数据资产化，是指基于既定的应用场景及商业目的，将数据资源进行一系列加工，形成可供企业部门应用或交易的数据产品，数据资产在该阶段拥有了场景赋能，预期可产生经济利益，形成数据交换价值。数据资本化，是指数据资产化阶段发展后期，数据资产被进一步赋予金融属性，数据资本化主要方式有数据信贷融资、数据证券、数据信托...
6) 数据资本还涉及到数据权属、数据交易和数据安全等问题。 原始数据、数据资源、数据资产和数据资本关联关系 原始数据、数据资源、数据资产和数据资关联关系如下:数据资源来源于原始数据,数据资源是数据资产的基础,数据资产是对数据资源进行经济价值挖掘的结果,而数据资本则是将数据资产进一步转化为资本形态,参与到价值创...
数据资本化,是数据资产化的更高级阶段,指的是将数据资产作为资本投入到生产经营活动中,获取更大的价值回报。数据资本化不仅要求数据资产具有明确的价值,还需要具备与资本融合的能力,例如通过数据资产的质押、融资等方式,为企业的发展提供资金支持。数据资本化的前景广阔,但也面临着诸多挑战,如数据价值的不确定性、资本...
从狭义角度理解,数据资产化指的就是数据资源完成入表并被确认为会计学意义上的资产。 数据资本:是指通过数据交易、流通等实现数据要素社会化配置的过程。比如数据可以直接通过变成等量资本入股,这是数据作为新型生产要素,融入我国资本市场和经济价值创造体系的直观体现。资产化是资源化的结果,也是资本化的起点,要求在生产...
数据是新时代重要的生产要素,是国家基础性战略资源。近年来,一系列与数据资产化相关的政策出台,既有顶层设计,又有具体措施,形成了推动数据资产化的强大合力。《“十四五”大数据产业发展规划》强调,推动行业数据资产化、产品化。2022年《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出,依法依规维护数据资源资产...
数据资产化则是随着人们对数据价值的普遍认可和数据资源的广泛开发,数据逐渐成为个人、企业和政府的重要资产。尽管如此,由于数据的确权成本以及价值的可靠计量等问题,数据资产在现行法律、跨境和技术条件下,还无法直接体现在企业的财务报表中。数据资本化则是数据成为资产后,其在经济活动中的地位开始等同于传统的资本投入...
站在数据要素视角上,数据价值的最终落地,涉及到数据的资源化、资产化与资本化。也就是说,要先将原始数据通过整理、清洗、加工等方式,从无序变为有序,成为具备潜在利用价值的资源;其次将数据资源通过确权、登记、评估、定价、入表等环节,成为能够流通的资产;过程中并不断把数据资产运用于生产管理、创新活动中。
从数据资源化、数据资产化、数据资本化视角探索数据价值释放路径,有助于充分揭示全产业链数据价值来源之谜。 从全产业链视角整合数据资源,挖掘数据脉象价值和数据脉动价值,以更加深入地探索数据价值释放的可行路径。面向数据所有者、数据经营者和数据使用者,结合国家政策和企业实践的成功经验,从数据资源化、数据资产化、...
数据资本化:数据治理的延伸 数据资本化是指将数据资产通过出让、转让、出租、置换或者作为股份进行投资的过程,实现数据资产的价值最大化。数据治理在这一阶段的作用主要体现在完善数据资产的权属、估值和交易机制,推动数据资产在金融市场的流通...
金融科技弥合数字鸿沟”的平行论坛。会上，北京市经济和信息化局局长姜广智认为，金融数字化和数据价值化是数字经济特别是金融科技的两个重要方向。在金融数字化方面，要发挥金融科技优势，加速金融机构和金融业务的数字化转型。在数据价值化方面，要大力发展数据产业，加快推进数据资源化、资产化、资本化进程。