数据资源如何转变为数据资产交易

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大数据时代，数据价值、数据资产、数据交易等关键词被经常提及。那么到底是如何定义数据资产的？数据资产又包括哪些方面？数据的价值又可以通过什么形式进行量化，本文将一一阐述。

数据资产的定义

接下来举例说明，比如煤炭、石油、天然气等，只有少量存储则不可能被称做资源，只有在规模足够大，具有使用价值之后，才会被称做资源。后期则需要对其进行开采和加工，自然需要组织、制度、流程等来保证工作的有序运转，并使资源转化为资产。
数据资源也是同样的道理。当数据资源达到一定规模，具有使用价值了，就需要组织对其进行开发和利用，达到了量化、资产化后才能称之为数据资产。
对于数据资产，业内的定义是：企业在运营活动中形成的，由企业拥有，在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控的，并能够给企业带来价值的数据资源。
数据资产包括哪些方面

对于个人而言，数据资产则比较具象，比如个人摄影图片、自己拍摄剪辑的视频、编辑的文档、录音等都属于个人的数据资产。
对于企业而言，比如设计图纸、企业运作信息、合同等一切以电子介质为载体的企业各类业务，都可以称作是企业的数据资产。
数据资产的量化
因为数据资产既具有类似无形资产的特征，又因多样性和非耗尽性使得其异于常见的无形资产。所以对于数据资产的量化，可分为两种情形来看：
在暂没有活跃交易市场的情形下，主要根据数据的发展阶段从成本角度及收益、效益角度对数据资产价值进行分析。
在有活跃交易市场的情形下，可从数据资产交易价值（市场角度）结合类比数据资产特征进行分析，通常使用的是多因素评价比较法与神经网络模型。
01
成本思路
成本思路是从形成数据资产所需花费的成本进行评估的一种思路。尽管无形资产的成本和价值先天具有弱对应性且其成本相对欠完整，但一些处于开发初期的数据资产（即原始数据及粗加工阶段数据资产）因尚无明确应用场景，没有形成社会价值及经济价值。因此对于该阶段的数据资产，成本思路评估其价值存在一定合理性。
02
模糊因素/数学评价思路
模糊因素/数学评价思路同样适用于处于开发初期阶段的数据资产（即没有形成显著社会价值及经济价值的数据资产），为成本思路的进阶应用。其基本原则：由于同样的投入不一定有同样质量的数据，通过模糊数学评价方法对数据资产进行估值时，需要根据数据的特征列出评价项目，对每个项目定出评价的等级，并用分数表示，最后将所得分数进行加权平均，得到加权评价分数。
03
数据势能模型
数据势能模型适用于经过精细化加工处理后形成一定应用场景的数据资产。该阶段的数据资产处于“能量”的存储积累的状态中，蓄势待发。虽然没有产生商业利益，但在以数据驱动社会发展的重要趋势下，形成了不同程度的社会价值。
04
实物期权模型
实物期权模型一般适用于企业数据资产，同时该数据资产的应用场景仍然存在不确定性。例如，企业未来可能会继续加大在该数据资产方面的投入，还可能因该数据资产预计收益不能覆盖前期投入的成本而放弃数据资产的继续投入。实物期权模型不仅能够帮助企业有效衡量数据资产于当下时点价值的最佳估计，也能够协助企业管理者在企业的不同发展阶段对于数据资产的发展做出最优决策。
05
多因素修正后的增量效益折现模型
该模型适用场景：数据资产已完全实现商业化，即产生稳定经济效益，但该数据资产一般为企业价值赋能之存在，而非企业核心资产或最主要的价值驱动因素。例如，数据资产能够帮助企业降本增效或者助力企业获取更多用户和开拓市场等，为企业进一步赋能。
06
非核心资产/因素剥离折现模型
该模型适用场景：数据资产已完全实现商业化，即产生稳定经济效益，一般作为企业的核心资产和最主要的价值驱动因素。例如，企业的主营业务收入及收益来源于出售或许可市场用户使用企业所拥有的数据资产。

数据资源如何转变为数据资产

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