数据治理作为确保数据质量、安全性和合规性的重要手段,是实现数据要素价值释放的基础。 今天,一起来探讨数据治理在推动数据资源化、资产化和资本化过程中的三步走战略,以充分发挥数据在生产和管理中的潜力。 数据资源化:数据治理的起点 数据...
钟宏认为，数据要素市场化其实就是要做好数据的“三化”，即数据的“资源化、资产化和资本化”。“资源化”就是农场把原始数据收集起来，但其中很多数据是不能用的，要经过清洗加工等，也就是数据治理，这就是一个资源化的过程。“资产化”是要把数据进一步围绕场景需要，也就是从应用需求侧去进行数据服务或者产...
当前,国家层面也已逐步形成“一项顶层规划”+“一套基础制度”+“多点政策配套”共同发力的政策体系,为数据要素资源化、资产化、资本化指明方向。借鉴土地等要素市场经验,构建对应于数据要素资源化、资产化、资本化的零级、一级和二级联动市场,明确数据“三权分置”和三级市场体系的映射关系,提出三级市场联动的数据价格...
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，通过数据交易所作为合规出口，承担撮合数据交易的数据源角色。第三个角色是提供数据产品，除了自有数据，也可以通过与数交所其他的合作伙伴提供的数据组合成一个数据联盟，以此生产不同的数据产品去进行交易，比如服务于药厂的新药研发产品，服务...
借鉴土地等要素市场经验,构建对应于数据要素资源化、资产化、资本化的零级、一级和二级联动市场,明确数据“三权分置”和三级市场体系的映射关系,提出三级市场联动的数据价格创新机制,实现从“数据资源入表”走向“数据资产入表”,推动数据...
数据实现“要素化”，通常需要经过三个递进层次的途径：第一，资源化，涉及到原始数据的获取以及后期的加工组织，这是数据价值释放的基础。第二，资产化，数据资源要转化成为像不动产、物产一样可以入表的资产。第三，在资产化的基础上实现资本化，使得数据资产进一步衍生出更加丰富多元的金融价值，为实体经济的千行...
数据要素化是数字经济时代的重要发展趋势,它对于推动数字化转型、提升经济效率具有重要意义。通过资源化、资产化、资本化三个阶段的逐步推进,企业可以充分挖掘和利用数据的潜在价值,实现数据的商业价值和社会价值。 未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,数据要素化将呈现更加广阔的发展前景。企业需要紧跟时代潮流...
数据实现“要素化”,通常需要经过三个递进层次的途径: 第一,资源化,涉及到原始数据的获取以及后期的加工组织,这是数据价值释放的基础。 第二,资产化,数据资源要转化成为像不动产、物产一样可以入表的资产。 第三,在资产化的基础上实现资本化,使得数据资产进一步衍生出更加丰富多元的金融价值,为实体经济的千行百业...
“数据要素将对数据市场和传统要素市场产生深刻影响，数据要素将催生专业化的数据要素三级市场，同时也将助力传统要素市场转型升级。”陆志鹏表示，数据要素将加速推进传统要素市场的数据化转型，三级市场将实现数据“资源化、资产化、资本化”的三次“蝶变”。责编:杨志莹 | 审核:李震 | 总监:万军伟 ...
数据来源的多样性和准确性对于数据要素资源化至关重要。企业可以通过内部数据采集、外部数据购买、合作伙伴数据分享等方式,构建起完整的数据基础。 2.数据清洗和整合 数据要素资源化的关键在于对数据进行清洗和整合,消除数据间的冗余和错误,确保数据的准确性和一致性。只有经过整理后的数据才能为后续的资产化和资本化奠定...