業化的功能和工具的軟件產品。專業工具軟件產品的應用范圍非常廣泛，可以涵蓋各個領域和行業，如設計、開發、數據分析、項目管理等。例如，在規劃設計領域，專業工具軟件產品可以提供繪圖、建模、輔助規劃等功能。在數據要素大發展的環境下，這些產品表現出以下顯著特點。 

流程自動化：針對特定領域的知識體系和方法論，提供了豐富的專業功能和工具來實現自動或半自動化，以滿足提高工作效率的需求。 

高度數據驅動：針對特定領域，將大量信息數據化、模型化，通過數據和模型共享服務實現整體效率的提升。 SaaS 是常見的數據軟件服務產品。SaaS 是一種軟件交付模式，它通過網絡（通常是互聯網）提供軟件服務。在這種模式下，客戶不需要購買和維護軟件及其相關的硬件設備，而是可以通過訂閱的方式獲得所需的軟件服務。DaaS 是一種將數據作為服務提供的模式，旨在使得數據更易于訪問、使用和分析。在 DaaS 模型中，數據提供商將數據以服務的形式提供給客戶，用戶無須自行收集、整理和處理數據，只需訂閱或購買服務即可獲取所需的數據。需要指出的是，合同雙方需要在合同中明確處理后的數據的持有權歸屬，以避免在未來造成不必要的民事糾紛。數據加工使用權產品：這是一種將數據原始資源授權給企業外部主體進行加工和使用的產品形式。需要注意的是，獲得授權的主體并沒有獲得交付數據的持有權，但它擁有交付數據再加工后產生的新數據的持有權。數據產品經營權產品：這是一種將數據原始資源或數據軟件產品的用益權授權給企業外部主體的產品形式。簡單來說就是，數據持有者允許其他企業在特定區域內銷售其數據產品。例如，數據產品持有企業向外出售其持有數據產品在 A 地區的分銷權。資產與授權權利相結合的產品，是指將特定的資產與相關的授權權利結合，形成一個整體的產品來滿足用戶的特定需求。這種產品形式通常涉及軟件系統的出售、出租、轉讓，知識產權、數據加工使用權、數據產品經營權等權益的整合和打包。舉例：數據持有企業向外進行數據特許經營招商，它對加盟商提供的產品包括①在合同規定的時間、場景下對其持有的數據的加工使用權；②在合同規定的場景、地域內對其數據產品服務的分銷權；③定制的數據處理系統。其中①和②為數據權益性產品，③為數據軟件產品，且三者都是以無形資產形式實現經濟利益流入。

數據資產入表是實現數據價值化的重要環節。它使得數據資產被納入企業的財務報表，提升數據的透明度和管理效率，準確反映數據的經濟價值。這有利于優化資源配置、提高決策效率，并為企業的長期發展帶來新動力。因此，數據資產入表是企業實現數據資產價值化的重要手段和必然選擇，貫穿企業數據價值實現的各個階段，如圖所示。

企業數據價值實現的階段進程1. 生產信息化階段 在企業的生產信息化階段，首要任務是進行全面的信息化改造。這一階段旨在通過引入先進的信息化系統，實現生產流程的數字化和智能化。同時，企業還需建立有效的數據收集和存儲機制，確保生產過程中產生的數據能夠被準確記錄并妥善保存，以完成企業原始數據的積累。

2. 數據資源化階段 在數據資源化階段，完成信息化改造的企業通過數據采集、挖掘、清洗、標注、分析等步驟，形成可采可信的高質量數據資源，為數據資產化提供堅實的基礎。在這一階段，數據的真實性、完整性和準確性至關重要，直接影響到后續數據資產的價值評估和應用效果。數據資產入表在這一階段主要涉及數據的收集、整合和標準化。企業需要整合分散、多樣化的數據資源，形成統一、標準化的數據集，從而構建數據資源并進行入表。

3. 數據資產化階段 數據資產化階段是將數據通過市場流通交易，為使用者或所有者帶來經濟利益的過程。在這一階段，數據的確權是前提，需要明確數據的所有權、使用權和經營權等，以保證數據交易的合法性和公平性。而數據定價則是關鍵。數據資產化將數據從資源轉化為具有經濟價值的資產。在數據資產化階段，企業需要對數據資產進行明確的價值認定，確保其經濟價值的準確體現。4. 數據金融化階段 數據金融化階段是實現數據價值的核心階段，標志著數據成為可以交換和流通的資本，實現更大價值。數據金融化促進了數字經濟的發展，推動了數據與其他生產要素的深度融合，通過交換和流通實現數據價值的最大化。《一本書講秀數據資產入表》中首次提出數據的“三次入表理論”，讀者可以依托這一套方法工具來判斷企業目前處于入表的哪個或哪幾個階段，進而為后續的工作部署和推進提供明確指導。數據資產入表三大階段詳見圖。

1. 初次入表：底層資產入表 初次入表主要指的是企業將已實際形成的底層原始數據資源，按照《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的要求，首次納入會計層面的企業資產庫。這一階段工作的完成，意味著企業建立了堅實的數據資產基礎，為后續基于底層資產形成更多其他類型的資產打下了堅實的基礎。

2. 二次入表：增值資產入表 底層數據資產在經過加工和應用之后，必然產生新的附加值。二次入表就是將這部分增值以貨幣形式體現在財務報表中。3. 三次入表：金融資產轉化后入表 三次入表是指當數據資產通過交易或其他方式轉化為以貨幣計量的金融資產后，將其納入財務報表的過程。實際上，這三次入表體現了企業對數據價值挖掘過程中，不同階段、不同形態的數據資產入表。下圖所展示的路線主要是從企業的數據形態發展順序，圍繞這三次入表來規劃和制定企業數據資產入表的全流程、詳細實施路線。

企業數據資產入表的全流程實施路線1. 原始數據收集 企業完成數據價值化的第一步是收集數據，收集數據的前提是完成信息化。我們可以通過調研來了解企業的信息化水平。建立數據需求管理制度，確保數據需求能得到集中和系統的管理，從源頭上保障原始數據的系統性、完整性和一致，具體如下。

數據溯源：了解數據的來源，確保數據的權威性。

源頭數據評估：對源頭數據進行評估，包括異常值、不正確、不一致、缺失等情況的評估。 

建立數據模型：結合數據類型、規模、時效性、應用場景等，設計數據存儲模型。

數據標準：建立統一的數據維度，對相關數據進行規范、標準化管理，確保數據質量。 

數據接入和流轉：對數據的流轉、存儲、計算、展示等環節進行設計，形成數據接入及流轉的設計方案。

 2. 形成數據資源 數據資源是指來自不同產生源的數據集，在物理上按照一定的邏輯歸集后達到一定規模，形成可重用、可應用、可獲取的數據集合。企業數據資源化需要在企業數據戰略的指導下，構建數據能力體系和數據治理體系，從而在內部形成與數據驅動型業務模式相適配的人才、技術、組織安排和系統等。 數據模型優化。將業務數據和組成結構進行可視化表達，使用結構化語言將收集到的組織業務經營、管理和決策中使用的數據需求進行綜合分析，按照模型設計規范將需求重新組織。 數據集成。建立組織內各應用系統、各部門之間的集成共享機制，通過組織內部數據集成共享相關制度、標準、技術等方面的管理，促進組織內部數據的互聯互通。常見的數據集成模型有點對點模式、中心輻射式、發布訂閱式等。 3. 可入表數據資源識別 《暫行規定》中明確了可以入表的數據資源的條件。我們也可以將登記的數據權益，作為企業數據資產入表的佐證資料。

4. 一次入表 一次入表是指對企業中產生的數據資源進行梳理和盤點，以成本法進行初始計量，步驟如下。 1）將數據從信息系統中分離出來，并體現在會計報表—資產負債表—無形資產項下。 2）將數據資源作為企業權益進行會計確認。 3）會計計量和記錄。 

5. 數據產品研發和生產 1）分析目標客戶的數據需求和應用場景（模型化需求、非模型化需求）。 2）選擇合適的第一個試驗型開發的客戶。 3）組織數據產品及其服務終端的開發。 數據產品是指對數據資源投入實質性加工或者創新性勞動形成的、可滿足內外部用戶需求的、可持續提供的、以數據為內容的可辨認的服務形態，即數據產品 = 數據資源 + 數據算法模型 + 服務終端。其中，服務終端指實現數據產品的交付 App、網站、API、SaaS、VPN 等。數據產品根據數據的需求特征和服務方式進行分類，分為如下幾種類型，如表所示。表 數據產品分類矩陣

一般，我們能看到的數據形態包含以下幾種。 

數據集：以數據庫形式提供，以滿足客戶模型化需求的數據產品。

數據信息服務：以數據資源庫為基礎，為客戶提供滿足其特定需求的信息類服務。 

數據應用：以應用程序的方式，基于統一的用戶界面，提供基于數據資源和模型應用的數據產品。 

6. 數據交易達成 數據產品實現其外部價值主要通過場內交易和場外交易兩種方式。場內交易通常在專業的大數據交易平臺上進行。這些平臺為數據交易提供規范、透明和安全的環境，保障了交易的公正性和有效性。在大數據交易平臺上，買賣雙方能夠進行高效的對接和交易，實現數據資源的優化配置。與此相對，場外交易主要依賴買賣雙方之間的直接協商和建立的信任關系，具有更高的靈活性和自主性，但同時也要求雙方具有較強的風險識別和管理能力。無論采用哪種交易方式，我們都必須遵守相關的法律法規，確保數據交易的合法性和安全性。場內交易大致涉及以下操作。“數據二十條”從國家層面推行了統一的數據要素市場運行體系，明確了三類場內交易市場的建設主體—國家數據交易所、地方數據交易中心和行業數據交易平臺。它們與場外數據交易市場互聯互通，為其提供交易場所和基礎設施。企業選擇合適的數據交易市場進行產品登記，并最終獲得唯一標識符。數據產品唯一標識符會記錄每次鏈上交易信息，并將電子訂單、數字簽名、發票等信息上鏈保存，以確保交易信息的真實可靠，關鍵是可靠性。這些憑證可以是數據資產入表的有力佐證。7. 二次入表 數據資產憑證真實記錄了數據產品交易合同、交付情況以及清 / 結算情況，為數據資產確認為無形資產、存貨，甚至單獨的數據資產類別提供依據，為初始計量、后續計量的公允市場價提供了可靠依據。

8. 數據資產評估 數據資產評估是對組織的數據資產進行價值、潛在利益、風險及機會的全面評估與定量分析的過程。除了對外售賣和提供數據服務來賺取價值，我們還可以通過數據資產的評估，參與數據出資入股、數據信貸等融資活動，實現其金融價值。數據資產評估主要包括以下步驟： 1）由專業評估機構制定數據資產評估方案，依據合理的評估假設，結合數據使用場景，出具數據資產評估報告。 2）列報和披露。 

9. 數據金融 數據資產評估完成后，就可以參與到金融活動中，例如，進行以下活動。當數據資產評估完成后，數據即被確立為無形資產，可以順利參與到數據金融活動中，具體如下。數據資產作為一項無形資產，不僅自身具備物權價值，還可以發揮擔保物權的價值。具體而言，企業可以憑借這些數據資產對接銀行，將其作為抵質押物，從而獲得金融機構的融資支持。通過這種方式，持有數據資源的企業能夠有效利用數據資產，實現資金的融通和增值。通過數據資產，企業可參與完成質押融資、數據信托、數據保險等金融活動。

10. 三次入表 當資產通過交換或其他途徑轉換成以貨幣計量的金融資產后，我們可將其衍生資產進行第三次入表。