数字经济的发展H信，就是数据价值的发挥。数据作为数字经济建设关键要素，将对其他生产要素产生倍增效用，为经济转型发展提供新动力。“只有数据动起来才有价值。”第五届数字中国建设峰会数字城市分论坛上，中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏认为，大数据时代，价值的发挥就是多元数据碰撞、融合、共享、流通。数据要素化该如何实现？梅宏提出三个递进层次...

  数据资产化是指将数据作为一种有价值的资源进行识别、分类、度量、管理和利用的过程。数据资产化旨在将数据的经济价值放大化，通过有效的数据管理和技术手段，将数据转化为可以为企业带来收益的资产。数据资产化的关键在于确立数据的权属、保证数据质量、建立数据流通机制和推动数据开放共享。羽山数据资产化交易平台的实践和探索可以帮助企业促进数字经济的发展，提...

  数据确权是指对数据的权利属性进行确认和界定，包括数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三项权利。在我国，数据确权的重要性日益凸显，原因如下：首先，数据确权有助于保护数据主体的合法权益。由于数据的复制性、非竞争性、非排他性和非耗竭性，数据的取得和利用难以通过物理方式加以阻隔，因此必须依靠数据确权等法律手段来保护数据主体的权益。其次，...

  数据资产入表的战略意义数据资产入表不仅是企业财务和会计管理的一部分，更是企业战略的重要组成。羽山数据的数据资产入表解决方案覆盖了从数据合规、安全评估、数据治理、资产评估、数据交易到Z终的数据资本化等全流程，结合链合体各成员单位的能力优势，实现了数据资产的内外循环。羽山数据将基于数据全生命周期管理，提供数据治理、数据资产盘点及数据分类分级等...

  数据资产化是指将数据作为企业的重要资产，对其进行合理的配置、管理和使用，以实现企业的经济价值和社会价值。数据资产化是数字经济时代的必然趋势，也是企业数字化转型的**内容。数据可以变成资产，是因为数据具有以下属性：1.价值性：数据具有很高的价值，能够为企业带来很多商业机会和竞争优势。2.可控性：企业可以通过合理的管理和控制，确保数据的准确性...

  上世纪八九十年代互联网的很广普及，加上各国积极实施信息高速公路计划，极大推进了信息化进程，使得互联网相关技术快速发展，“数字地球”概念提出并引起全球范围的高度关注和支持。《数字化生存》洞见和描绘了以“比特”为存在物的数字化时代的到来。由此技术和时代背景下，“数字经济”被提出并迅速流行，加快发展数字经济已成为各国共识。业内将数据看作数字经济...

  资产负债表里的资产，应当为企业创造收益与现金流，这是资产的使命。资产既有有形的，也有无形的；既有所有权的，也有控制权的。只要能够合理且准确计量，就可以入表。数据资产化，就是要求将数据本身作为其**经营资源来看待，能够在现实中服务客户、产生现金流；或者通过信息化建设提高企业经营管理的效率和效果。这就与传统概念里的有形资产产生了类似的功能。数...

  数据资产入表：打造可持续发展新篇章在面临环境、社会和治理（ESG）日益受到重视的现在，企业的可持续发展已经成为一个重要的战略议题。数据资产入表不仅关乎企业的财务和经营表现，更与企业可持续发展紧密相连。通过合理的数据管理和利用，企业能够更好地评估其在环境、社会和治理方面的表现，从而制定更加科学、可持续的发展战略。首先，数据资产入表有助于企业...

  数据资产入表不仅关乎企业的财务和经营表现，更是一种领未来创新与变革的重要力量。通过数据的管理、开发和创新应用，企业有望实现商业模式创新、产业升级转型、经济社会发展和组织变革等多方面的突破。在这个过程中，企业需要积极拥抱数据驱动的思维模式和文化，加强人才培养和技术创新，并与各方合作伙伴共同构建一个共赢的生态系统。通过充分发挥数据的价值潜力，...

  数据资产化对哪些公司将获益呢，到底如何获益？显而易见，数据生成和处理类公司是**直接的获益方。之前这些公司也一直在从事数据相关的工作和生意，但由于没有数据资产化，都像一种生产过程中的消耗品被忽略了，不能体现在财务报表上。相关的人员开销是大头，被直接将成本费用化，没有转变为资产。如果将数据成本计入资产，则一方面会增加公司总资产，另一方面也会...

  数据确权是指对数据进行所有权和使用权等方面的明确和界定。在当今数据驱动的商业环境中，数据确权变得越来越重要。数据确权可以帮助企业更好地管理和利用数据资产，提高数据的价值和效益。首先，数据确权可以提供数据的可信度和可靠性。通过对数据进行确权，可以明确数据的来源、所有者和使用者，确保数据的真实性和合法性。这有助于建立数据信任机制，提高数据的可...

  数据计量还可以提供数据的可追溯性和审计性。通过对数据进行计量，可以记录数据的来源和处理过程，提供数据的可追溯性和审计性。这有助于企业遵守数据合规要求，保护数据的合法性和安全性。然而，数据计量也面临一些挑战。首先，数据计量的技术和工具需要不断更新和改进，以适应不断变化的数据环境和需求。其次，数据计量的实施需要专业的人才和团队支持，需要培养具...