對于企業(yè)和機構而言，數據資產化的業(yè)務價值鏈可以分為五大環(huán)節(jié)：源數據、數據采集、數據存儲、數據處理和數據應用。其中，數據應用又可以細分為可視化、內部應用和交易變現三個小環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)共同構成了數據資產化的完整業(yè)務鏈條，其中源數據、數據存儲和數據交易變現是戰(zhàn)略環(huán)節(jié)，對整個業(yè)務鏈條具有重大影響。提供數據資產化工具的廠商應關注這些戰(zhàn)略環(huán)節(jié)，以鞏固其在業(yè)內的優(yōu)勢地位。在當今數據驅動的商業(yè)環(huán)境中，數據資產入表已成為企業(yè)實現數據價值比較大化的關鍵步驟。羽山數據致力于為客戶提供qQ面的數據資產入表解決方案。數據確權為數據資產管理提供了專業(yè)支持和培訓。認識數據資產價值變現
數據資產化對哪些公司將獲益呢，到底如何獲益？顯而易見，數據生成和處理類公司是**直接的獲益方。之前這些公司也一直在從事數據相關的工作和生意，但由于沒有數據資產化，都像一種生產過程中的消耗品被忽略了，不能體現在財務報表上。相關的人員開銷是大頭，被直接將成本費用化，沒有轉變?yōu)橘Y產。如果將數據成本計入資產，則一方面會增加公司總資產，另一方面也會由于費用減少而增加當年利潤，但同時也面臨著多繳稅的矛盾。而這兩項都將增加上市公司的估值水平。無論如何，數據資產化是大勢所趨，在現有業(yè)務模式上去尋找一些***的數字類公司，或許是一條不錯的價值投資之路。數據確權要求羽山數據資產化交易平臺可以提供數據交易的高價值化。
數據存儲是數據資產管理的基礎環(huán)節(jié)，其目標是確保數據的安全、可靠和易訪問。在選擇數據存儲方案時，企業(yè)需要考慮數據的規(guī)模、類型、訪問頻率等因素，選擇適合的數據存儲技術和設備。為了提高數據存儲的效率和安全性，企業(yè)可以采取以下措施：（1）采用分布式存儲、云存儲等先進技術，提高數據存儲的可靠性和可擴展性；（2）建立數據備份和恢復機制，確保數據在意外情況下能夠得到及時恢復；（3）加強數據存儲設備的維護和管理，確保設備的正常運行和數據的安全存儲。
數據交易生態(tài)中的重要一環(huán)——數商，正發(fā)揮著什么作用？在峰會重要組成部分第二屆中國國際數字產品博覽會上，提出了數商在數據交易過程中承擔的四種角色。角色之一是提供底層技術，例如通過隱私計算等技術可以幫數據交易所或者平臺打造安全底座，完成數據的虛擬匯聚，實現數據底層價值。第二個角色是為數據交易所提供數據資源，企業(yè)在服務客戶的同時形成數據生態(tài)，通過數據交易所作為合規(guī)出口，承擔撮合數據交易的數據源角色。第三個角色是提供數據產品，除了自有數據，也可以通過與數交所其他的合作伙伴提供的數據組合成一個數據聯盟，以此生產不同的數據產品去進行交易，比如服務于藥廠的新藥研發(fā)產品，服務于像金融征信的產品，服務于數字營銷的產品等。第四個角色是為數據交易所提供精確的需求方，數據交易流程的終點是數據使用方，數商可以實現需求導流。數據的生命周期是多久？
數據是數字經濟的關鍵要素。近年來，中國產業(yè)數字化程度顯著提高，數據資源對于企業(yè)特別是相關數據企業(yè)的價值創(chuàng)造日益發(fā)揮著重要作用。數據資源是否可以作為資產確認？怎樣進行計量？能否作為會計上的資產“入表”？8月21日，財政部對外發(fā)布《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》（以下簡稱《暫行規(guī)定》），明確數據資源的確認范圍和會計處理適用準則等，將于2024年1月1日起施行。財政部會計司有關負責人介紹，《暫行規(guī)定》適用于企業(yè)按照企業(yè)會計準則相關規(guī)定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業(yè)合法擁有或控制的、預期會給企業(yè)帶來經濟利益的、但由于不滿足企業(yè)會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源的相關會計處理。“后續(xù)隨著未來數據資源相關理論和實務的發(fā)展，可及時跟進調整。”該負責人說。數據確權可以促進數據的共享和流通。線上數據資產三證辦理服務
數據確權需要法律法規(guī)的支持和保障。認識數據資產價值變現
數據確權對于培育數據文化也具有重要意義。在數據確權的基礎上，社會可以更加重視數據的價值和作用，形成對數據的尊重和信任。數據確權有助于提高數據文化的認知，促進數據文化的培育和發(fā)展。同時，數據確權也有助于建立數據文化的傳播機制，推動數據文化的普及和推廣，為數據經濟的發(fā)展提供堅實的數據文化基礎。羽山數據資產交易平臺，作為人民數據官方授權代理商，羽山平臺能夠提供專業(yè)的數據資產咨詢服務，幫助用戶建立和完善數據資產管理框架，提升數據治理水平。認識數據資產價值變現