數據資産化(huà)框架初探

01引言

随著(zhe)數字經濟的(de)蓬勃發展，數據資産的(de)研究和(hé)實踐受到越來(lái)越多(duō)的(de)重視。“數據資産”一詞在1974年就已出現，随後在1977年出現“信息資産”一詞，而“數字資産”一詞則出現在1996年。針對(duì)這(zhè)3個(gè)術語的(de)較有**性的(de)定義出現的(de)先後順序是：信息資産（1994年）、數字資産（2006年）、數據資産（2013年 ）。2018年，朱揚勇、葉雅珍将它們統一爲數據資産。但數據資産仍然停留在概念上，其進入會計報表仍然存在很多(duō)問題和(hé)困難，如數據資産如何計量計價、數據資産屬于無形資産還(hái)是有形資産、歸屬于何種會計科目等問題都尚待解決。在實踐中，數據還(hái)未被當作一類資産，難以進入會計報表。大(dà)數據興起後，人(rén)們認識到數據是數字經濟的(de)關鍵要素并且要參與分(fēn)配。因此，如何将數據資源資産化(huà)并加入會計報表和(hé)流通(tōng)領域是亟待解決的(de)問題。資産是一個(gè)經濟學術語，是指由會計主體（**、企事業單位等）的(de)過去的(de)交易或事項形成的(de)、由會計主體擁有或者控制的(de)、預期會給會計主體帶來(lái)經濟利益或産生服務潛力的(de)經濟資源。數據資産可(kě)以由交易或事項2種方式形成。

通(tōng)過交易形成數據資産的(de)探索

有些學者對(duì)數據交易定價進行了(le)研究，上海數據交易中心、貴陽大(dà)數據交易所等各種數據交易機構正在探索數據資産化(huà)的(de)機制和(hé)做(zuò)法。通(tōng)過交易的(de)方式形成數據資産的(de)好處是市場(chǎng)化(huà)的(de)交易價格解決了(le)數據資産化(huà)過程中的(de)價值評估問題，挑戰是數據出售方需要完成數據資産化(huà)，才可(kě)能将數據拿到市場(chǎng)上交易。

通(tōng)過事項形成數據資産的(de)探索

絕大(dà)多(duō)數數據資源擁有方（如商業銀行、通(tōng)信運營商、電商平台）是通(tōng)過信息化(huà)的(de)事項形成數據資源的(de)，這(zhè)些事項形成的(de)數據資源是否可(kě)以變成數據資産呢(ne)？事實上，這(zhè)些機構目前都在探索如何實現數據資産化(huà)的(de)問題，例如數據權屬問題和(hé)計量計價問題。隻有這(zhè)些機構完成數據資産化(huà)，才能将數據加工成數據産品并在市場(chǎng)上流通(tōng)。

然而，并不是所有的(de)數據都可(kě)以作爲資産（如毫無意義的(de)“垃圾數據”、沒有權益的(de)數據等）。因此，哪些數據可(kě)以作爲數據資産、作爲數據資産的(de)數據應該具備的(de)條件、如何将一個(gè)數據集轉化(huà)爲數據資産，是當前數據産業、數字經濟亟須解決的(de)問題。

數據資産具有以往各類資産沒有的(de)資産特性，這(zhè)使得(de)其在資産化(huà)過程中，在數據資産形态、數據權屬以及數據資産評估與定價機制等方面面臨挑戰。在數據資産化(huà)過程中，不能簡單套用(yòng)已有的(de)會計體系處理(lǐ)數據資産，也(yě)不能将傳統的(de)資産标準運用(yòng)到數據資産領域。針對(duì)如何将數據資源變成數據資産的(de)問題，本文研究了(le)數據資産的(de)特點和(hé)需具備的(de)條件，提出了(le)一個(gè)數據資産化(huà)基本框架，包括數據資源确權、數據價值确認與質量管控、數據裝盒入庫、貨币計價與評估、數據資産折舊(jiù)和(hé)增值的(de)管理(lǐ)5個(gè)環節。

02數據資産的(de)必要條件及其可(kě)滿足性

數據資産是指擁有數據權屬（勘探權、使用(yòng)權、所有權）、有價值、可(kě)計量、可(kě)讀取的(de)網絡空間中的(de)數據集。根據定義，一個(gè)數據集被認定爲一個(gè)企業的(de)數據資産，需要滿足4個(gè)必要條件：企業擁有這(zhè)一數據集的(de)數據權屬；數據集是有價值的(de)；數據集成本或價值應該能夠被可(kě)靠地計量；數據集必須是可(kě)機讀的(de)。

顯然，對(duì)于一個(gè)企業來(lái)說，将一個(gè)數據資源轉化(huà)爲數據資産時(shí)，數據集有價值、可(kě)機讀這(zhè)2個(gè)必要條件是容易被甄别和(hé)實現的(de)，數據資産化(huà)的(de)難點在于對(duì)數據權屬和(hé)可(kě)計量這(zhè)2個(gè)條件的(de)甄别和(hé)實現。

數據權屬及其可(kě)滿足性

企業将一個(gè)數據集作爲數據資産，首先要持有一定的(de)數據權屬（可(kě)以是所有權、使用(yòng)權、勘探權等），企業隻有擁有了(le)數據資源的(de)數據權屬才有可(kě)能讓數據成爲企業的(de)數據資産。由于數據複制成本相對(duì)生産成本來(lái)說極低，數據易被複制和(hé)傳播，造成數據使用(yòng)者損害數據擁有者權益的(de)情況十分(fēn)普遍，故而合理(lǐ)界定數據權屬是亟須解決的(de)問題。關于數據權屬，一個(gè)直觀的(de)觀點認爲：數據非天然，情理(lǐ)上屬于生産者。但當數據是由多(duō)個(gè)主體生産時(shí)該如何界定數據的(de)權屬，當生産的(de)數據涉及國家秘密或公民隐私時(shí)又該如何界定數據的(de)權屬？目前這(zhè)些數據權屬的(de)問題在法律和(hé)規制上都還(hái)未給出有效的(de)界定和(hé)解決辦法。

當前，在市場(chǎng)上運行和(hé)流通(tōng)的(de)一些典型行業的(de)數據産品以及科學數據出版的(de)運行機制是相對(duì)可(kě)行也(yě)是值得(de)借鑒的(de)數據資源确權方法。

市場(chǎng)上運行和(hé)流通(tōng)的(de)典型行業的(de)數據産品很多(duō)是音(yīn)樂(yuè)、影(yǐng)視、電子書(shū)等單一類型的(de)數據産品，這(zhè)些産品大(dà)多(duō)是從物(wù)理(lǐ)形态的(de)産品電子化(huà)而來(lái)，權屬相對(duì)清晰明(míng)确。例如，在現有電子出版物(wù)和(hé)知識産權相關規制情況下(xià)，傳統的(de)圖書(shū)、音(yīn)像制品的(de)權屬是确定的(de)。因此，将這(zhè)類産品轉化(huà)成電子數據後形成的(de)數據資源的(de)權屬也(yě)是明(míng)确的(de)。這(zhè)類數據産品的(de)所有權屬于生産者，生産者将包括使用(yòng)權、分(fēn)銷權、轉授權等在内的(de)獨占或非獨占權利授予銷售平台，銷售平台就可(kě)以将這(zhè)些數據産品的(de)使用(yòng)權、分(fēn)銷權、轉授權作爲其數據資産評估入賬，實現數據資源的(de)确權。

科學數據出版是另一種數據确權方式。科學數據出版通(tōng)過一系列保障措施、環節步驟和(hé)技術支持，較好地實現了(le)對(duì)數據權益的(de)保護等規範數據引用(yòng)，達到數據生産者或擁有者對(duì)數據著作權、所有權的(de)宣示目的(de)。

數據資産的(de)流通(tōng)在權屬上進入了(le)“後所有權時(shí)代”，數據資産的(de)所有權可(kě)以不發生轉移，隻将分(fēn)銷權、轉授權、使用(yòng)權等進行授權。因此，數據資源确權需要設立專門的(de)數據權屬登記機構，對(duì)數據資源進行權屬認定，并制定數據資産流通(tōng)标準和(hé)機制，隻有在登記機構登記的(de)數據資源，才能确認其權屬，進入市場(chǎng)流通(tōng)。數據資源的(de)登記是數據擁有者對(duì)數據權屬的(de)宣稱和(hé)主張，因此需要數據登記機構保障數據的(de)權屬。個(gè)人(rén)和(hé)公司内部生産的(de)數據隻有經過登記後，才具有合法性，才可(kě)以确認權屬，在數據市場(chǎng)上交易，并受法律保護。登記後的(de)數據資産盜版問題屬于法律範疇，依照(zhào)法律法規處理(lǐ)，不在技術上進行要求。在數據權屬登記機構登記的(de)數據資源會被分(fēn)配一個(gè)**版權标識符，用(yòng)以保護和(hé)确認數據權屬（類似數據出版的(de)DOI），便于數據資源的(de)流通(tōng)、交易。數據權屬登記機構在符合一定的(de)法律、法規、标準和(hé)數據資源自身特征及市場(chǎng)規律的(de)條件下(xià)，制定數據流通(tōng)标準和(hé)機制。

 數據計量及其可(kě)滿足性

數據資源作爲數據資産，其成本或價值需要能夠被可(kě)靠地計量。數據是由現實事務的(de)信息化(huà)産生的(de)，因此對(duì)各類數據進行統一計量是非常困難的(de)，而且一個(gè)大(dà)數據集往往由多(duō)種數據組成，類型多(duō)樣，規模龐大(dà)，對(duì)其進行可(kě)靠計量具有很大(dà)的(de)挑戰。

當前，可(kě)作爲數據資産的(de)單一類型數據産品在計量方面已有一些實踐。例如，在市場(chǎng)上能較好地進行交易流通(tōng)的(de)單一類型數據産品（如音(yīn)樂(yuè)、圖片、電子書(shū)、網絡小說等）都有各自的(de)計量計價單位，從而得(de)以被準确地計量和(hé)管理(lǐ)。音(yīn)樂(yuè)數據産品的(de)計量計價單位是一個(gè)完整的(de)音(yīn)樂(yuè)數據産品，如一首歌(gē)、一首曲子等；與音(yīn)樂(yuè)數據産品類似，圖片以一幅圖、電子書(shū)産品以一本書(shū)、網絡小說以一章(zhāng)節/一部小說等作爲其計量計價單位。單一類型數據産品的(de)計量計價單位是規範化(huà)的(de)結果，也(yě)是其能被準确計算(suàn)的(de)前提，更是其能被管理(lǐ)、流通(tōng)的(de)依據和(hé)基礎。

基于單一類型數據産品的(de)實踐，多(duō)類型大(dà)規模數據集（如大(dà)數據等）在數據資産化(huà)過程中同樣也(yě)需要有标準的(de)計量計價單位，使其能被準确計算(suàn)，從而得(de)以入庫管理(lǐ)。由于數據的(de)價值會因人(rén)而異，所以很難依據數據的(de)價值對(duì)數據資産進行計量計價。類似地，一本書(shū)的(de)價值也(yě)是因人(rén)而異的(de)，所以圖書(shū)的(de)定價不是按照(zhào)圖書(shū)的(de)内容價值确定的(de)，而是以一本圖書(shū)的(de)出版成本來(lái)确定的(de)。其中，以“冊”作爲圖書(shū)計量單位，一冊圖書(shū)至少有49頁，否則不能稱爲圖書(shū)。

通(tōng)常，圖書(shū)是以出版發行機構根據出版發行規範以一定頁數并配有國際标準書(shū)号（international standard book number，ISBN）的(de)副本裝訂物(wù)作爲較小計量計價單位——本/冊。參照(zhào)圖書(shū)的(de)作法，數據資産可(kě)在按照(zhào)數據權屬登記機構的(de)有關規定對(duì)數據集進行規範化(huà)整理(lǐ)後，按一定規模大(dà)小的(de)副本進行裝盒，而這(zhè)個(gè)“盒”就是該數據資産的(de)計量計價單位。有了(le)計量計價單位，數據資産得(de)以被準确計算(suàn)，就可(kě)以建立數據資産的(de)目錄，從而對(duì)數據資産進行入庫管理(lǐ)，即數據資産的(de)“入庫”。建立數據資産目錄，明(míng)确數據資産類别、登記資産名目、界定管理(lǐ)範圍，有利于數據擁有者或數據管理(lǐ)者對(duì)數據資産進行入庫後的(de)檢索、獲取、盤點、使用(yòng)、處置等管理(lǐ)。有用(yòng)的(de)數據集通(tōng)過規範化(huà)整理(lǐ)并進行裝盒入庫後，才具備了(le)被計入企業資産負債表的(de)可(kě)能，對(duì)應的(de)數據産品才能進行登記、出版，并進入市場(chǎng)進行交易、流通(tōng)。

03數據資産化(huà)的(de)附加條件及其可(kě)滿足性

數據集在滿足了(le)上述4個(gè)必要條件後，就可(kě)以被認爲是數據資産了(le)。随之而來(lái)的(de)是數據資産的(de)管理(lǐ)，沒有管理(lǐ)的(de)數據資産仍然難以體現價值，也(yě)難以流通(tōng)和(hé)增值。目前，對(duì)數據資産管理(lǐ)的(de)研究工作有很多(duō)，如數據資産管理(lǐ)體系建設、數據模型管理(lǐ)、數據質量管理(lǐ)、數據安全管理(lǐ)、數據價值管理(lǐ)等。數據資産目錄管理(lǐ)、評估、審計等數據資産管理(lǐ)标準方面的(de)研究工作也(yě)在開展。總體來(lái)看，很多(duō)工作是先前數據管理(lǐ)的(de)擴展，并不是完全針對(duì)數據資産的(de)。

數據資産管理(lǐ)需要具有良好的(de)數據質量、合理(lǐ)的(de)貨币計價與評估方法、數據資産折舊(jiù)和(hé)增值規則，這(zhè)些是數據資産化(huà)的(de)附加條件。下(xià)面分(fēn)别對(duì)其進行討(tǎo)論。

良好的(de)數據質量及其可(kě)滿足性

高(gāo)質量的(de)數據才能産生好的(de)價值。判斷數據質量的(de)标準取決于數據使用(yòng)者的(de)需求和(hé)目标，不同情境下(xià)不同的(de)數據使用(yòng)者對(duì)數據的(de)“使用(yòng)适合性”不同。影(yǐng)響數據質量的(de)因素有很多(duō)，如技術、管理(lǐ)等都會對(duì)數據質量造成影(yǐng)響。影(yǐng)響數據質量的(de)環節有很多(duō)，如在進行數據質量管控的(de)過程中，有時(shí)需要對(duì)2個(gè)或多(duō)個(gè)數據集進行整合，但整合過程中有可(kě)能會出現2個(gè)或多(duō)個(gè)數據集不一緻或**的(de)問題，進而導緻數據異常，影(yǐng)響數據質量。數據質量管控需要人(rén)、流程和(hé)技術的(de)完美(měi)配合。高(gāo)質量的(de)數據應該是準确的(de)、一緻性的(de)、完整的(de)和(hé)及時(shí)可(kě)用(yòng)的(de)，是數據資産管控不可(kě)或缺的(de)一個(gè)因素。

随著(zhe)數據成爲資産，數據質量的(de)重要性日益凸顯。加強數據質量管控的(de)首要條件就是相關人(rén)員(yuán)要到位。建立一個(gè)數據質量管控團隊負責數據資産化(huà)過程中數據質量的(de)管控工作，可(kě)對(duì)數據資産化(huà)起到積極的(de)推動作用(yòng)。數據質量管控團隊主要負責數據資産化(huà)過程中各類數據質量的(de)管控工作，主要包括數據質量标準設定、數據質量知識庫的(de)建立和(hé)更新、數據剖析、數據質量評估、數據質量監控和(hé)報告等。根據工作内容和(hé)職責設置不同的(de)人(rén)員(yuán)角色，同一角色可(kě)由多(duō)個(gè)人(rén)員(yuán)擔任，一人(rén)也(yě)可(kě)同時(shí)兼任多(duō)個(gè)不同角色。

在實施數據質量管控的(de)過程中，方法和(hé)流程很重要。具體的(de)方法如下(xià)。

● 對(duì)已确權的(de)數據資源開展數據剖析和(hé)識别工作，掌握數據集的(de)基本情況及可(kě)能存在的(de)問題。

● 根據數據剖析和(hé)識别的(de)結果，對(duì)數據質量的(de)标準進行設定，對(duì)數據質量管控目标進行量化(huà)，給出數據質量的(de)維度、評估指标和(hé)度量方法，以便後續開展數據質量評估工作。

● 明(míng)确數據質量規則，并對(duì)數據集與該規則的(de)符合度進行監控，如果發現數據集不滿足該規則，要及時(shí)向負責數據資産化(huà)的(de)部門和(hé)人(rén)員(yuán)發出數據質量問題的(de)警示。建立缺陷數據糾錯機制，完善和(hé)實施數據質量規則，以達到較好的(de)效果。

● 通(tōng)過數據集成流程對(duì)數據質量規則和(hé)活動（剖析、清洗/匹配、自動糾正和(hé)管理(lǐ)）進行集成，這(zhè)對(duì)于提高(gāo)數據資産的(de)準确度和(hé)價值至關重要。

● 檢查和(hé)分(fēn)析數據質量的(de)異常情況，并對(duì)規則進行驗證，确定與評估數據質量的(de)服務水(shuǐ)平，根據評估結果完善規則。

● 對(duì)照(zhào)目标，監測數據質量，并形成報告。與數據質量管控目标進行對(duì)照(zhào)，管理(lǐ)、監控數據質量，并形成數據質量報告，使相應的(de)數據資産化(huà)負責人(rén)員(yuán)及時(shí)掌握數據的(de)質量水(shuǐ)平。

數據質量管控的(de)流程主要包括分(fēn)析數據質量的(de)過程和(hé)根據分(fēn)析結果進行優化(huà)的(de)過程。首先，剖析和(hé)識别數據，并對(duì)數據質量進行量化(huà)；其次，給出數據質量的(de)規則和(hé)目标；再次，通(tōng)過集成流程提高(gāo)數據資産的(de)價值；然後，實現質量提升的(de)流程，把原有低質量數據變成高(gāo)質量數據；**，檢測異常，對(duì)照(zhào)目标開展一些監控來(lái)評估是否達成目标，決定是否需要進行數據質量提升，并将高(gāo)質量數據交付給負責數據資産化(huà)的(de)相關人(rén)員(yuán)使用(yòng)。

合理(lǐ)的(de)貨币計價與評估方法及其可(kě)滿足性

通(tōng)過合理(lǐ)的(de)貨币計價與評估方法可(kě)以将數據資産的(de)價值顯化(huà)。數據資産的(de)貨币計價方式有很多(duō)，可(kě)以根據具體情況和(hé)商業需要采用(yòng)不同的(de)形式。

● 按離散計數進行計價。2003年， iTunes Store裏的(de)所有音(yīn)樂(yuè)，無論作者、長(cháng)短以及受歡迎程度，統一定價爲99美(měi)分(fēn)；Spotify實行會員(yuán)制，目前價格爲9.99美(měi)元/月(yuè)；Apple Music個(gè)人(rén)訂閱的(de)費用(yòng)爲9.99美(měi)元/月(yuè)、99美(měi)元/年，家庭訂閱價爲14.99美(měi)元/月(yuè)，學生訂閱價爲4.99美(měi)元/月(yuè)等。

● 按使用(yòng)量和(hé)時(shí)長(cháng)等計價。魔獸世界、夢幻西遊這(zhè)類在線遊戲按玩家在線的(de)時(shí)長(cháng)進行收費，夢幻西遊的(de)收費标準爲每小時(shí)0.6元，魔獸世界的(de)收費标準爲每天0.5美(měi)元。

● 按多(duō)因素混合計價。亞馬遜prime影(yǐng)音(yīn)服務實行會員(yuán)準入制，人(rén)們成爲亞馬遜prime訂閱會員(yuán)後，可(kě)在平台上購(gòu)買視頻(pín)，但不同視頻(pín)的(de)價格也(yě)不同。電影(yǐng)的(de)價格與實體DVD同價或比實體DVD稍低。

● 數據資産可(kě)以根據交易價格确定其資産價格。對(duì)于大(dà)數據型的(de)數據資産，一般會出現對(duì)數據資産内容進行交易以及以“盒”爲單位進行按件計價交易等形式。

● 數據資産内容的(de)交易。當直接對(duì)數據資産内容進行交易時(shí)，該類數據資産内容往往不能公開，需要對(duì)其進行使用(yòng)保護。因爲數據資産一旦公開發行，任何機構或個(gè)人(rén)都可(kě)以對(duì)其内容開展挖掘和(hé)開發工作，從而影(yǐng)響該數據資産作爲交換物(wù)的(de)稀缺性，減少溢價，使得(de)數據資産内容提供商的(de)權益受到傷害。以數據資産内容爲交易對(duì)象的(de)計價形态需要采用(yòng)内容估值方式，主要是因爲數據資産内容的(de)價值取決于使用(yòng)者，很難有統一的(de)計價标準，所以隻有對(duì)數據資産内容進行估值後才能得(de)到相應的(de)價格。

● 以“盒”爲單位進行按件計價交易。數據資産直接以“盒”爲對(duì)象進行交易時(shí)，需要有健全的(de)法律法規體系對(duì)數據資産權屬進行保障，解決盜版等問題。隻有在健全的(de)法律法規體系下(xià)，才能進行以“盒”爲單位的(de)按件計價交易。以“盒”爲交易對(duì)象的(de)計價形态，不按内容計價，故無須考慮“盒”中的(de)數據資産内容的(de)價值，更多(duō)的(de)是從數據标準化(huà)裝盒成本、消費者支付意願以及以“盒”爲單位的(de)數據資産流通(tōng)性等角度進行考量和(hé)定價。

數據資産具有信息屬性，具有無形性，這(zhè)一特點也(yě)是其價值所在，但這(zhè)個(gè)價值取決于使用(yòng)者。從這(zhè)個(gè)角度看，數據資産除進行貨币計價外，也(yě)可(kě)以通(tōng)過評估确定其價值，給出 定價。傳統的(de)資産評估方法主要有3種：收益法、成本法、市場(chǎng)法。收益法是指通(tōng)過測算(suàn)被評估資産的(de)未來(lái)預期收益值，利用(yòng)折現率計算(suàn)其現值，進而确定被評估資産價值。成本法是通(tōng)過計算(suàn)被評估資産重置成本與各類貶值（各種實體性貶值、經濟性貶值、功能性貶值等）之差，得(de)到被評估資産價值。市場(chǎng)法是指将市場(chǎng)上相同或者相似資産的(de)近期交易價格，通(tōng)過直接或者間接對(duì)比，分(fēn)析其中的(de)差異，估算(suàn)被評估資産的(de)價值。數據資産評估從宏觀上可(kě)以沿用(yòng)收益法、成本法、市場(chǎng)法。但是，由于數據資産兼具有形資産和(hé)無形資産的(de)特點，且數據計量計價、流通(tōng)交易還(hái)存在許多(duō)問題，數據資産的(de)評估有其特殊性，因此需要設計專門的(de)評估模型。

數據資産折舊(jiù)和(hé)增值規則及其可(kě)滿足性

數據作爲一類資産，還(hái)需要考慮折舊(jiù)和(hé)增值問題。随著(zhe)時(shí)間的(de)推移，大(dà)部分(fēn)資産會存在折舊(jiù)的(de)情況，但數據資産比較特殊，可(kě)能存在增值的(de)情況。因爲數據具有時(shí)間屬性，雖然數據的(de)載體會折舊(jiù)，但數據本身不會折舊(jiù)。在數據管理(lǐ)中有數據生命周期的(de)概念，但就數據自身而言是不會随時(shí)間的(de)推移而變化(huà)和(hé)消亡的(de)，數據的(de)價值可(kě)能會折舊(jiù)，也(yě)有可(kě)能會越來(lái)越高(gāo)。因此，在數據資産管理(lǐ)過程中，需要考慮其折舊(jiù)和(hé)增值的(de)情況。

數據管理(lǐ)中的(de)數據生命周期一般是指某個(gè)數據集從産生到銷毀的(de)過程，通(tōng)常包括數據的(de)采集、存儲、整合、呈現與使用(yòng)、分(fēn)析與應用(yòng)、歸檔與銷毀等。在這(zhè)個(gè)過程中，數據的(de)價值會随著(zhe)時(shí)間的(de)推移而變化(huà)，例如數據的(de)采集粒度與時(shí)效性、存儲方式、整合狀況、呈現和(hé)展示的(de)可(kě)視化(huà)程度、對(duì)數據分(fēn)析挖掘的(de)深度以及應用(yòng)的(de)程度，均會影(yǐng)響數據的(de)價值。在數據管理(lǐ)過程中，爲了(le)節約成本、提高(gāo)管理(lǐ)效率，一般更多(duō)地考慮有用(yòng)數據的(de)存儲、備份、歸檔、銷毀等問題。随著(zhe)技術的(de)進步，數據獲取和(hé)存儲成本被極大(dà)地降低，當前的(de)數據管理(lǐ)更多(duō)地以數據價值爲導向。

數據成爲資産，同時(shí)數據存儲成本被極大(dà)地降低，将會促使數據擁有者或數據管理(lǐ)者考慮保存全部數據并積累更多(duō)的(de)數據。因爲随著(zhe)時(shí)間的(de)推移，當數據累積得(de)越來(lái)越多(duō)時(shí)，很可(kě)能會給數據擁有者或數據管理(lǐ)者帶來(lái)新的(de)業務增長(cháng)點，這(zhè)種情況下(xià)數據資産不會折舊(jiù)，反而可(kě)能增值。如證券行情數據，**或一個(gè)月(yuè)的(de)數據可(kě)能沒有很高(gāo)的(de)價值，但一年或十年的(de)數據可(kě)能就會帶來(lái)很多(duō)新的(de)價值，催生很多(duō)新的(de)業務和(hé)增長(cháng)點。

數據擁有者或數據管理(lǐ)者需要考慮的(de)是：當存儲業務需求之外的(de)數據量達到一定程度時(shí)，在這(zhè)些數據尚未帶來(lái)新的(de)業務增長(cháng)點之前，投入的(de)存儲成本可(kě)能超出承受的(de)範圍。從這(zhè)點來(lái)看，數據擁有者或數據管理(lǐ)者需要綜合考慮數據的(de)成本和(hé)産出，在數據資産管理(lǐ)過程中要處理(lǐ)好數據資産折舊(jiù)和(hé)增值的(de)關系。

04數據資産化(huà)步驟

通(tōng)過上述討(tǎo)論，如果一個(gè)數據集滿足4個(gè)必要條件，那麽就可(kě)以認爲其是一個(gè)企業的(de)數據資産。如果還(hái)滿足了(le)3個(gè)附加條件，那麽這(zhè)個(gè)企業就可(kě)以管理(lǐ)和(hé)運行這(zhè)些數據資産。由于有價值、可(kě)機讀性的(de)條件是容易被界定和(hé)滿足的(de)，不需要專門的(de)工作流程,因此本文根據除了(le)有價值、可(kě)機讀性外的(de)5個(gè)條件設計數據資産化(huà)的(de)步驟，給出了(le)一個(gè)數據資産化(huà)的(de)基本框架，如圖1所示。

數據資源确權

數據資産化(huà)的(de)首先步是數據資源确權。目前在法律和(hé)規制上都還(hái)未給出有效的(de)界定和(hé)解決辦法，數據資源确權存在困難。當前，在市場(chǎng)上運行和(hé)流通(tōng)的(de)一些典型行業的(de)數據産品以及科學數據出版的(de)運行機制是相對(duì)可(kě)行也(yě)是值得(de)借鑒的(de)數據資源确權方法。

數據價值确認與質量管控

在對(duì)數據資源确權後，需要先确認數據資源的(de)價值，然後确保這(zhè)個(gè)數據資源有一定的(de)質量。對(duì)于企業來(lái)說，确認數據資源是否有價值相對(duì)容易，因此其重點放在難度較大(dà)的(de)數據質量管控上。數據質量直接決定了(le)數據資産的(de)價值。對(duì)于要開展數據資産化(huà)的(de)數據資源，在對(duì)其确權後，就需要通(tōng)過各種技術和(hé)管理(lǐ)手段對(duì)數據資源的(de)質量問題開展識别、度量、監控、預警等系列工作，通(tōng)過數據質量管控團隊的(de)建設、流程的(de)優化(huà)和(hé)技術等方法管控數據質量。

數據裝盒入庫

在數據資産化(huà)過程中，對(duì)于确認了(le)價值并完成質量管控的(de)有用(yòng)的(de)數據集，下(xià)一步工作是将其進行規範化(huà)整理(lǐ)，形成标準的(de)計件單位，使得(de)數據資産得(de)以準确計量，從而建立資産管理(lǐ)目錄，對(duì)其進行入庫管理(lǐ)，即所謂的(de)裝盒入庫。根據數據權屬登記機構的(de)有關規定，可(kě)以對(duì)數據集進行規範化(huà)整理(lǐ)，将一定規模大(dà)小的(de)副本以“盒”爲單位對(duì)數據進行灌裝，從而建立數據資産目錄，進行入庫管理(lǐ)。

貨币計價與評估

有價值的(de)數據集裝盒入庫後，就有了(le)計量計價單位，就可(kě)以進行貨币計價與評估，以确定數據資産的(de)價格和(hé)價值。數據資産兼具有形資産和(hé)無形資産的(de)特征，與以往的(de)傳統資産評估相比存在一定差異，有其特殊性；加之當前數據在計量計價、流通(tōng)交易等方面還(hái)有諸多(duō)問題需要解決，因此，對(duì)于數據資産評估，需要開展設計專門的(de)評估模型。

數據資産折舊(jiù)和(hé)增值的(de)管理(lǐ)

在對(duì)數據資産進行管理(lǐ)時(shí)，對(duì)于已确定價格和(hé)價值的(de)數據資産，需要考慮它的(de)折舊(jiù)和(hé)增值情況。由于數據資産是由數據組成的(de)，而數據本身不會随著(zhe)時(shí)間的(de)推移而變化(huà)或消亡，隻有數據的(de)載體會發生折舊(jiù)的(de)情況，數據的(de)價值可(kě)能會折舊(jiù)也(yě)有可(kě)能會越來(lái)越高(gāo)。因此，數據資産相較于一般的(de)資産存在特殊性，在進行管理(lǐ)的(de)過程中，不但要考慮數據資産的(de)折舊(jiù)情況，也(yě)需要考慮數據資産增值的(de)情況。

05結束語

數據是數字經濟的(de)關鍵要素，在大(dà)數據時(shí)代，發展數字經濟需要解決數據資産化(huà)的(de)問題。由于數據資産與以往各類資産存在較大(dà)差異，因此數據資産化(huà)過程存在很多(duō)挑戰，涉及政策法規、會計規範、數據資産标準規範、技術規範等諸多(duō)問題。本文給出了(le)一個(gè)數據資産化(huà)的(de)基本框架，包括數據資源确權、數據價值确認與質量管控、數據裝盒入庫、貨币計價與評估、數據資産折舊(jiù)和(hé)增值的(de)管理(lǐ)5個(gè)步驟；提出了(le)一個(gè)數據資産化(huà)基本框架，提供了(le)一個(gè)解決數據資産化(huà)問題的(de)可(kě)行的(de)方向。
後續工作主要包括以下(xià)幾個(gè)方面。
一是研究數據資産化(huà)基本框架的(de)實際應用(yòng)案例。數據資産化(huà)基本框架被提出後，爲數據資産化(huà)提供了(le)一個(gè)可(kě)行的(de)方法論，下(xià)一步要通(tōng)過具體案例對(duì)數據資産化(huà)基本框架在實際中的(de)應用(yòng)展開研究。
二是研究數據資産形态問題。數據是現實世界萬事萬物(wù)的(de)信息化(huà)，數據類型、規格、内容也(yě)多(duō)種多(duō)樣，因此非常複雜(zá)，進而也(yě)增加了(le)認識數據資産形态的(de)難度。可(kě)以進一步借鑒傳統圖書(shū)的(de)形态，研究數據資産形态問題，促進數據資産化(huà)的(de)進程。
三是研究數據資産評估模型。由于數據資産兼具有形資産和(hé)無形資産的(de)特點，加之數據計量計價、流通(tōng)交易還(hái)存在許多(duō)問題，因此，數據資産的(de)評估有其特殊性，需要研究和(hé)設計專門的(de)數據資産評估模型。

作者簡介

葉雅珍（1985-），女(nǚ)，複旦大(dà)學計算(suàn)機科學技術學院助理(lǐ)研究員(yuán)，東華大(dà)學博士生。2014年起從事數據領域方面的(de)研究工作，作爲項目主要人(rén)員(yuán)參與過多(duō)項國家自然科學基金、上海市科學技術**會、地方****以及企業合作等項目，并發表論文多(duō)篇。主要研究方向爲數據科學、大(dà)數據、數據資産 。

劉國華（1966-），男(nán)，博士，東華大(dà)學計算(suàn)機科學與技術學院教授、博士生導師。中國計算(suàn)機學會高(gāo)級會員(yuán)，中國計算(suàn)機學會數據庫專業**會**、理(lǐ)論計算(suàn)機專業**會**，中國保密協會隐私保護專業**會**（首先屆），中國大(dà)數據産業生态**産業互聯網服務專業**會**，上海市計算(suàn)機學會數據庫專業**會副主任，上海産業技術研究院大(dà)數據标準化(huà)專家**會**。發表100餘篇學術論文，出版專著2部。以主要參加人(rén)的(de)身份參與過1項國家自然科學基金項目和(hé)多(duō)項省自然科學基金項目的(de)研究工作，以主持人(rén)的(de)身份承擔過1項教育部科學技術研究重點項目、1項國家“十一五”科技支撐計劃重點項目專題任務、2項國家自然科學基金項目的(de)研究工作，還(hái)承擔過多(duō)項橫向課題。獲多(duō)項省部級科技獎勵。主要研究方向爲大(dà)數據、數據庫、隐私保護等 。

朱揚勇（1963-），男(nán)，博士，複旦大(dà)學計算(suàn)機科學技術學院教授、學術**會主任，上海市數據科學重點實驗室主任。《大(dà)數據》期刊副主編，大(dà)數據協同安全技術國家工程實驗室副理(lǐ)事長(cháng)，中國自動化(huà)學會國防大(dà)數據專業**會副主任，農業大(dà)數據産業技術創新戰略**副理(lǐ)事長(cháng)兼首席科學家。2004年開始從事數據科學研究，2008年提出數據資源保護和(hé)開發利用(yòng)，2009年發表了(le)數據科學論文“Dataexplosion,datanatureanddataology”，并出版數據科學專著《數據學》。第462次香山科學會議(yì)“數據科學與大(dà)數據的(de)理(lǐ)論問題探索”的(de)執行**。《大(dà)數據技術與應用(yòng)叢書(shū)》主編，《大(dà)數據資源》主編，大(dà)數據科普圖書(shū)《旖旎數據》作者，參與國家和(hé)地方多(duō)個(gè)大(dà)數據規劃編制。目前主要研究方向爲數據科學和(hé)大(dà)數據技術，近期研究重點方向爲數據真實性、數據财政、數據資産、數據自治與數據跨境等 。

本文來(lái)源：大(dà)數據期刊