企业实现数据资产化的路径

数据确权是数据资源要素化发展的基础和前提，也是一直以来进行数据交易的难点。2022年12月出台的《数据二十条》明确了“三权分立”的确权思路，提出探索“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，淡化数据所有权，强调数据的流通、使用与价值放大化，形成“三权分置”的中国数据产权制度。强调推动公共数据授权使用、加强企业数据供给激励，探索个人数据受托机制。同时，在数据资源的管理过程中，企业还需考虑其他相关方的权利，以确保数据资源的合法性和合规性。例如，企业可能需要遵守相关的隐私法规和数据保护法律，以确保个人信息得到保护。例如，在中国，数据资源的管理和使用受到《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的限制和规范。企业需要了解这些法规的具体要求和规定，以确保其数据资源的合法性和合规性。此外，企业也可以考虑与数据资源相关的合同和协议，以确定数据资源的权属。例如，在数据共享和合作项目中，企业需要签署相关的合同和协议，以明确各方的权利和责任，防止数据资源的滥用和误用。数据确权对于人工智能发展有何影响？企业实现数据资产化的路径

与传统资产不同，数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等多种特征。由于数据资产涉及的经济行为与传统资产较为一致，其评估目的同样可分为内部评估目的，如数据管理、会计核算等；以及外部评估目的，如数据资产交易流通、出资入股等。数据资产的评估方法包括收益法、成本法、市场法等。收益法是目前数据资产更适用的评估方法之一，根据预期收益口径可以采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益4种方式。对于可获得可靠财务预测、并已经实现商业化应用场景的数据资产来说，收益法能够直观地体现数据资产价值实现的过程。成本法除了确定重置成本，关键要确定数据资产价值调整系数。对于仍处于开发阶段、成本易于归集且未来收益尚未确定的数据资产来说，成本法不失为较具适用性的评估方法。但成本法未能有效考虑数据资源收益与成本不匹配的问题。市场法应用前提是具有公开并活跃的交易市场。由于目前数据资产交易主要为场外交易，缺乏成熟、活跃的数据资产公开交易市场与可比参照物，且数据资产价值受到应用场景影响较大，其价值易变性导致交易实例的可比性低，市场法使用限制较为明显。公司数据资产如何转化为资产数据确权有助于提高数据的质量和可靠性。

数据分析是数据资产管理中的重要环节，其目标是通过挖掘数据中的有价值信息，为企业决策提供支持。在数据分析过程中，企业需要运用统计学、机器学习等技术手段，对数据进行深入剖析和解读。为了提高数据分析的效果，企业可以采取以下措施：（1）建立专业的数据分析团队，培养具备数据分析技能的人才；（2）采用先进的数据分析工具和平台，提高数据分析的效率和准确性；（3）注重数据分析结果的解读和应用，将分析结果转化为实际的业务价值。

数据资源是数据资产的前置对象，是生成数据资产的基础。数据资源包括企业通过外购方式、企业合并、第三方提供或者伴随生产经营采集、加工形成的数据等，是企业的一项重要资源，可能为企业带来经济利益和商业价值。企业可以通过对数据资源的管理和利用，提高业务效率和竞争力。虽然企业应用系统和数据资源是两个不同的概念，但它们之间是有联系的。企业应用系统是管理和支持业务流程的工具，可以帮助企业生成、收集和处理数据。企业可以将数据资源与企业应用系统相结合，充分发挥数据资源的作用，提升企业的业务能力和竞争力。数据确权是否能够促进创新发展？

数据资产化是指将数据作为一种有价值的资产进行管理和利用，近年来，随着大数据、人工智能等技术的发展，数据资产化越来越受到企业和社会各界的关注。根据相关报道，去年企业数据资产溢价超过40%，数据资产富集企业并购溢价率超过300%。这表明数据资产对企业估值提升作用日益凸显，数据资产化已经成为企业发展的重要驱动力。此外，国家发展委提出《数据要素》三年行动计划（2024—2026年），目标是打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍。这表明数据资产化将成为推动我国数字经济高质量发展的重要手段。同时，随着羽山数据资产化交易平台的发展，数据资产化的实现越来越便捷和高效。羽山交易平台助力企业实现数据资产的价值大化，提升竞争力。企业为什么要进行数据资产确权服务

数据确权是否能够保护数据安全？企业实现数据资产化的路径

但在实现过程中，数据资产化面临的制度与技术障碍重重。“法律保障是要素价值的保障根本。作为资产，它就必然涉及到权属、产权的问题。现行的法律体系框架，事实上没有办法解决数据的确权问题。”梅宏表示，目前流通共享的数据定价、收益、分配无章可寻。同时，除了制度障碍，还存在技术挑战，数据安全、隐私保护、监管问题突出，这些问题属于国际性难题，还待进一步创新探索。从数据交易实践的角度，深圳数据交易有限公司（简称“深数交”）副总经理王冠向21世纪经济报道记者介绍了目前数据要素流通的现状及行业痛点诉求。“一是流通方式仍主要以数据包和API的方式为主。二是大量的数据资源尚未***，未在市场上进行流通，比如公共数据，互联网企业数据等；三是当前数据的交易模式主要是以场外交易为主，需要进一步引导场外向场内转移。”王冠说。企业实现数据资产化的路径