數據成為生產要素已是社會共識,但不是所有數據都有資產價值。數據資源當中被重復使用的那部分才會資產化,具有流通中的定價,有些數據資產被專業開發變成數據產品,具有商品價值。從數據原始資源到數據產品,再到數據資產,是數據要素價值釋放的路徑。今天和大家詳細聊聊數據原始資源、數據產品、數據資產三者的異同。
數據原始資源的概念和分類01
數據原始資源的概念
要定義數據原始資源,首先需要明確什么是數據資源。數據資源是指對于其持有主體而言有可能產生價值的數據。數據資源通常存儲在數據庫管理系統或其他軟件(例如電子表格)的數據庫中。由于數據的可加工性、易加工性和多用途性,很難區分一個數據是否會在未來被加工或者被其他系統使用而產生附加經濟價值。同時為了區別于數據產品這類數據資源,我們將那些以結構化形式存儲、尚未被系統終端使用且未呈現在最終用戶面前的數據資源稱為數據原始資源。
通過將數據資源劃分為數據原始資源和數據產品,我們能更方便地根據數據資產的本質歸集不同類型的歷史成本。具體來說,數據原始資源主要用于歸集系統每時每刻不斷產生的數據的維護和加工成本。會計存在周期,不同會計周期內產出的數據需要一個載體,用來記錄該周期下的成本發生和構成情況。
02
數據原始資源的分類(1)未加工的數據集合
①外部采購或交換的數據集合
外部采購的數據集合指的是外部采購取得的數據集合。舉例:征信機構從電商平臺采購的商家或者交易、支付、信貸數據。
外部交換的數據集合指的是外部交換取得的數據集合。舉例:征信機構通過提供優惠價格服務從電商平臺交換來的商家或者交易、支付、信貸數據。
②外部爬取的數據集合
爬取是指從一個網站或網頁上抓取、收集、下載信息的過程,通常是通過編程語言和相應的爬蟲工具來實現的。爬取的數據可以用于各種目的,如數據挖掘、數據分析、機器學習等。外部爬取的數據集合舉例:征信機構通過軟件從網絡上抓取的可以免費獲得的公開數據。
③自主采集的數據集合
自主采集是指通過一定的技術手段,從自有系統、數據產生者處生產或取得數據的過程。
自主采集的數據集合舉例:征信機構通過自有的問卷收集系統從其客戶那里以電子表單問卷的方式獲得的數據。
(2)加工中的數據集合
加工中的數據集合主要是指中間態數據集合。
中間態數據是指處于不同狀態之間的過渡狀態的數據。中間態數據具有過渡性特點,意味著它最終會被更新到另一個狀態或者成為數據產成品的原料數據。在具體運用中,中間態數據大量出現在分布式系統中。例如在數據同步和合并的過程中,不同的節點之間可能會存在中間態數據,以便進行協調和同步操作。從經濟價值創造的角度看,中間態數據具體是指那些能夠被其他系統用作數據原料,并能產生直接經濟利益流入或內部使用價值的數據。
中間態數據集合舉例:征信機構開發的大模型產品使用的已經被其他系統初步加工過的數據。
(3)加工后的數據集合
加工后的數據集合即產成品數據集合。
數據產成品集合舉例:征信機構自主加工后生成的可以被客戶端直接調用使用而不需要進一步處理的數據。
數據產品的概念和分類
數據產品,是指將數據原始資源轉化為能對內產生經濟價值或對外形成經濟利益流入的產品。它可以是基于軟件產品和服務的服務性產品,也可以是將軟件產品、服務與數據資產的權益打包后形成的權益性產品。
01
數據產品的分類
數據產品的分類如下表所示,下面我們將對不同類型的數據產品進行分類和詳細解釋,讓讀者更好地理解它們的含義和特點。
表 數據產品的分類
(1)數據軟件產品
數據處理軟件產品是指用于處理、分析、轉換和管理數據的(軟件)產品。這些產品旨在幫助用戶從原始數據中提取有價值的信息,進行數據清洗、整合、分析和可視化等操作,從而提升數據的質量和可用性。包括:
ETL 工具:用于數據的提取、轉換和加載。
數據庫和數據倉庫:用于存儲和管理大量的數據。它們支持數據的增 刪、改、查等基本操作,也支持數據分析和查詢等復雜操作。
數據可視化軟件:用于將數據以圖形化的方式展示出來,幫助用戶更直觀地理解和分析數據,通常提供了豐富的圖表類型和交互功能。
大數據處理軟件:專門用于處理大規模數據的軟件產品,如 Hadoop、Spark 等。
數據報告軟件產品是基于數據處理和分析結果,以報告形式展現的數據產品。它旨在將復雜的數據轉化為易于理解和使用的信息,幫助用戶快速了解數據的關鍵點和趨勢,從而做出明智的決策。
數據交易軟件產品是指專門用于支持數據交易活動的軟件工具或平臺,它的主要功能是賦能交易方和促進數據流通。具體賦能項如數據商品公示、數據供需對接、數據分銷售等。這類軟件產品為數據買賣雙方提供了一個便捷、安全的交易環境,促進了數據的流通和交易。
專業工具軟件產品是指針對特定領域或任務,提供高度專業化的功能和工具的軟件產品。專業工具軟件產品的應用范圍非常廣泛,可以涵蓋各個領域和行業,如設計、開發、數據分析、項目管理等。例如,在規劃設計領域,專業工具軟件產品可以提供繪圖、建模、輔助規劃等功能。在數據要素大發展的環境下,這些產品表現出以下顯著特點。
流程自動化:針對特定領域的知識體系和方法論,提供了豐富的專業功能和工具來實現自動或半自動化,以滿足提高工作效率的需求。
高度數據驅動:針對特定領域,將大量信息數據化、模型化,通過數據和模型共享服務實現整體效率的提升。
(2)數據軟件服務產品
SaaS 是常見的數據軟件服務產品。SaaS 是一種軟件交付模式,它通過網絡(通常是互聯網)提供軟件服務。在這種模式下,客戶不需要購買和維護軟件及其相關的硬件設備,而是可以通過訂閱的方式獲得所需的軟件服務。
DaaS 是一種將數據作為服務提供的模式,旨在使得數據更易于訪問、使用和分析。在 DaaS 模型中,數據提供商將數據以服務的形式提供給客戶,用戶無須自行收集、整理和處理數據,只需訂閱或購買服務即可獲取所需的數據。需要指出的是,合同雙方需要在合同中明確處理后的數據的持有權歸屬,以避免在未來造成不必要的民事糾紛。
(3)數據權益性產品
數據加工使用權產品:這是一種將數據原始資源授權給企業外部主體進行加工和使用的產品形式。需要注意的是,獲得授權的主體并沒有獲得交付數據的持有權,但它擁有交付數據再加工后產生的新數據的持有權。
數據產品經營權產品:這是一種將數據原始資源或數據軟件產品的用益權授權給企業外部主體的產品形式。簡單來說就是,數據持有者允許其他企業在特定區域內銷售其數據產品。例如,數據產品持有企業向外出售其持有數據產品在 A 地區的分銷權。
(4)數據權益組合產品
資產與授權權利相結合的產品,是指將特定的資產與相關的授權權利結合,形成一個整體的產品來滿足用戶的特定需求。這種產品形式通常涉及軟件系統的出售、出租、轉讓,知識產權、數據加工使用權、數據產品經營權等權益的整合和打包。舉例:數據持有企業向外進行數據特許經營招商,它對加盟商提供的產品包括①在合同規定的時間、場景下對其持有的數據的加工使用權;②在合同規定的場景、地域內對其數據產品服務的分銷權;③定制的數據處理系統。其中①和②為數據權益性產品,③為數據軟件產品,且三者都是以無形資產形式實現經濟利益流入。
數據資產的三次入表
數據資產是指由組織合法擁有或控制的數據,以電子或其他方式記錄的結構化或非結構化數據,可進行計量或交易,能直接或間接帶來經濟效益和社會效益。在組織中,并非所有的數據資源都構成數據資產,需要通過對數據資源進行主動管理,才能形成能夠被識別和廣泛應用的具備經濟意義的數據資產。
《一本書講透數據資產入表》中首次提出數據的“三次入表理論”:即以數據原始資源入表、以數據產品入表及其他資產入表。在實踐中,數據資產入表過程是一個分階段的價值創造過程。
初次入表,即底層資產入表,奠定了企業數據資產的基礎,為后續的數據應用和價值挖掘提供了可能。
二次入表,即增值資產入表,通過量化數據在加工和應用中的增值價值,深化企業數據的商業價值挖掘。
三次入表,即金融資產轉化后入表,將數據資源轉化為外部金融資產,幫助企業利用數據實現金融價值。
從底層資產的確認到增值資產的計量,再到金融資產的轉化,每一個階段都為企業創造了不同的價值。通過有效地管理和利用這些數據資產,企業能夠更好地挖掘數據的商業價值,推動業務創新和發展。
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