线上数据资产确权托管解决方案

高质量的数据才能产生好的价值。判断数据质量的标准取决于数据使用者的需求和目标，不同情境下不同的数据使用者对数据的“使用适合性”不同。影响数据质量的因素有很多，如技术、管理等都会对数据质量造成影响。影响数据质量的环节有很多，如在进行数据质量管控的过程中，有时需要对2个或多个数据集进行整合，但整合过程中有可能会出现2个或多个数据集不一致的问题，进而导致数据异常，影响数据质量。数据质量管控需要人、流程和技术的完美配合。高质量的数据应该是准确的、一致性的、完整的和及时可用的，是数据资产管控不可或缺的一个因素。数据确权有助于减少数据泄露和滥用的风险。线上数据资产确权托管解决方案

数据计量是指对数据进行量化和管理的过程，它包括对数据的收集、整理、分析和评估等方面。数据计量在数据驱动的商业环境中变得越来越重要，它可以帮助企业更好地理解和利用数据资产，提高数据的价值和效益。首先，数据计量可以提供数据的质量和准确性。通过对数据进行计量，可以评估数据的完整性和准确性，确保数据的质量。这有助于企业建立可靠的数据基础，支持数据驱动的决策和业务发展。其次，数据计量可以提供数据的可视化和量化。通过数据计量，企业可以将数据以图表、报表等形式展示出来，提供直观的数据可视化效果。这有助于企业更好地理解数据的含义和趋势，支持数据的分析和应用。数据资产化评估数据确权可以降低数据交易的风险和成本。

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的途径：***，资源化，涉及到原始数据的获取以及数据后期的加工组织，这是数据价值释放的潜力。当前，数据作为基础性、战略性资源已经得到***共识。第二，资产化，数据的资产属性需要在法律上确立，成为像不动产、物产一样可以入表的资产，目前还是空白。第三，在资产化的基础上实现资本化，而且要商品化。使得数据价值可以度量、可以交换，成为被经营的产品或者商品，以此让数据要素价值得以释放，并创造新价值。

业内人士认为，“数字资产是拥有二进制形式数据所有权，产生并存储在计算机、智能手机、数字媒体或云端等设备中。”“数据资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。”从经济学视角看，数据产品、数据商品、数据要素作为资产计入经济主体才能作为经济活动的标的。因此，数字资产是数据产品、数据商品、数据要素得以实现的基础。区块链技术出现后，**银行推出的**呼之欲出，数字资产的外延再次得到拓展，**、**等均归为一类数字资产。从数字资产概念的演化看，其外延在不断拓展，“数字”的属性不断被弱化，“资产”的属性不断被强化。 数据确权与知识产权有何关联？

但在实现过程中，数据资产化面临的制度与技术障碍重重。“法律保障是要素价值的保障根本。作为资产，它就必然涉及到权属、产权的问题。现行的法律体系框架，事实上没有办法解决数据的确权问题。”梅宏表示，目前流通共享的数据定价、收益、分配无章可寻。同时，除了制度障碍，还存在技术挑战，数据安全、隐私保护、监管问题突出，这些问题属于国际性难题，还待进一步创新探索。从数据交易实践的角度，深圳数据交易有限公司（简称“深数交”）副总经理王冠向21世纪经济报道记者介绍了目前数据要素流通的现状及行业痛点诉求。“一是流通方式仍主要以数据包和API的方式为主。二是大量的数据资源尚未开通，未在市场上进行流通，比如公共数据，互联网企业数据等；三是当前数据的交易模式主要是以场外交易为主，需要进一步引导场外向场内转移。”王冠说。数据确权有助于防止数据滥用和非法获取。公司数据资产潜在价值

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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，另一方面也会由于费用减少而增加当年利润，但同时也面临着多缴税的矛盾。而这两项都将增加上市公司的估值水平。无论如何，数据资产化是大势所趋，在现有业务模式上去寻找一些***的数字类公司，或许是一条不错的价值投资之路。 线上数据资产确权托管解决方案