数字资产将成为人类的资产，而数字经济的进程将带来人类一次推动物理、精神、认知三元世界结构数字融合的这么一个深远的历史变革和社会变革。资产作为经济主体（企事业单位等）由过去的经济业务或者事项形成，由经济主体控制的，预期能带来经济利益流入或产生服务潜力的经济资源。资产的三大构成要素包括经济价值、价值可计量、所有权。资产具有以下几个方面的特征：...

  数据交易生态中的重要一环——数商，正发挥着什么作用？在峰会重要组成部分第二届中国国际数字产品博览会上，提出了数商在数据交易过程中承担的四种角色。角色之一是提供底层技术，例如通过隐私计算等技术可以帮数据交易所或者平台打造安全底座，完成数据的虚拟汇聚，实现数据底层价值。第二个角色是为数据交易所提供数据资源，企业在服务客户的同时形成数据生态，通...

  其次，建立有效的数据治理机制。企业和机构应建立健全的数据管理制度，确保数据的安全和合理使用。再者，加强技术支撑也至关重要。利用先进的技术手段，如区块链技术，可以有效地记录和验证数据的权属和交易过程。总之，数据确权是保护数据权益的关键一步，也是数字经济发展的重要基础。我们需要充分认识到其重要性，积极应对挑战，通过加强法律法规建设、建立有效的...

  羽山数据资产交易平台是由羽山数据创新技术团队于2023年11月推出的，旨在解决数据资产确权难、计价难、增值难等一系列问题，推动企业数据资产化的进程。该平台以数据隐私计算模块为安全保障，以数据交易计费模块为中心引擎，通过数据产品管理DPM模块，使用无代码发布、API编排引擎功能，将企业数据资源高效转化为数据产品，快速对接众多数据交易所及数商...

  对于企业和机构而言，数据资产化的业务价值链可以分为五大环节：源数据、数据采集、数据存储、数据处理和数据应用。其中，数据应用又可以细分为可视化、内部应用和交易变现三个小环节。这些环节共同构成了数据资产化的完整业务链条，其中源数据、数据存储和数据交易变现是战略环节，对整个业务链条具有重大影响。提供数据资产化工具的厂商应关注这些战略环节，以...

  数据应用是数据资产管理的结果环节，其目标是将数据分析结果应用于实际业务中，推动业务创新和价值提升。在数据应用过程中，企业需要关注数据的实用性、可操作性和安全性。为了充分发挥数据应用的价值，企业可以采取以下措施：（1）制定数据应用计划和策略，明确数据应用的目标和场景；（2）建立数据应用与业务创新的联动机制，推动数据应用与业务创新的深度融合；...

  随之而来的是数据资产的管理，没有管理的数据资产仍然难以体现价值，也难以流通和增值。目前，对数据资产管理的研究工作有很多，如数据资产管理体系建设、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理等。数据资产目录管理、评估、审计等数据资产管理标准方面的研究工作也在开展。总体来看，很多工作是先前数据管理的扩展，并不是完全针对数据资产的。数...

  数据存储是数据资产管理的基础环节，其目标是确保数据的安全、可靠和易访问。在选择数据存储方案时，企业需要考虑数据的规模、类型、访问频率等因素，选择适合的数据存储技术和设备。为了提高数据存储的效率和安全性，企业可以采取以下措施：（1）采用分布式存储、云存储等先进技术，提高数据存储的可靠性和可扩展性；（2）建立数据备份和恢复机制，确保数据在意外...

  数据资产管理的主要环节：数据采集，数据采集是数据资产管理的首要环节，其目标是获取准确、完整、及时的数据。在实际操作中，企业需要根据业务需求，明确数据采集的范围、方式和频率。同时，还需要关注数据来源的可靠性和合法性，确保采集到的数据具有实际应用价值。为了优化数据采集环节，企业可以采取以下措施：（1）制定明确的数据采集标准和规范，确保数据采集...

  数据确权还可以保护数据的知识产权和隐私权。数据确权可以明确数据的所有权和使用权，保护数据所有者的知识产权和用户的隐私权。通过数据确权，可以建立健全的数据知识产权保护体系，促进数据的创新和发展。然而，数据确权也面临一些挑战。首先，数据确权的法律法规尚不完善，需要进一步明确和完善数据确权的法律规范和标准。其次，数据确权的实施需要先进的技术支持...

  数据资产是指拥有数据权属（数据产品经营权、数据加工使用权、数据资源持有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。根据定义，一个数据集被认定为一个企业的数据资产，需要满足4个必要条件：企业拥有这一数据集的数据权属；数据集是有价值的；数据集成本或价值应该能够被可靠地计量；数据集必须是可机读的。显然，对于一个企业来说，将一个数据资源转化...

  数据资产化的关键在于确立数据的权属、保证数据质量、建立数据流通机制和推动数据开放共享。首先，确立数据的权属是数据资产化的基础，需要建立完善的数据产权制度和法律法规体系，保障数据所有者的权益。其次，保证数据质量是数据资产化的中心，需要通过数据清洗、数据整合等手段，提高数据的准确性、完整性和可靠性。再次，羽山数据通过建立数据流通机制是数据资产...