在数据已成基础设施的今天，真正的挑战不在“有没有数据”，而在“数据是否被激活”。本文以“数据宝”为切入点，探讨企业如何从“数据沉睡”走向“价值涌现”：通过资产化管理、场景化应用与智能化协同，让数据成为业务增长的主动力量，而非被动资源。

一、数据宝简介

在这个信息化的时代，以科技公司、互联网平台为代表的大批轻资产企业手握“金矿”却难换“真金”。这是因为他们的核心价值往往就在于其数据资产，却面临着这些价值难以被传统金融体系认可和量化的困境。空有数据“金矿”，却缺乏将其变为“真金白银”的炼金术（即资产化与合规流通能力）。

而以传统制造、能源等为代表的重资产企业坐拥数据“富矿”却深埋“孤岛”。他们通常拥有多年运营积累的海量数据，就像一座巨大的“富矿”。但数据都被隔离在众多系统孤岛中，难以开采和利用。

无论是轻资产的“金矿”还是重资产的“富矿”，都是价值巨大的数据资产，但这些企业也都面临着数据价值难以计量、难以挖掘、难以流通、难以合规的四大共性难题，缺乏有效的手段将其转化为可衡量、可流通、可驱动业务的生产性要素。其根源在于传统的社会经济体系是围绕物理资产构建的，而数据资产的新型特性，即可复制、非排他、易传播、权属复杂性与之产生了根本性冲突。

数据宝作为国有数据资产增值运营服务商、数据要素市场化领军企业。2016年成立于中国首个大数据综合试验区贵州省贵安新区， 致力于为国有数据资源方提供数据治理智能化、建模加工积木化、场景应用商品化、流通交易合规化、数据资源资产化、数据资产AI化 等数据要素全生命周期管理服务。数据宝还创造性的构建数据四化建设这一方法论和数据资产“1+3+1”全链路平台这一实施路径，助力企业破解数据资产化难题，实现数据要素合规流通与价值增值。

二、数据宝产生背景

1.数字经济的到来，数据成为重要生产要素的社会背景

随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，全球经济正进入数字经济时代。数据已经成为企业和国家的重要战略资源，对经济发展、社会进步产生深远影响。这一宏观背景促使数据资产价值化成为企业和政府关注的焦点，数据财政作为新型的财政形态，可以更好地反映数字经济时代的特征，为企业和政府提供新的价值来源。

2.中国数据要素行业背景

2025年8月，艾瑞咨询发布《2025年中国数据要素行业发展研究报告》，报告提出2025年中国数据要素行业在政策与产业“双轮驱动”下，已构建起“资源化—资产化—资本化”全链路，市场规模预计2025年达2000亿元、2028年破3000亿元。

3.数据资产入表政策背景：

2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产入表启动。《暂行规定》贯彻党中央、国务院决策部署，服务数字经济健康发展，加强企业数据资源管理，规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值。这为数据宝的资产入表服务提供了政策上的支持。

三、企业痛点

对于轻资产企业而言，其核心困境在于数据“价值难以兑现”。它们虽坐拥用户数据这座“金矿”，却因缺乏传统抵押物而面临融资壁垒，数据资产无法在财务报表中显性化，导致其真实价值被资本市场低估。同时，极高的用户隐私合规风险犹如“紧箍咒”，使得企业不敢充分挖掘、共享和流通数据，最终导致数据在合规恐惧中被“冻结”，空有价值却难以转化为真金白银。

对于重资产企业而言，其核心困境在于数据“治理与整合之难”。它们虽在多年运营中积累了海量数据的“富矿”，但历史遗留的众多异构系统形成了坚固的“数据孤岛”，导致数据标准不一、质量参差，无法为企业提供全局视野。高昂的数据维护成本使其IT部门被视作成本中心，价值难以证明。最终，数据与核心业务严重脱节，决策长期依赖经验，这座深埋的“富矿”无法有效赋能降本增效，开采成本远超其带来的回报。

四、数据宝的功能与服务

数据宝的数据资产化流程是一个从业务调研到资产登记的完整闭环，既包括前期的业务与数据准备，也涵盖了后期的会计确认与审计披露。整个过程强调：权属清晰，质量可靠，价值可估，会计可确认，审计可验证。

最终目标是实现数据资源的资产化、价值化和合规化，使其成为企业正式确认和披露的资产。以下是数据资产化流程步骤：

第一步：资产识别与判定

其核心任务是从海量数据中识别出哪些数据资源具备成为资产的潜力，然后判断其是否符合会计准则中“资产”的定义，并确定其会计科目类别。

具体工作：

数据宝与企业业务部门沟通，进行业务需求调研，明确数据资产化的商业目标（如用于智能营销、风险控制、数据产品交易等）。然后利用数据宝的方法论和平台对企业拥有的全部数据资源进行清查和登记，建立数据目录。这包括数据名称、来源、规模、更新频率、存储位置等。然后要对数据资源的合法性进行权责判定。通过梳理清晰的“权属链”，证明企业对该数据资源拥有合法的控制权。即数据来源合法、授权清晰（如用户授权、合同约定等）。之后判定经济利益，证明该数据资源能够为企业带来未来经济利益（如增加收入、节约成本）。还要对成本可靠性进行计量判定，证明取得和加工该数据资源所发生的成本能够可靠地归集和计量。最后进行科目分类，根据数据资源的持有目的和业务模式，判定将其计入无形资产还是存货。

第二步：资产评估与成本归集

其核心任务为对判定为资产的数据资源进行货币化计量，为其入表提供价值依据。

具体工作：

数据宝作为专业评估机构，根据《数据资产评估指导意见》，采用以下一种或多种方法：

成本法（主要入表方法）：用于确定初始入账成本。评估的是数据的重置成本（即现在重新获取或加工同样数据需要花费多少钱）。数据宝的“成本梳理”服务为此提供基础。

收益法与市场法（支撑作用）：虽然会计入表按成本计量，但收益法（预测未来收益）和市场法（参考市场交易价格）的评估结果同样至关重要。

然后数据宝要验证成本合理性。如果收益法或市场法评估的价值远高于成本，说明成本入账是谨慎且合理的。最终提供一个符合《指导意见》的资产评估报告。

之后数据宝通过其平台和流程，帮助企业建立成本归集模型，识别并归集与数据资产形成相关的直接成本和可分摊的间接成本。直接成本包括数据采购费、数据清洗、标注、建模加工等专项外包服务费、专门人员工资等。间接成本包括可分摊的服务器租赁费、存储费、算力成本、项目管理费等。对于同时支持多项数据资产或业务的共同成本，需要建立合理的分摊规则（如按数据量、调用次数、工时等）。从而清晰界定和核算每一项数据资产的成本，确保会计计量的准确性和可靠性。

第三步：资产列报与披露

其核心任务为完成最终的会计处理，并在财务报告中正式列示和充分披露。

具体工作：

数据宝先对之前分类好的无形资产进行摊销，对存货进行结转，并在资产负债表中的对应项目中列示。之后数据宝协助企业准备披露所需的所有材料，如数据资产的基本信息、应用场景；所采用的成本归集方法和摊销方法；数据资产的评估价值（如收益法结果）、评估方法和关键参数；数据质量情况（参考数据资产评估意见；涉及的重大判断、风险等。最后协同审计机构完成对数据资产的确认、计量和披露，增强财务报告的公信力，确保整个流程经得起审计考验。

五、数据资产入表和知识产权登记对企业的意义与价值

1.数据资产增值

无形资产增值：企业将数据资源入表或是表外披露，可将过往费用化的数据研发相关投入显性化，一方面，扩展了企业资产的边界，让数据资产在资产负债表中体现，增厚企业无形资产。

数据产品积极参与流通交易：推动企业打造具备可重用性的数据产品，并对外流通交易，推动数据资产的变现增值。

2.使企业数据资本化能力提升

企业资本市场估值重塑及提升：通过入表让外界直观对企业在数字经济、AI经济等新兴领域的实力或发展潜力有一个较直观的认识，从而提高投资者对企业未来前景预期，推动企业估值重塑及提升。

企业信贷能力提升：在企业申请贷款时，金融机构在对其房产、设备等传统质押物评估的基础上，以入表的数据资产及披露的数据资源信息为依据，对企业进行价值评估，如果符合增信条件，则将为企业带来更高的授信额度。

3.数据运用与制度完善

明确数据未来运用方向：数据的价值是通过对数据应用场景进行评估休现出来的，评估师对应用场景的未来收益进行估值，明确数据未来的运用方向，进而实现数据资本化。

完善数据相关制度：在入表的过程中，会计师会对数据的入衣成本和安全管理等方面进行确认，使数据资产的成本计量符合相关企业会计准则，数据的安全管理符合相关规定(原始数据不出城，数据可用不可见)，在入表实施中通过权威机构的建议来完善企业财务制度以及数据管理制度，这也有利于紧跟国家的监管需求，使运行合法合规。

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