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数据资产化框架
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54910编辑于 2022-12-08 - 来自专栏肉眼品世界
数据治理与数据资产化
数据治理是监督，是战略，数据管理是执行，是战术。数据治理的目的是为了更好地数据管理，数据治理并不直接管理数据，数据管理的目的是让数据发挥更好的作用，创造更高的价值。数据治理是用来协调各方平衡的机制。 数据资产的几大特点包括无形性、增长性、复制性、价值不确定性。数据资产按照服务的方式可以分成两种类型：自用型数据资产和交易型数据资产，也称为赋能型数据资产和使能型数据资产。 赋能型数据资产通常是业务的数据化，将生产经营管理过程中产生的数据进行收集、整理、分析，促进原有业务进一步的价值创造。 使能型数据资产通常指数据的业务化，将数据收集、整理后形成可以对外服务的数据商品，如付费数据库服务等。 下面主要介绍了大数据发展现状和趋势，企业数据治理和数据资产化建设的挑战，详解介绍了企业数据治理能力和数据资产体系建设方案，供企业规划建设数据治理和数据资产管理体系时参考和借鉴。
1.1K20编辑于 2022-06-15 - 来自专栏探码科技
什么数据可以成为“数据资产”？数据资产化又该如何实现？
数据资产化已成为企业数据资产管理的最重要的环节，怎样识别数据资产、利用现有的数据资产创造价值，将是企业不得不面临的一个课题。 何为资产？ 2.jpg 例如：各金融机构的“失信人”数据，对于贷款平台来说是非常重要的信息，可以有效提升平台对“失信人”的辨别能力，准确评估借款人信用状况，从而优化消费金融贷款产品的风控效率，对于金融机构和贷款平台等来说意味着直接的收益 数据“变现”的过程就是数据资产化 能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程 我们也最终得出对数据的采集、处理到利用并产生价值的过程就是数据资产化。 随着数据资源越来越丰富，数据资产化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。 探码科技也将以扎实的技术，打破数据之间信息孤岛状态，应用云计算、大数据和人工智能技术帮助企业实现数据资产化运营。 文章来源:探码科技
1.7K30发布于 2019-09-06 - 来自专栏行业科技知识分享
资产管理数据可视化
采用 Hightopo 的产品 HT for Web （以下简称 HT ）实现金融资产数据可视化看板大屏，除了拥有丰富的数据可视化组件，还能利用 2D、3D 结合的优势，多维度呈现金融资产数据。 支付2.gif 资产预算可视化 利用 HT 散点图、柱状图、饼状图等多种可视化效果呈现企业各分公司的资金预算执行情况以及收支金额的统计情况。 通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失。 存款.gif 信贷资产可视化 信贷管理是一项综合性、系列化的工作，HT 可视化监控可根据自贷金额、委贷金额、贴现统计来生成企业业务结构趋势图，每月累计、当月发生、本月日均、本年日均数据信息一目了然。 总结 可视化作为传递信息的有效手段，HT 支持 2D 、3D 融合贯通展示各类数据，除了支持基础的三维图形展示，也可以展示模型、BIM 文件内容，也能结合 WebGIS 带来更加具象化的数据呈现。
3.1K20发布于 2021-07-09 - 来自专栏数据狗说事儿
解锁数据价值：企业数据资产化实施框架
其本质是通过提升数据的使用价值（内部应用）和交换价值（外部流通），最终实现其资产价值的过程。企业实现数据资产化通常遵循一个递进的路径：数据资源化 - 数据产品化 - 数据资产化。 2.数据治理数据治理的核心目标是释放数据的潜在价值，基于此，可以将数据治理的目标分解为以下四个方面的内容：①实现数据标准化，保证数据的一致性；②提升数据质量，保证数据的品质；③提升数据安全性，保障数据安全 2.数据确权和登记数据资源经过治理加工成为数据产品后，已具备潜在经济价值，但需明确其产权归属（企业拥有或控制）。 数据价值评估核心方法是成本法、收益法和市场法。2.数据流通与交易数据资产交易，是指在共同遵守的定价机制和交易规则下，将一方的数据资产出售给另一方的过程，其目的是实现数据资产的直接经济价值。 《企业数据资产化调研报告——基于上海数据交易所的挂牌企业》2.《2024数据要素资产化白皮书》3.《数据资产管理实践指南(7.0版)》
55210编辑于 2025-06-18 - 来自专栏SAP最佳业务实践
SAP最佳业务实践:FI–资产会计(162)-2资产主数据
有下列字段组： 一般信息（描述、数量等） 科目分配 过帐信息（例如：资本化日期） 时间相关分配（例如：成本中心） 工厂维护信息 资产净值税分录 不动产信息 资产来源信息 实际库存数据 用户字段/评估组 选择资产分类和公司代码，修改相似资产的数量，默认为1，如果修改为2则系统会自动创建两个资产主数据。如果资产分类中设定的编码范围为内部编码，系统将自动为该资产分配流水码，否则需要手工指定资产编号。 2. 数量：如果使用一个资产主数据管理多个相同的资产，可以使用该字段，大部分情况下不需要设定数量。 资本化日期：即资产达到可使用状态，在资产负债表中将其认定为资产并开始计提折旧的日期。 在执行资产购置业务时会自动将购置日期写入该字段，也可以在创建资产主数据时手工设定，后续执行购置业务时自动使用该日期。已资本化的资产无法修改资本化日期。
2.9K61发布于 2018-03-29 - 来自专栏低代码（low code）专栏
数据资产化的四大阶段:业务数据化数据资源化数据产品化数据资本化
数据资产化的四个阶段——业务数据化业务数据化是数据资产化的起点，涉及将企业日常运营中产生的各类业务信息转化为可量化、可分析的数据。这一阶段的核心在于数据的收集与整合。 ——数据资本化数据资本化是数据资产化的最高阶段，将数据视作企业的资产，进行有效的运营和管理，以实现数据价值的最大化。数据评估：建立数据资产评估体系，对数据的价值进行量化评估。 2、定义数据分类标准：根据业务需求和数据特性，定义清晰的数据分类标准和规则。3、数据分类执行：依据既定标准，对数据进行分类，确保数据的组织和存储符合业务流程。 2、定义分级标准：根据数据的风险评估结果，定义不同级别的数据分级标准。3、实施数据分级：按照分级标准，对数据进行分级标记和分类存储。4、访问控制：根据数据的分级，实施相应的访问控制和权限管理。 数据资本化应用与数据资产运营——数据资本化应用（是企业资产化过程中的重要一环，它涉及到将数据资源转化为能够带来经济利益的资在这一过程中，企业需要识别和评估其数据资产的价值，并探索不同的数据应用场景来实现资本化
1.1K10编辑于 2025-05-26 - 来自专栏数栈技术分享
数据资产为王，如何解析企业数字化转型与数据资产管理的关系？
原文链接：数据资产为王，解析企业数字化转型与数据资产管理的关系 视频回顾：点击这里 课件获取：点击这里 一、数据资产背景介绍 随着企业数字化转型的深入，数据体量爆炸式增长，如何控制数据生产成本、发现有价值的数据 ，提高数据 ROI，成了企业数字化转型中后期的关键任务，这也是数据资产管理的终极目标。 而在数字化转型过程中并不是一帆风顺，往往会遇到很多问题。如何控制生产成本、发现恶性成本因素、量化生产成本？如何发现价值数据、梳理数据分布、分析数据价值？ 这都是企业是实现企业数字化转型路上需要思考的问题。 如何解决上述问题，关键点在于利用方法论 + 工具思路构建数据资产管理平台。 二、数据资产管理方法论 那么如何给予方法论进行数据资产管理呢？ 明确完目标后，根据元数据管理五步法，我们来进行数据梳理： 第一步：采集元数据 第二步：定义元模型 第三步：维护元数据 第四步：元数据质量 第五步：元数据查询 2、如何提升数据规范性
62320编辑于 2022-06-28 - 来自专栏数栈技术分享
数据资产为王，如何解析企业数字化转型与数据资产管理的关系？
原文链接：数据资产为王，解析企业数字化转型与数据资产管理的关系 视频回顾：点击这里 课件获取：点击这里 一、数据资产背景介绍 随着企业数字化转型的深入，数据体量爆炸式增长，如何控制数据生产成本、发现有价值的数据 ，提高数据ROI，成了企业数字化转型中后期的关键任务，这也是数据资产管理的终极目标。 而在数字化转型过程中并不是一帆风顺，往往会遇到很多问题。如何控制生产成本、发现恶性成本因素、量化生产成本？如何发现价值数据、梳理数据分布、分析数据价值？ 这都是企业是实现企业数字化转型路上需要思考的问题。 如何解决上述问题，关键点在于利用方法论+工具思路构建数据资产管理平台。 二、数据资产管理方法论 那么如何给予方法论进行数据资产管理呢？ ，根据元数据管理五步法，我们来进行数据梳理： 第一步：采集元数据 第二步：定义元模型 第三步：维护元数据 第四步：元数据质量 第五步：元数据查询 2、如何提升数据规范性：数据标准+
66340编辑于 2022-06-30 - 来自专栏数据猿
只占2%，数据资产入表如何破局？
2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，鼓励企业将数据资源进行资产入表，旨在推动数据要素市场化流通，同时充实企业资产规模，完成数据从“资源”到“资产”再到“资本”的价值跃升。 然而政策出台两年多后，截至今年上半年，A股上市公司中仅有102家披露数据资产相关信息，占比不足2%，数据资产总规模仅56.37亿元。 数据资产入表，也开启了数据资产金融化的探索。基于数据资产的质押融资、资产证券化等金融创新，真正让数据“活”起来。总而言之，过去十年是中国数据市场的“筑基期”，我们见证了量的积累和质的飞跃。 这一机制使数据的经济价值得以显性化，直接提升企业资产质量。 同时也让之前消耗即消失的成本重新“回炉”重塑成新的成果、资产。 数据资产入表需打通多道关卡 尽管制度设计已初步成型，但企业层面仍普遍面临“入表难、入表贵、入表意愿低”的困境，严重制约着数据资产化、资本化的进程。 不同于其他要素，数据在法律层面具有特殊性。
36810编辑于 2025-12-21 - 来自专栏HT
金融运维一体化，资产数据可视化
采用 Hightopo 的产品 HT for Web （以下简称 HT ）实现金融资产数据可视化看板大屏，除了拥有丰富的数据可视化组件，还能利用 2D、3D 结合的优势，多维度呈现金融资产数据。 通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失。 ? 信贷资产可视化 信贷管理是一项综合性、系列化的工作，HT 可视化监控可根据自贷金额、委贷金额、贴现统计来生成企业业务结构趋势图，每月累计、当月发生、本月日均、本年日均数据信息一目了然。 资产归集可视化具备集中调配的优势，将资金有效归集，降低集团资金沉淀，平衡集团资金需求。 企业金融资产大屏目的是将企业现有大量财务数据进行深加工，通过一系列的数据分析，获取事态发展的趋势走向。 总结 可视化作为传递信息的有效手段，HT 支持 2D 、3D 融合贯通展示各类数据，除了支持基础的三维图形展示，也可以展示模型、BIM 文件内容，也能结合 WebGIS 带来更加具象化的数据呈现。
87830发布于 2021-06-29 数据资产到底是什么？怎么管好数据资产
判断一组数据是否为资产，只需问一个核心问题：我能用它来做有价值的决策或行动吗？如果不能。那么，它很可能就是成本——存储要花钱，管理更要投入精力。认识到数据是资产，是首要的。 一、数据资产的定义：它真的不仅仅是“数据”我们先从最根本的定义说起。数据资产，是指由企业（或组织）拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的数据资源。 按业务来源看：客户与用户数据：这是最直观的资产。包括用户的基本信息（已脱敏）、交易记录、浏览点击行为、客服交互记录等，这些是精准营销和个性化服务的基础。 这些数据直接驱动产品的迭代和优化。那么，了解了有哪些数据之后，我们该如何看待它们的不同价值呢？ 这就引出了第二个角度。2. 核心任务：制定标准：建立统一的数据规范，比如全公司统一“性别”字段用“男/女”，而不是“F/M”或“1/2”。
61510编辑于 2025-09-25工业制造全域数据资产化与敏捷洞察联合实践
但在全域数字化转型过程中，全球头部制造企业普遍面临底层数据架构与前端业务敏捷性脱节的核心痛点： 全局数据资产碎片化： 全球数据仓库缺乏针对中国业务的专项治理，各业务系统独立建设，导致数据维护呈现碎片化状态 二、 构建湖仓一体与AI驱动的智能分析底座 为实现全方位的数据赋能，毕马威（KPMG）联合腾讯云为工业制造企业构建了基于全局视角的“一体化数据赋能平台”，通过底层架构重塑实现数据资产化： 湖仓一体的大数据底座 ： 依托腾讯云 TBDS（大数据处理套件） 与 Wedata（数据开发与治理平台），集成流处理引擎、批处理引擎与OLAP引擎，完成端到端的数据集成、流式计算、数据治理与运营监控。 智能化敏捷BI体系： 部署 腾讯云BI 与 Chat BI 组件，通过语义理解、文生SQL及智能图表功能，降低业务端的数据使用门槛，实现自助式报表与结论分析。 双方共同确立了稳定的联合团队与交付标准，已累计发布 3份联合白皮书，并在工业、能源、金融、地产等重点行业形成了高度标准化的联合方案，为大型实体企业的数字化转型提供了高确定性的技术实施路径。
12610编辑于 2026-04-07一文讲清数据要素，数据资产，数据治理和数字资产
市场化的前提：作为生产要素，数据就具备了在市场上流通、交易和定价的理论依据，从而催生了数据产业。参与分配的资格：谁在生产和经济活动中贡献了数据要素，谁就理应参与价值的分配。听着是不是很熟悉？ 二、 数据资产当数据的战略地位被确认，对企业而言，就要问：我们拥有的数据，怎么体现它的具体价值？答案是将其转化为数据资产。 我一直强调，数据资源≠数据资产。 它的范围远比“数据资产”广泛。所有的数据资产都属于数字资产，但数字资产绝不只包括数据资产。 除了结构化的数据资产，数字资产还包括一切以数字形式存在、拥有所有权并具备价值的项目，例如：域名、网站及其内容软件、源代码数字媒体内容（如购买的影视、音乐版权）社交媒体账号、数字品牌形象数字艺术品（如NFT
59510编辑于 2025-11-03- 来自专栏点滴科技资讯
区块链在资产证券化中的应用：重塑资产证券化行业
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4K81发布于 2018-04-28 - 来自专栏EAWorld
探索图数据库在数据资产可视化中的应用
本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。 目录： 1.图数据库介绍 2.关系型数据库和图数据库的区别 3.探索图数据库在数据资产可视化中的应用 1.图数据库介绍 这张图是一个社交网络场景，每个用户可以发短信、发邮件，分享信息。 写在最后 基于对图数据库知识的探索，图数据库在未来数据资产可视化中的应用将会是促进数据价值提升，提高企业数据资产配置效率的有效手段，企业可以通过图数据库建立企业数据资产全景图，快速搜索定位，形成有效的数据交汇 ，以个性化展现企业的数据资产，方便使用者获取关键信息，更好的了解数据资产的各个方面。 图数据库的应用场景有很多，比如最典型的知识图谱，在数据资产管理中，我认为更多的应用数据资产可视化展现，以及数据地图，数据影响/血缘分析等。 问5：生产者和消费者解耦，有啥优势？
2.3K20发布于 2020-07-14 - 来自专栏得物技术
数据分层：打造数据资产管家
常见的数据类别包括：结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）半结构化数据（如JSON、XML等非严格格式化数据）非结构化数据（如文本、日志等无固定格式的数据）数据定位和权限控制——加强数据安全和合规性随着多个部门和用户共享数据的需求增加 数据分层不仅实现了数据的可视化维护和服务化，还为数据加工、应用和管理提供了更加清晰和规范化的指导方针，从而助力业务的发展和优化。 在DWD层，数据已经经过了一系列的清洗和转换过程，包括校验、敏感数据加密、去重、标准化、格式化和结构调整等，以确保数据的准确性、完整性和一致性。 DWS层的数据通常具有更高的抽象层次，可以根据不同的业务需要进行不同的聚合方式，比如按照性别、年龄、司龄等粒度提供满意度指标1，满意度指标2等汇总指标。 通过将数据划分为不同层次，数据分层实现了数据的可视化维护和服务化，为数据加工、应用和管理提供了更加清晰和规范化的指导方针，从而助力业务的发展和优化。
76910编辑于 2023-11-22 - 来自专栏区块链孵化
HBank数字资产交易平台打破数据垄断，实现数据平民化
HBank会秉持和守护这个愿景，在公开透明的数字资产交易平台的基础上，打造下一代去中心化自治型社群组织。 HBank作为全球首家社群挖矿自治型数字资产交易平台，它的目标就是成为一个去中心化、社群自治、执行高效、公开透明的数字资产交易平台，用户可以在HBank上面进行资产交易的同时，无须担心受制于平台的机制、 那么，HBank数字资产交易平台是怎样打破数据垄断、实现数据民主的呢？ 第二，HBank坚持遵循区块链公开透明、去中心化的特点，探索区块链技术在金融交易方面的落地应用，建立资产、交易、社群、权益的查询、验证与确权机制，并在恰当时机向社群成员和社会各界公开。 HBank上运行的分布式独立组织不允许一家独大，因为围绕编码建造的去中心化组织的特性是去检查和平衡个体，组织和角色（用户，旷工，商人，开发者等…） 总之，在HBank数字资产交易平台这个领先、民主的生态社区里
64030发布于 2018-07-13 - 来自专栏人工智能应用
大型企业数据治理与数据资产化：数字化转型的炼金术革命
在这个数据即权力的时代，如何将海量数据转化为可量化、可流通、可持续增值的战略资产，已成为决定企业数字化转型成败的核心命题。 这种立体化治理架构使跨部门数据协作效率提升300%，更催生出面向中小企业的智能风控产品线。 治理与资产的辩证法正在改写商业规则。 二、筑基之道：企业级数据治理体系构建 数据资产管理体系的搭建是一场精密的系统工程。北京某央企的数字化转型专班耗时18个月，构建起覆盖"采、存、管、用"全生命周期的治理框架。 这些前沿技术的融合应用，使监管合规效率提升80%的同时，催生出面向机构客户的量化投资数据服务。 三、跃迁之路：数据资产化的多维突破 资产化路径设计需要商业智慧的闪光。 这种数据资产的金融化创新，正在重塑整个商业世界的价值坐标系。 在东京湾区，某智能制造企业用三年时间完成了从数据治理到数据资本化的蜕变。
31710编辑于 2025-08-01 - 来自专栏数据猿
可以用数据来融资了，数据资产化才能算真正落地！
我们经常听说“数据是新石油”，但其实，数据的价值远不止于此。 随着数据资产入表相关规定的落地，数据资产化的形势越来越明朗。但是，数据资产化就是终点么？我们认为，在数据资产化之后，还有数据资本化。 那么，到底什么是数据资本化，又有哪些具体的表现形式或者实现路径呢？具体来看，数据资本化有三个主要的实现方式，分别是基于数据资产的抵押贷款、基于数据资产的结构化债权产品设计、提升企业市值和股权融资能力。 基于数据资产的结构化债权产品设计 在金融领域，结构化债权产品比较常见。那么，数据资本化之后，是否也会出现基于数据资产的结构化债权产品呢，这是一个有趣的问题。 值得关注的是，我们可以将数据资产的分类和分级与结构化债权产品的设计紧密结合，在这一过程中，数据资产本身的结构化特点成为设计结构化债权产品的关键因素之一。 通过精心选择和组合不同等级和类型的数据资产，可以构建出一个既多样化又具有互补性的资产池。这种多样化和互补性有助于分散单一数据资产可能带来的风险，同时也能够提升整个资产池的价值。
65310编辑于 2024-03-04
腾讯云开发者
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