数据资产化的一般过程包括业务数据化、数据资源化、数据产品化，考虑到数据资本化是数据资产价值释放的重要体现，本实践指南将数据资本化纳入数据资产化过程。通过这四个阶段，使企业合法拥有或控制的数据完成“原始数据—数据资源—数据资产”的形态演变，实现数据资产创新应用和数据资产增值，为企业创造直接或间接的经济利益。数据价值的实现反过来可以促进企业进一步推动业务数据化，提高数据治理能力，提升整体数据质量，为数据价值释放提供更好基础。

　　业务数据化主要是指企业通过各种技术手段，建立信息化、数字化、自动化和智能化的业务流程的过程。主要目标是积累和沉淀数据资源，通过管理和技术手段不断提升数据质量，全面提高企业数据感知能力、采集和获取数据能力，为企业内部管理、业务运营和数据资源化提供数据支持。在这一阶段，企业生产、经营、管理活动中产生出原始数据（如产品数据、客户记录、销售记录、采购记录、人事记录、财务数据和库存数据等），应用数据采集技术、大数据技术、物联网、人工智能、云计算等技术手段，通过数据采集、数据存储、数据质量管理、数据应用（聚焦生产经营）等过程，转化为可存储、可操作的数据。

　　数据资源化是指企业将直接或间接地获取、采集的原始数据进行必要的加工整理和归集，形成可重用、可应用、可获取的数据资源的过程。该阶段是数据资产化的必要前提，主要目标是将原始数据转变数据资源，使数据具备一定的潜在价值。在这一阶段，应用大数据技术、人工智能、云计算、数据安全技术、可视化技术等技术手段，通过数据盘点、数据分类分级、数据清洗、数据加工等过程，将企业沉淀或控制的数据转化为能够为企业产生一定价值的数据集合。

　　数据产品化是指数据资源持有方自行或授权给外部机构，以数据使用方需求为导向，对数据资源进行实质性的劳动投入和创造，形成可供内外部用户使用的、以数据为主要内容的、可辨认的服务或产品的过程。该阶段是数据资产化的关键步骤，主要目标是将数据资源依据实际需求加工为具有明确应用场景、可交易、价值可计量的数据产品。在这一阶段，围绕有一定规模、一定价值的数据资源，应用大数据技术、人工智能、隐私计算、区块链、数字水印、密码学等技术手段，通过数据合规审查、数据质量评估、数据价值评估、数据资产登记、数据流通存证等过程，依据市场实际需求和应用场景进行产品开发，最终形成符合数据应用要求的数据产品。

　　数据资本化是指通过有效利用数据资产，将其转化为具有实际经济价值的资本，并实现保值、增值、流通的过程。企业可以通过数据资产质押融资、数据资产增信贷款、数据资产作价入股等方式盘活数据资产。通过数据资本化实现数据产品创新和应用、数据资产增值和数据交易变现，充分挖掘和释放数据价值，更好服务企业发展。返回搜狐，查看更多