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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？ 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 我们通过一个案例来解析数据资产化的过程： 某金融机构在投融资交易的过程中，一直苦恼于没有固定的标准来界定企业的可投资性，难以找到符合其投资标准的融资企业和项目，导致出现“有钱找不到投资项目,有投资项目的企业融不到钱 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。 为企业管理者提供及时、简洁、直观、高科技感的资产运行数据，让管理者在企业资产管理省时省力、高效管控。 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。 风险指标.gif 资产归集可视化 对于各子公司的未归集资金、归集资金、可用备付金、运营资金等情况进行统一管控，结合实时所得数据，迅速计算出日、月归集率，点击报表对应位置，可弹出对应专题看板。
3.1K20发布于 2021-07-09 - 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP 资产模块-8.资产减值准备
SAP资产管理模块是SAP系统中的一个重要财务模块，包括资产的创建、采购、折旧计算、处置、转移、盘点等功能，主要用于跟踪、管理和计划企业的固定资产，帮助企业实现对固定资产的全面管理和控制。 SAP资产减值准备是指当固定资产出现减值迹象，即固定资产的可收回金额小于账面价值时，计提的固定资产减值准备。资产减值准备的目的是为了反映资产的真实价值，避免资产的虚增导致企业利润的虚增。 在SAP系统中，如果固定资产的价值因为某种原因（如技术进步、使用方式变化等）而下降，导致其可收回金额低于账面价值，就需要进行资产减值处理。 一、ABAW–资产负债表重新评估 操作步骤： 1.输入事务代码 ABAW，确认公司代码、资产号、日期、事务类型等信息 2.回车，确定资产价值日（必须大于资产资本化日期）、记账金额 二、AS02–计提减值准备后，修改资产卡片净残值 操作步骤： 1.输入事务代码 AS02，确认需修改的资产号、公司代码信息； 2.
2.4K10编辑于 2024-07-31 - 来自专栏华章科技
详解数据资产的8大重要特征
导读：原始数据加工成标签，即可认为是简单意义上的数据资产化过程。 ▲图2-12 数据资产运营闭环 以标签为组织载体的数据资产区别于传统的数据资源，具有8个显著而独特的重要特征，如图2-13所示。 ? ▲图2-13 数据资产8大特征 01 能确权 所有的数据资产都应该是由某企业或机构合法取得或有效管理的数据源清洗加工而来，否则不能称为资产。 06 有定价 数据资产一定有价值，其价值如何衡量？数据要素如何参与价值分配？这些都是当前大数据领域中热门讨论的话题。随着数据标签化，数据资产的价值衡量迈出了商品化的第一步。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力最大限度地转化为商业价值。
3.7K30发布于 2021-07-12 - 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。 数据安全管理：基于数据安全分级分类体系，智能识别敏感资产，实现动态脱敏，常态化监控数据安全。3.数据合规数据合规性是数据资产化过程中不可忽视的一环。 03数据资产化 ：实现价值跃迁数据资产化的前提是数据产品的价值化，即数据产品通过持续服务内部经营决策或外部客户需求，为给企业带来可预期的、可持续 的经济利益。 总结：企业数据资产化是一个从原始数据（资源化）到价值载体（产品化），再到会计确认与价值实现（资产化）的递进过程。 《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。 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 ——数据资产运营是指企业对数据资产进行系统化、规范化的管理，以确保数据资产的价值得到最大化利用。这包括数据的收集、存储、处理、分析和保护等多个方面。 ——持续优化：数据资产化是一个持续的过程，企业应定期评估和优化数据资产化策略和流程，以适应不断变化的市场和技术环境。
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？ 在这里我们为大家介绍袋鼠云数栈的数据资产产品 —— 湖仓数据资产（DataAssets）。
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？ 在这里我们为大家介绍袋鼠云数栈的数据资产产品——湖仓数据资产（DataAssets）。
66340编辑于 2022-06-30 - 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 对于各子公司的未归集资金、归集资金、可用备付金、运营资金等情况进行统一管控，结合实时所得数据，迅速计算出日、月归集率，点击报表对应位置，可弹出对应专题看板。 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。
87830发布于 2021-06-29 - 来自专栏SAP最佳业务实践
SAP最佳业务实践:FI–资产会计(162)-8 ABNAN后资本化
4.5.2 ABNAN后资本化 后资本化是指对固定资产的购置和生产成本 (APC)进行后续更正。 请使用符合以下标准的固定资产： 资产分类 所有资产分类, 除了95020 资本化日期 以前年度 接管价值 无 交易代码 AS01 (细节可参见 业务情景 155.02 )，选择 资本化记账 会计核算 在 输入资产业务：后资本化屏幕上，进行以下输入： 字段名称 描述 用户操作和值 注释 已存资产 <资产编号> 记帐金额 APC <金额> 凭证日期 <凭证日期> 例如：当天 初始起息日 历史资产起息日一般与历史资本化日期相同 <交易起息日> 历史资本化日期不在本会计年度 ? ? 2. 使用屏幕上方的 保存 过帐凭证。 使用标准事务类型 400 将后资本化过帐至新资产。 如果资产由于确定的累计折旧而被完全注销，则仅能执行从资产负债表科目到累计折旧科目的过帐。如果此时仍存在帐面净值，则将其过帐至定制中定义的后资本化收入 科目。 初始起息日和资产的初始起息日一致 ? ?
5.2K70发布于 2018-03-30 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。 二、数据资产的内容：盘点你的数据家底明确了定义，下一个很自然的问题就是：在我每天的工作中，到底哪些东西算数据资产呢？它的范围其实非常广泛。我们可以从两个角度来盘点一下：1. 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。 三、怎么管理数据资产：一套可落地的实战方法管理数据资产，绝不是简单地把数据存起来。用过来人的经验告诉你，它是一个需要精心设计和持续运营的系统工程。下面这套步骤，你可以作为参考框架。
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。 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？ 问8：如果是中小型企业做基于工商数据的图数据库，在学习成本及硬件，软件成本上。市面上这几种图数据库有优先级么？
2.3K20发布于 2020-07-14 - 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 数据分层的优势由上述案例可见，数据仓库的分层设计具有诸多价值，能够提升数据管理效率、简化复杂问题处理、提高数据复用能力，并为平台提供规范化的数据管理和分析支持:提供方便使用的数据结构： 通过规范化的数据分层设计 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。 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
腾讯云开发者
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