近日，吴大有博士、彭国超教授、马欢先生共同进行线上直播分享。彭国超教授以数据价值释放的全周期流程为中心，结合数据资产入表的实际问题与机遇展开了主题分享；吴大有博士结合最新政策，就个人数据应用、数据资产入表路径、数据如何增值等进行了综合思考，为观众答疑解惑；马欢先生从数据治理的专业角度出发，阐明数据治理是数据资产入表的前提，也是数据增值不可忽视的重要环节。
直播贯通政策，紧扣数据核心，探讨数据资产入表及入表背后更为重点的数据增值流程，数据资产入表与企业全面数字化相辅相成，希望本次直播能为大家提供可采观点，加深对数据资产入表与增值流程的理解。
观点分享
数据价值释放的全周期
彭国超教授：在我们当下的现实世界中有很多不同的领域，各个领域都有丰富的数据，并且都可以投射到虚拟空间里，真正地呈现了万物皆数的状况。随着国家数据局“数据要素×”倡议的提出，数据价值如何放大这个问题也备受业界关注，我也想从数据价值释放的整个周期来进行一下观点分享。
数据的演变过程可以分为原始数据、数据资源、数据资产、数据资本四个阶段，这也是我与吴博士撰写的书籍《数据交易：数据价值释放的全周期指南》中的观点。每两个阶段之间的过度就对应着数据价值释放的一次过程。
我们今天将重心放在数据资产上，数据资产的定义可以对标一般资产的定义，但是数据资产也有它的特殊性，传统的实物资产会随着使用次数和时间增加而折旧，并且它们的所有权很清晰。但是数据是无形的，可以同时被多个不同的主体来去复用，在这个过程中可以通过加工增加数据资产的价值，数据的权属问题就要复杂许多。谈到数据的权属，自然会想到数据20条中提到的数据三权分立机制，包括数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权。这一机制的提出使得在同一个数据载体之上，我们可以绕开传统的数据权属问题，可以让不同的主体更好地实现数据的反复开发以及利用，然后把数据的价值更好地释放出来。
数据的估值与定价也是一个重要环节，有些企业认为估值与定价是一回事，这是一个常见的误区。首先在数据交易过程中，我们都希望数据能创造更高的价值，希望数据的价格越高，但是实际上，数据的价值不完全体现在数据本身，而更多在于数据的开发利用潜力，哪怕是同一组数据，在不同的场景所能产生的经济价值和市场效应也是有很大区别的。除此之外，多元数据的融合也会影响到数据的价值，数据的组合很多情况下也会发挥出1+1远大于2的化学效应，当然也会有负效应的情况。数据估值和定价的挑战也很多，当我们在实际估值的时候，我们往往会聊到成本法、收益法、市场法三种方法，它们也有许多的应用案例可参考，比如光大银行、恒丰银行等等，现在最提倡的还是以成本法为基础，融合数据分级分类、数据质量、数据成本、数据使用潜在价值等一些因素来对数据进行公允性的估值。但是坦白来讲，所谓的算法、指标其实只能用作一个参考，具体的企业还是应该具体分析。
答疑解惑
Q：个人数据如何交易？其场景与企业有没有关联呢？
吴大有博士：我们可以先解读一下国家数据局最近提出的“数据要素×”这个概念，回顾2018年提出的“互联网+”，这两个概念都提倡两个不同领域的结合，只是在“互联网+”的时期，我们讲的是某个产品、某个应用加上数据，变成互联网化，而“数据要素×”是指如何将数据借由多个场景相乘实现价值的释放。所有的政策在早期都是从公用的场景一步步深化到具象的个人场景下的。举个例子，现在的数据资产入表都比较偏向于公共数据或国有企业的应用，但是到后期，它其实会更加偏向于个人场景与个人应用。
事实上，现在海外的一些国家已经有使用区块链的概念去对个人数据进行分类打包了，个人数据的资产包可以按照使用次数来进行收费，但是很明显，目前国内还没有发展到这种水平。相较而言，企业端需要先行动起来，才能慢慢深入到个人端。
在企业端运用时又会遇到“数据量不够”的问题，企业本身数字化程度的高低影响了它的入表能力，设想一下，如果入表对企业有提升，那后续是不是需要持续入表？是不是需要持续拥有数据存货、无形资产？但是传统的企业数据积累的能力有限，它就很难持续完成资产入表路径。所以当我们观察政策时，就会发现国家不仅在谈数字经济，也在谈企业数字化转型。
中小型企业要入表，需要有数字化的能力支撑来达到数字资产的累积，然后找到适当场景去做投射，将市场活络起来，那个人数据资产未来必定会开放流通。
Q：未来数字经济会不会取代地产经济呢？
吴大有博士：中国现在数字经济在全球是领先的，但占总GDP值还不够高，但如果未来它能持续发展，变得非常繁荣，那未来势必是有机会能够适度地填补土地经济、土地资产，但是要全部覆盖可能还有一段比较遥远的路。
Q：数字资产入表的方法是什么？
吴大有博士：数字资产入表的企业首先要完成数据治理，数据实现规范化，第二数据要确权合规，在国内严格来讲只有合格的律师事务所或者有资格的单位才能进行合规和确权，第三需要做数据估价，由国家指定的专业机构来进行，所以大家需要认准有资质的单位。
Q：数据资产入表怎么放大数据价值？
吴大有博士：数据价值放大关键在于企业业务模式是否改变。不要把入表神化，入表其实是会计的流程操作，企业以前的无形资产成本估算后花费多少钱、值多少钱，入表时的数字就是多少。那为什么会讲数据资产入表会放大数据价值呢？那是因为以往这部分并不并入成本，而并入费用，不被列为资产，如果我的企业本身业务以数据驱动，而以前数据方面的投入并没有列为资本，那么我现在就能够把这部分被忽略的资本找回来。但是对于传统的企业而言，它本身就不具备数据资产，更无论数据价值增加了，对于这类企业需要做的就是数据战略，就是按照现有业务模式去思考如何进行转型，去获取数据，形成自己的数据资产。
Q：如果不需要银行贷款，数据资产入表还有必要吗？
吴大有博士：如果你做了资产入表，数据进行了合规、确权、估值，那即使不去银行贷款，依然可以取得授信记录。这笔数据到底值多少钱？请问谁说了算？很简单，给你钱的人说了算，所以如果今天有入表，我把这个资产拿去给银行去做估价，他给我授信，告诉我我的数据值500万，这才叫真正的价格。如果今天我只是完成了估价，但银行不给我授信，那我依然没有办法证明我数据值这个钱。所以入表、银行授信等等，都是证明数据价值的关键。如果我的数据证明值500万，那么以后我用这个数据去做新产品开发时，我的产品价格势必是在这个基础上进行倍增的，并且这个价格是得到认证的。所以从这个角度思考，数据资产入表必然是企业未来要去做的事情，或现在可以做的事情，但是对中小企业来讲，一定要先完成数据业务模式的转变，沉淀数据资产才能去成为产品。但对大型的数据化公司，他们已经有了进行入表的基础。
Q：数据资产入表对企业的难点是什么？从数据角度来看有什么需要注意的？
马欢先生：很多企业会问，是不是我有很多的数据积累就能入表呢？其实不是的，这其中的难点就在于一定要能把数据通过某种方式确定下来，包括数据的来源、数据产生的费用等等，也就是我们通常讲的数据治理过程，如果没有一个比较完整的治理过程的话，那很多流程制度都不清晰，数据资产确权会很困难。第二个是数据成本估计也很困难，怎么去把它变成一个有价值的资产，这就相当于皮之不存，毛将焉腐的一个过程。那对于一个有良好数据治理的企业，数据资产入表其实就是一个水到渠成的事情了。
Q：数据战略如何去应用呢？它的功能和意义是什么？
彭国超教授：现在大家都很关注数据资产入表，但是企业最关键的是要把企业底层的业务打通。数据入表也好，数据产品打造也好，其实最终都是与企业的数字化转型深度绑定的，两者之间是一个相辅相成的一个过程。像刚刚吴博士讲到的，我们数据战略的研究，就是帮助企业进一步地推动数字化转型，然后再帮助企业去获取他们所需要的数据。
我在数据战略研究时也发现很多企业有一个很有意思的认知偏差，他们会觉得商业战略是一个东西，数字化转型是另外一个东西，然后再到数据资产入表、数据的产品交易等等，这些都是分隔开来的东西，其实在我和吴博士的数据战略研究时，我们有一个很核心的一个观点，就是上述提到的所有环节都是环环相扣、相辅相成的，所以我们一直在强调数据价值释放的全生命周期，它的核心关键点就是从数据战略的研究层面来考量。
Q:数据确权和估值需要什么单位来做呢？
马欢先生：企业做数据确权，目前来讲通常是找律师事务所，由专业律师依照相关的法律来评估数据的收集过程、加工过程是否符合相关要求，如果都符合要求，律师会出具一份认定书，这就是确权。定价也是类似的，数据产生过程中的成本是一个非常重要的因素，要把企业数据生产过程中所发生的成本原始的凭证记录下来，找到会计师事务所的会计师或者是相关的咨询顾问进行评估，以标准的格式来呈现出来。
Q：能否用区块链来进行数据确权呢？
马欢先生：首先呢，我们说区块链是一种技术，在实际生产上也有许多链的区分，那么企业数据上区块链到底上的是什么链呢？这是一个问题。其次当企业数据上链之后，确实能够比较清晰表明数据权属关系，但是还有一个问题，在数据上链之前还是有很多黑箱过程，所以区块链不能完全覆盖数据的全生命周期，区块链是一个工具，它没有办法百分之百的代替人工来进行权属评估，它在证据的固化上面有很多天然的优势，但是它跟确权并不是一个百分百可替换的关系。
Q：有没有更多关于数据资产入表的书籍、资料、论坛等可以学习参考呢？
马欢老师：如果想学习数据资产相关的话题，基础就是数据治理，最著名的一本相关书籍就是DMBOK，这几乎是每一个数据管理认识都要去阅读的书籍。当然我们DAMA会员也写了很多相关实践的教材，最近DAMA中国的主席胡本立先生推荐并领导我们一批会员翻译了一本书叫做《数据认知手册》，是一本数据启发式书籍，可以帮助数据管理人员扩展思维。此外我们DAMA中国也与国际数据管理高级研究院在今年共同与联合国推广了一门数据资产相关的课程，大家有兴趣可以参与到这项数据要素的深入学习中。
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