文章核心观点 - 2025年《数据资产管理实践指南（8.0版）》正式发布，首次系统描绘了数据价值从“资源化”到“资产化”再到“资本化”的完整跃迁路径，为企业把握数据要素战略红利提供了系统性、前瞻性且实操性强的指导 [1][2][28] 政策发展背景与市场现状 - 数据要素政策体系历经三个阶段演进：2022-2023年为“建章立制”阶段，以“数据二十条”奠定产权分置等基础制度 [38]；2023-2024年为“行业贯通”阶段，以《“数据要素×”三年行动计划》推动行业场景落地，并以《企业数据资源相关会计处理暂行规定》解决数据入表财务难题 [40]；2024-2025年为“深化发展”阶段，聚焦构建一体化数据要素市场生态 [42] - 政策推动下市场发展迅速：截至2025年三季度，A股已有超100家上市公司披露数据资源入表情况，累计入表规模突破25亿元，较2024年末增幅约35个百分点 [41]；2024年数据交易市场规模突破2000亿元，同比增长35%，场内交易占比提升至40% [42] - 数据资本化实践开始涌现：例如全国首单数据资产ABS发行规模达1.337亿元，多地试点推出数据资产质押融资产品 [42] 数据资产管理的内涵与框架演进 - 数据资产管理定义为实现企业战略目标，通过体系化管理机制与工具，对数据资产进行全生命周期管理，以释放数据资产价值的一组核心职能活动 [48] - 管理目标发生演进：从过去聚焦保障数据质量与安全、支撑内部业务，升级为通过“有效赋能”、“数驱决策”和“外部创收”等多维路径实现价值释放 [51] - 管理对象范畴拓展：横向从结构化数据扩展至图片、音频等多模态数据；纵向从管理数据本身延展至对AI生成的信息、知识乃至决策的内容质量负责 [53] - 服务对象延伸：从服务于企业内部人员，扩展到服务于人工智能系统（人机协同）以及产业链生态伙伴（服务生态） [54] - 核心管理框架围绕价值释放，系统性推动数据经历资源化、资产化、资本化三大价值形态演进 [57] 数据价值化的“三级跳”路径 - **资源化（打好地基）**：目标是解决数据“有没有、好不好、安不安全”的问题，为价值释放奠定基础，涵盖数据模型、标准、质量、安全等八大管理职能 [2] - **资产化（实现价值）**：核心是让数据价值“看得见、摸得着、可计量”，系统阐释数据资产登记、确权、估值、成本核算、入表及流通六大核心管理活动，直击企业实操难题 [2] - **资本化（放大价值）**：当数据成为稳定资产后，可与金融工具结合，通过质押融资、证券化（ABS）、作价入股等模式，使数据从“生产要素”升级为“战略资本” [2] 数据价值实现的四大核心路径 - **产业数字化**：用数据优化主营业务，实现降本增效，案例如三一重工通过数字化改造使工厂产能扩大123%、单位制造成本降低29% [5][75] - **管理数字化**：用数据重构管理流程，实现智能决策，案例如鄂尔多斯城投集团建设智慧平台后，业务审批效率显著提高，员工跨部门协作效率提升55% [5][79] - **数字产业化**：将数据打包成产品对外交易创收，案例如中国移动梧桐大数据平台沉淀数据资产超2000PB，封装成超过150种垂直行业产品 [5][80] - **要素生态化**：用数据赋能产业链，构建协同生态 [5] 四类企业资产化实施路径 - **价值运营型**：适用于金融、通信等已具备成熟数据管理体系的领先企业，聚焦数据价值的精益化运营 [5] - **交易创新型**：适用于制造业、零售等拥有特色数据的链主企业，重点打造可交易的数据产品 [6] - **入表驱动型**：适用于大型集团或强监管企业，以合规入表为直接目标，进行谨慎试点 [7] - **管理筑基型**：适用于数字化转型初期的企业，重点夯实数据管理基础，为未来资产化铺路 [8] 数据产品的主要形态 - **数据集**：是数据价值最基础的载体，包括原始数据集、结构化数据集、标签化数据集及多模态数据集等 [69] - **API服务**：将数据能力封装为标准化的调用接口，实现数据价值的“实时化、碎片化、场景化”输出，包括实时数据查询API与服务型API [71] - **数据应用解决方案**：针对特定行业痛点，整合数据集、API及可视化界面，提供“开箱即用”决策工具的最高价值形态 [72] - **数据金融工具**：数据产品的新形态，包括数据资产质押融资与数据资产证券化（ABS）等创新融资工具 [72] 未来五大发展趋势 - **智能底座**：AI将深度融入数据管理各环节，实现自动化与智能化 [9] - **数实融合**：数字孪生、仿真推演等技术将使数据成为业务实时决策的核心 [10] - **价值体系**：建立覆盖成本与收益的精准价值衡量框架，使数据投入从“成本”变为“投资” [11] - **知识管理**：管理边界将从数据扩展至信息、知识，以赋能RAG等AI应用 [12] - **流通生态**：企业需积极参与数据要素市场生态，从资源持有者转变为价值运营者 [13]

数据要素价值释放与产业发展 - 数据已成为驱动经济社会高质量发展的关键资源，在各行各业发挥重要作用[1] - 持续释放的数据要素价值正深刻重塑相关产业发展逻辑和运行效率[1] 数据要素的应用实例与全球影响 - 在智能网联汽车行业，数据加速自动驾驶算法迭代、高精地图与仿真测试平台构建，助力中国新能源汽车以较大的全球市场份额和增量贡献成为全球引领者[1] - 截至2024年5月底，国家政务服务平台累计调用量突破5400亿次，展示了以数据驱动公共服务现代化的“中国方案”[1] - 中国正积极塑造以尊重网络主权、保障数据安全、促进公平发展为核心的全球数据治理新范式[1] 数据资源化：夯实数据基础与互联互通 - 需加快制定国家和地方层面的数据发展战略规划，明确数据权属、流通规则、收益分配和监管责任[2] - 推动建立统一的数据资源目录体系和元数据标准，实现跨系统、跨行业、跨区域的数据互联互通[2] - 在工业领域，推动设备联网与生产过程数字化，实现全流程数据自动采集[2] - 在城市治理中，整合交通、环保、医疗、安防等数据，构建城市运行数字孪生体[2] - 在农业农村领域，建设智慧农业大数据平台，实现耕地、气象、种植、物流等全链条数据汇聚[2] - 通过建设国家级、省级数据资源池和行业数据中台，打破“数据孤岛”和“信息壁垒”，提升数据的完整性、一致性和时效性[2] 数据资产化：完善流通交易与价值实现机制 - 推动建立数据资产登记、评估、入账和审计制度，支持有条件的企业将数据纳入资产负债表[2] - 发展数据交易所、数据经纪商、第三方评估机构等经营主体，构建“原始数据不出域、数据可用不可见”的安全流通机制[2] - 鼓励数据产品化，开发数据包、数据API、数据模型等可交易产品，培育数据要素市场，推动数据从资源向资产转化[2] 数据价值化：强化融合应用与赋能产业 - 推动数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等新一代信息技术深度融合，构建“数据+算法+算力”协同体系[3] - 加速数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等产业链各环节的贯通应用，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态、新模式[3] 数据安全与可持续保障 - 构建与数据要素价值释放相匹配的安全保障体系，严格落实数据安全法、个人信息保护法、网络安全法等法律法规[3] - 建立健全数据分类分级保护制度，对核心数据、重要数据实行全链条重点监管和动态管控[3] - 强化数据全生命周期安全管理，提升从采集、存储、传输、处理、共享到销毁等各个环节的风险监测、预警和应急处置能力[3] - 加强对算法应用的规范治理，防范数据泄露、滥用、篡改以及算法歧视、算法黑箱等风险[3]

赛事规模与参与度 - 2025年“数据要素×”大赛全国报名队伍超过2.3万支，参赛人数超11.7万人，共893个项目晋级全国总决赛，最终183个项目获奖 [1] - 相较去年，大赛在赛事规模、质量和成效上均有新突破 [1] 公共数据开发利用 - 融合利用公共数据的参赛项目占比高达53% [1][2] - 超过43%的公共数据利用项目通过授权运营新模式获取数据 [1] - 授权运营模式保障了公共数据的安全合规使用，同时赋予市场主体开发权利，激发市场活力 [2] 企业数据应用与交易 - 64%的参赛项目通过企业数据构建数据产品和服务 [1] - 利用企业自有数据的项目占比62%，利用产业链上下游合作伙伴数据的项目占比54% [1] - 超过50%的决赛项目进行过数据交易，数据交易成为企业获取数据资源的重要方式 [3][4] - 约40%的企业提供指数订阅、分析报告等数据产品和服务，15%的企业对外提供高质量数据集等资源型产品和服务 [3] 数据市场生态建设 - 数据交易所、数据流通服务平台企业及数据商正成为繁荣一体化数据市场的重要力量 [1] - 超过12%的项目通过数据流通服务机构进行数据交易 [3] - 国家数据局下一步工作方向包括支持数据交易所建立全链条服务体系、支持平台企业拓展行业数据融合新模式、支持数据商提升产品和服务能力 [4]

数据要素流通痛点 - 数据供给侧不敢供 因担心数据去向不明和失控风险 [1][2] - 数据需求侧不敢用 因担忧数据来源合规性及质量可靠性 [1][2] - 平台侧难持续 因技术迭代成本高且商业模式不清晰 [1][2] 可信数据空间解决方案 - 通过隐私计算等技术手段保障数据所有者主权利益 [1] - 采用区块链与AI查重技术构建一体化知识产权保护平台 [3] - 实现数据资源化 产品化和要素化的价值跃迁 [2] 行业实践案例 - 家纺行业运用可信数据空间保护原创设计 大幅降低设计成本 [3] - 徐工集团通过构建可信数据空间支撑数据安全流通与应用 [2] - 贵州大数据产业集团通过企业化运营促进生态整合与资源共享 [2] 区域发展态势 - 贵州省数字产业规模持续壮大 涌现一批龙头骨干企业 [1] - 南通高新区家纺行业成为可信数据空间先行先试实践领域 [3]

公司定位与服务范围 - 突出公共属性和自律合规监管功能 面向全国统一大市场 以建设国家级数据交易所和国家数据生产要素流通核心枢纽为目标[3] - 服务各类市场主体包括企事业单位 社会团体 政府机构等 客户覆盖国民经济20个行业门类[3] - 行业覆盖农 林 牧 渔 采矿 制造 电力 热力 燃气 水生产 建筑 交通运输 仓储 信息传输 软件 信息技术服务等[3] 数据产品与生态合作 - 高质量数据集专区归集全国50余家数据商近千个高质量数据集 覆盖文本 图像 视频 音频全模态及TTS ORC多模态数据集[3] - 已为华为 蚂蚁 腾讯等厂商提供服务[3] - 提供数据流通交易全流程规范服务 包括数据来源合法性审核 颁发登记凭证 赋予数字身份证编号(OID编码)[4] 创新机制与激励措施 - 对稀缺训练数据给予市场主体奖励[4] - 建立数据集行业稀缺地图和数据集评分等研判机制 提示供方紧跟市场需求[4] - 通过价格计算器为数据产品提供基于成本角度的交易估价参考[8] 实际应用案例 - 2024年助力本钢集团以供应链金融数据产品完成数据资产入表及流通交易 成为辽宁省及本溪市钢铁行业首家完成该流程的企业[6] - 该产品整合采购 账款 账期等关键业务数据 形成供应链信息全景图 为金融机构提供数据支持[6] - 已与中国建设银行等金融机构签订供应链业务合作及服务协议 探索数据资源化到资产化的转换通道[6] 行业困境与破解举措 - 针对确权难问题 建立全国首个数据要素登记OID行业节点(DOID) 提供数据产品登记 数据资产登记 数据交易登记等服务[7] - 针对定价难问题 研发全国首款数据产品交易价格计算器 提供有公信力的价格区间[8] - 针对互信难问题 构建全国首套数据交易规则体系 包括数据要素流通交易规则 合规性审查指南等系列文件[8] 市场拓展与专区建设 - 上线运营气象数据 电力数据 高质量数据集等共计25个数据专区[7] - 成为全国首家加挂省公共资源(数据要素)交易中心的数据交易所 将数据要素纳入全省公共资源交易管理体系[8]

数字城市发展战略 - 全球数字经济大会以"建设数字友好城市"为主题，推动数字经济制度型开放和多双边合作 [1] - 北京、上海、深圳等大城市正建设"全球数字经济标杆城市"，面临机遇与挑战 [1] - 数字城市纳入"数字中国"战略，定位从技术应用转向提升国家竞争力和治理能力现代化 [1] 数字城市建设核心关系 - 需处理价值与技术的关系，避免"技术崇拜"，明确技术是手段而非目标 [2] - 需协调技术与组织、人的关系，技术需与政府架构、业务流程及市民习惯融合 [2] - "一网通办"成功案例体现跨部门数据协同、流程简化和公务员数字素养提升的综合作用 [2] 数据要素价值化路径 - 数据价值释放分三阶段：资源化（解决数据可用性）、资产化（明确产权与定价）、资本化（金融创新参与价值分配） [3] - 当前存在"三多三少"困境：原始数据多价值数据少、孤立数据多融合数据少、通用数据多场景数据少 [3] - 数据资本化通过信托、证券化、质押融资等金融创新为经济增长注入动能 [3] 智慧城市建设实施路径 - 构建数据产权法规与流通体系，破解数据"不愿流、不敢流、不会流"难题 [4] - 建立多方共享的数据收益分配机制，平衡国家、企业、个人信息主体利益 [4] - 开放交通、医疗等关键场景，以社会需求牵引数据开发和创新应用 [4]

数据资源化政策导向 - 杭州市长强调要提升数据资源开发利用水平，探索数据要素化、资源化、资产化路径，为全国全省数据工作开创新局面[1] - 要求加强顶层设计，聚焦数据资源化关键环节，形成从数据归集到产品交易的全流程体系[3] - 提出要前瞻布局数据要素产业生态，推动体制机制创新，促进数据合规有序流动[3] 企业案例与技术应用 - 整数智能信息技术公司为AI行业提供智能数据工程平台与数据集构建服务，产品应用于智能驾驶、智慧医疗等领域[1] - 景联文科技公司通过自研数据处理平台打造"数据厨房"模式，为大模型厂商提供高质量数据产品[2] - 孚临科技公司作为数据要素"改革沙盒"首批企业，产品应用于金融反诈、电力运营等行业[2] 数据交易平台建设 - 杭州数据交易所探索"数据资源化-产品化-资产化-价值化"的合规转化路径，提供数据匹配与交易服务[3] - 平台以合规体系、基础设施、场景应用和生态建设为核心构建服务体系[3] 行业发展方向 - 鼓励企业聚焦前沿领域，加快核心技术攻关，推动场景多元化应用[1] - 发挥龙头企业技术优势，通过场景化应用持续创新数据服务产品[2] - 要求探索数据资产运营与要素流通交易的新模式新场景，提供专业解决方案[2]

数据要素价值化的中国路径 - 中国探索"既要安全也要发展"的稳健道路，统筹数据发展与监管、安全与应用、国内与国外三组关系 [2] - 党的十九届四中全会首次将数据列为生产要素，2020年《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》强调数据市场化机制 [3] - 2023年财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》，2025年发改委印发数据流通安全治理实施方案，标志政策从顶层设计进入全面实施阶段 [3] 数据资产化进展 - 数据资源化阶段实现数据从"供得出""流得动"向"用得好"转变，公共数据释放推动专业化授权运营 [4] - 数据交易类企业数量达17.6万家，其中25%成立于1年内，反映行业高速扩张 [4] - 数据价值释放需经历资源化、资产化、资本化三阶段，资产化阶段需解决权属界定、会计入表与市场定价问题 [5] 数据变现案例与模式 - 某城投公司投入300万元建成"综合民生服务数据集"，资产入表金额500万元，市场估值3000万元，获得银行1000万元授信 [6][7] - "价值魔方"模式通过确权、流通、融资三环节实现闭环： - 确权：采用"三权分置"制度，人民数据开发含108项审查指标的"审查式确权"平台 [8] - 流通：构建政府引导+市场驱动的双轮模式，已在6省市落地数据要素服务平台 [10] - 融资：数融平台助力水务公司获批390万元数据资产质押贷款 [12] 技术赋能与生态协同 - 区块链技术用于数据全生命周期存证溯源，解决权属痛点 [8] - 模式创新×技术赋能×生态协同构成"价值魔方"本质，多元主体协作实现价值循环 [14]