数据转化为资产的推行途径是什么？须要哪些器械？

　　党的十九届四中全会首次将“数据”归为一种生产要素，标志着数字经济以数据为核心要素迈入新时代。数据要素引发的生产要素变革正在重塑着我们的需求、生产、供应和消费，从而改变了社会的组织和运作方式。随着“数据”在各国经济数字化发展和国家战略规划中的日益突显，数据资产和数据资产管理作为推动数据要素市场发展、助力企业数字化转型的关键，已经引起了更多企业的关注和实践。

　　从企业和政府机构等需求端来看，随着互联网时代大数据应用的普及，越来越多的企业/机构开始认识到数据的重要性，并积极推动数字化建设，以建立基于自身业务积累的数据采集、分析体系，从而形成自身的数据生产要素，并将这些数据要素应用到实际的管理决策中。随着中国市场企业数字化建设的不断深入，数据要素除了满足于日常的管理运营之外，也开始呈现出数据资产化的状态，可以说当前中国市场在数据要素的应用上正处于将散乱的各项数据整合加工过渡到数据资产的数据资产化阶段。

　　数据要素的积累呈爆发式增长。从宏观经济发展环境来看，中国经济已经迈入增速换挡期，未来将更多地面向产业升级方向，推动中国制造2025、新基建等产业升级举措。在这样的背景下，中国企业/机构面临着较高的改革转型压力，数字化建设需求空前巨大，尤其在疫情的影响下，企业、政府机构等加速了向数字化转型的迫切程度，希望通过数字化建设实现降本增效，推动管理思想、业务模式、营销策略等方面的转型升级。

　　因此，在中国经济迈入增速换挡期的当下，中国市场的数字化建设需求呈现急剧增长的态势。随着数字化建设程度的不断提高，将会有更多的企业、Bwin必赢政府机构等积累产生大量数据资源，越来越多的企业/机构开始认识到这些数据的价值，并希望对这些数据要素进行整合与管理，以便为企业/机构管理者提供决策辅助支持。

　　02数据要素应用发展已历四个阶段，现在迈入第四阶段——数智融合阶段。初步梳理显示，中国市场数据要素的管理和应用经历了四个阶段，分别是起步阶段、成长阶段、变革阶段和融合阶段。起步阶段主要侧重于数据的收集、存储和查询，典型代表产品是数据库。然而，随着数据量的不断增长，原有的简单数据存储查询已无法满足企业对数据要素的需求，从而进入成长阶段，开始重视数据的处理与分析，典型代表产品为数据仓库和商业智能系统（BI）。

　　随着中国互联网的迅猛发展，大数据平台开始兴起，大量企业积累的数据进入大数据级别，从而启动了将业务进行数据化的过程，将数据要素应用推进到第三个阶段，即变革阶段。随着企业对数据要素的重视程度日益提高，数据要素的应用也日益深入和广泛，促使数据要素的管理和应用进入了新的发展阶段。从2017年开始，中国市场率先提出了数据中台的概念，尝试实现数智融合发展，为管理决策提供智能辅助功能，开启了数据要素管理与应用的第四个阶段，即融合阶段。融合阶段最显著的特征是数据与各种先进技术的融合发展，以及数据整合带来的数据资产化现象。随着云计算、5G等技术的成熟与发展，未来企业/机构将更多地实现大数据与人工智能、云计算、物联网等方面的技术融合。

　　03数据融合阶段的两大路径：智能决策和数据资产化与变现。在数据融合阶段，数据要素的应用方向产生了两个分支，除了满足日常运营和管理决策之外，还出现了将数据要素整合为资产包，并进行统一管理和销售变现的第二个重要方向。随着中国市场数字化建设程度不断加深，越来越多的机构积累了基于自身业务的数据源，这些机构除了辅助管理层决策和日常运营外，还试图将这些数据转变为商品，实现收入目标，从而实现数据资产化的过程转变。

　　当前，中国市场大多数企业和机构在数字化建设过程中，对于数据要素的管理与应用更多地集中在辅助运营和决策方面，而对数据资产化的管理与变现方面关注较少。从数字化建设的角度来看，数据是企业/机构的重要资产和关键生产要素，将数据整合成资产包，发挥生产要素的作用，是数字化建设的根本目的。因此，未来企业/机构对于数据资产化的需求将逐步提高，成为数智融合阶段数据发展的两大路径之一。

　　海比研究院指出，数据资产化的发展可以大致分为两个阶段。第一个阶段是数据资产的形成阶段，主要包括源数据、数据采集、转化和存储等环节。第二个阶段是数据资产的管理使用与变现阶段，包括数据挖掘、数据分析、可视化、数据内部应用和数据交易变现等。

　　目前，中国的企业和机构大多处于数据资产化的第一个阶段，即数据资产的形成阶段。这一阶段的实现得益于数字化建设的推进、互联网的发展以及物联网、工业互联网、5G等技术的成熟与应用。企业和机构可以通过获取大量的内部生产运营数据、管理数据、工业设备数据以及来自第三方的数据等，通过整合这些不同来源的数据，建立基于自身业务的数据资产，Bwin必赢实现数据资产化。

　　在数据资产形成阶段，最显著的特点是将来自不同来源的数据整合起来，将源数据、数据采集、存储、分析、管理和应用等各个环节融合成一个整体，形成基于企业/机构自身数据资源的数据资产包。这个数据要素的全流程整合过程被称为数据资产化。将数据资产化过程中所需的源数据、数据采集、存储、处理和应用的软件产品和服务统称为数据资产化工具。

　　对于一家企业或机构来说，数据资产化的业务价值链可以分为五大环节，七小环节。这五大环节分别是源数据、数据采集、数据存储、数据处理和数据应用，其中数据应用又可细分为三个小环节，包括可视化、内部应用和交易变现。

　　源数据是数据的来源，数据采集包括数据抽取、清洗和加载等过程，数据存储主要是将采集清洗后的数据进行保存，数据处理包括数据挖掘、数据检索和商业智能分析等。可视化侧重于数据集成与可视化展示，内部应用强调数据对企业或机构内部运营和管理决策的支持，体现其作为生产要素的价值，而交易变现更多关注数据业务化和数据资产的变现等方面。

　　从整个数据资产化的业务链条来看，源数据、数据存储和数据交易变现是战略环节，对整个业务链条产生重大影响。提供数据资产化工具的厂商应该将经营范围覆盖这些战略环节，或与之形成战略合作关系，以巩固在行业内的优势地位。

　　从数据治理到数据资产管理是企业数字化转型的关键步骤。通过建立完善的数据治理体系、构建数据资产目录、挖掘数据的潜在价值、拓展数据应用场景以及培养数据人才队伍等措施，企业可以实现对数据资产的全面管理和高效利用，为企业的可持续发展提供有力支持。

　　然而，当前我国的数据资产管理仍处于初步探索阶段，企业普遍面临着数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重、数据烟囱以及数据流通不畅等问题。这些问题给企业带来了决策失误的风险、信息流通与共享的困难、数据使用效率低下以及使用成本高昂等多重挑战。在这样的背景下，亿信华辰凭借其在产品技术方面的领先地位以及丰富的最佳实践方法论，成功打造了一站式、全方位的数据资产入表解决方案。该解决方案旨在帮助企业有效地管理数据资产，从而释放新的生产力，推动企业朝着更高效、更智能的方向发展。

　　针对当前市场上对数据资产入表需求的持续增长，亿信华辰不仅提供全套的数据治理软件，使数据采集、加工、治理和应用更加便捷，还为企业建立起数据入表所需的信息系统，并提供成本法入表服务，助力实现半自动化和全自动化的数据入表工具。同时，亿信华辰与各生态伙伴合作，共同建立了“数据资产入表服务链合体”，为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式服务。这些服务包括咨询规划、数据治理、数据资产管理、会计审计、法律咨询、数据产品开发等能力，为企业提供专业化服务，并全程指导企业有效地进行数据资产入表工作。返回搜狐，查看更多