如何把数据变成资产，企业数据资产化实施路径三部曲

在数字化洪流中，数据犹如璀璨瑰宝，被企业和个人寄予厚望，希冀能将其转化为实实在在的经济效益。然而，并非所有数据皆可称为资产，如何跨越“数据—资产”的鸿沟，正是当前众多企业亟待破解的谜题。本文将聚焦企业数据资产化的三大关键步骤——数据资源化、资源产品化与产品价值化，为您揭示这一转化过程的奥秘。

1. 数据资源定义：业内普遍认同，数据资产是指企业拥有或控制，有望带来持续经济利益，以数据为核心内容并具备可识别形态的资产。换言之，企业需掌握数据资产的所有权、使用权和处置权，其价值既体现在内部的自我消费与使用，也在于对外部市场的供应与服务。而这一切，均需依托于具体的数据产品形式得以确认。

2. 数据资源化过程：企业自身产生的数据，因其享有数据资源持有权，经加工整理成可持续使用的数据产品，即可纳入数据资产范畴。同样，通过采购、共享、爬取或授权获得的数据，只要能转化为可使用的产品形态，亦可视为资产。反之，未经处理、无法形成产品形态的数据，则难以称得上是资产。

3. 企业实践案例：以浦发银行为例，该行面临如何将纷繁复杂的数据转化为资源的挑战。在制定“十四五”数字科技规划和基于DCMM的数据战略规划后，浦发银行明确了数据资源化的路径：1.区分内部（如自建系统的2,000余个原始数据源）与外部数据（如工商、征信、法院等数据），进行梳理、分类与整合；2.依据客户需求和管理需求搭建数据中台，实现数据资源的有效汇聚。历经这一过程，浦发银行已成功构建起规模达27.57PB的庞大数据资源库，涵盖结构化、非结构化及外部数据。

1. 资源产品化内涵：数据资源持有者通过自主或授权方式，以用户需求为导向，对数据资源进行深度加工与创新，形成服务于内外部用户的、以数据为核心内容的可识别服务形态，即数据产品。简言之，资源产品化旨在将具有一定规模和价值的数据资源，针对特定需求和目标进行产品化开发。

2. 数据产品特性与形态：
- 特性：数据产品具备内容明确、交付到位、需求匹配、供给持续、使用有效五大特质。具体而言，数据产品应包含真实可用且归属清晰的数据资源，配备相应的服务终端以满足用户需求，具备明确应用场景以解决用户问题，提供持续性服务而非一次性买卖，且能在实际业务中发挥效用。
- 形态：数据产品形态可根据需求特征（模块化需求与非模块化需求）和服务方式（界面类与非界面类）划分为数据集、数据信息服务、数据应用三大类别。其中，界面类产品如查询界面、SaaS应用等便于用户主动操作；非界面类产品如API、文件配送等侧重于程序间的交互。

3. 计费方式：数据产品的收费方式多样，如按次付费、订阅制、使用量计费等，旨在适应不同用户需求，确保数据产品的商业化运作。

1. 价值实现途径：遵循数据资产化战略，数据产品可通过自用、共享、开放、交易等方式实现价值流转。其中，交易价值通过合约形式明确。价值化过程可概括为SEER模型，即通过数据产品支持企业内部运营（Self-usage）、融合内外部数据（Engagement）、开放给生态伙伴（Ecologicalization），以及开发交易数据产品（Reinvention），逐步实现数据价值的最大化挖掘与获取。

小编建议：数据资产化的征程始于数据资源化，通过战略规划、能力体系建设与治理体系构建，将零散数据聚合成规模化的数据资源。接着，数据产品化阶段则需关注应用价值图谱构建、客户需求分析、产品开发与技术整合，将数据资源转化为具有实用价值的数据产品。4.产品价值化阶段要求确立资产化战略、构建管理体系，推动数据产品进入交易市场，实现持续收益。至此，数据完成了从资源到资产，再到价值释放的华丽转身。

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