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中央網絡安全和信息化委員會發布的《“十四五”國家信息化規劃》強調，強化國家數據治理協同，健全數據資源治理制度，對數據的采集、存儲、加工、流通、交易和衍生產品等進行標準化管理，完善數據產權交易和行業自律機制等重大市場培育工程。
工業和信息化部發布的《“十四五”大數據產業發展規劃》進一步強調，要發展數據資產評估，制定數據要素價值評估框架和評估指南，開展數據要素價值評估試點，以此強化市場監管，健全風險防范處置機制。
在數據資產量快速增長的市場驅動和國家信息化政策利好的雙重鼓勵下，資產評估行業對數據資產價值判斷與評估的需求迫在眉睫。行業急需把握機遇，以專業第三方的角度對數據資產的規?；钚?、使用價值、用途環境等因素進行量化判斷，為數據資產交易注入新的活力。
常說的數據，一般指對客觀事實或觀察結果進行記錄并可以鑒別的符號，是可以表示客觀事物的、未經加工的原始素材。如果將數據與工廠生產的產品作比較，那么原始數據就是工廠中的原材料，并不足以為企業或研究機構提供有效的決策建議。
由于市場上絕大多數企業都存儲了一定量的數據集和數據庫，僅擁有“數據儲存”并不能被認定為已經完全擁有“數據資產”。
因此，區分兩者的決定性因素就是“數據有效性”。有效的數據資產可以在輔助企業日常運營、提高銷量和收益、擴展新型市場與服務、建立產品的獨特競爭力、鼓勵創新和減少風險等多維度、多手段的不同層面上服務企業。
通過對國外研究成果的梳理和分析發現，數據資產與傳統資產評估中涉及的資產類型存在極大不同。目前，國際普遍認為數據資產可歸納為以下7個特征：
第一，數據是一種可以被無限次共享的資產。傳統的實體資產具有排他性，每個用戶擁有的份額會隨著用戶數量的增多而減少，但數據資產可以進行不限次數的共享，且每次使用都會增加數據資產帶來的經濟實用價值。值得注意的是，數據共享并不等于數據囤積或數據復制。前者的表現為拒絕共享數據導致的數據價值流失，后者指對數據進行簡單復制而非有效利用。
第二，傳統的實體資產價值往往會隨著使用次數的增多而逐漸降低，而數據資產恰巧相反。由于數據資產沒有內在價值，其價值的評判只與數據的使用次數掛鉤，即數據資產的價值會隨著使用次數的增多而提升。
第三，時間是數據資產價值的重要影響因素，即“數據保質期”。從時間上看，數據的有效性可以被大致分為3個階段：有效決策期限、決策支持期限和最后有效期限，且每一階段應有各種對應的運營策略與分析目的。
第四，在項目要求的精準度范圍內，數據資產的價值會隨著其精準度的提高而提升。當精準度高于該范圍時，數據價值會少量增加，甚至不會繼續增加；而低于該范圍時，數據由于精準度過低而無法被啟用，價值幾乎可以被視為零。
第五，與其他信息一同使用時，數據資產帶來的價值往往能達到事半功倍的效果。例如，當銷售數據和庫存管理數據一同使用時，其分析結果能夠給企業帶來更精準的信息和更高效的判斷。然而需要注意的是，由于數據資產的標簽、格式或數據結構不同，打通多個數據庫往往需要大量人工干預、數據翻譯及策略訓練。
第六，數據并非多多益善。在信息爆炸的大環境中，企業收集的信息往往是呈指數式增長，而大量信息會帶來大量噪點。過量收集的數據往往會降低測算模型和分析結論的準確度。同時，處理并儲存過量數據會提高存儲和運營成本，在無法提供額外收益的同時，導致企業利潤下降。
第七，傳統的實體資產是可消耗資源，會隨著使用逐漸減少。然而數據資產卻不同，使用數據并不會對數據產生損耗，而會因對數據的整理、分析和研究產生更多數據，使其數量和質量不降反增，甚至生成專業的商業模型，輔助企業更高效地完成決策分析。
