目 （一）數據資產相關基礎概 （二）數據資產市場化路徑分析：從數據到數據資 （三）數據交易市場發(fā)展歷 （一）全流程合規(guī)審查制度保障數據資產價值發(fā)掘安全有 （二）“三權分置”制度促進數據交易市場主體靈活供 （三）多樣化授權運營制度驅動數據價值高效積累與釋 （四）數據資產入表制度實現從數據資源向經濟資產的跨 （五）數據治理規(guī)則及標準保障交易市場健康可持續(xù)發(fā) （一）數據采集提供數據資源化的原 （二）數據整理促進原始數據有效利 （三）數據聚合充分調用分散數據資 （四）數據評級機制優(yōu)化數據資源質 （一）數據元件是數據產品的基礎構 （二）數據集是實現數據價值的基礎形 （三）數據包是數據資產的封裝傳送工 （四）API接口數據是數據資產的使能 （五）解決方案是數據資產增值的有效手 （一）價值評估是推動數據資產化的重要前置工 （二）數據資產化運營加速數據價值實 （三）內部應用是數據資產價值實踐重要領 （四）外部流通拓寬了數據資產的價值網 （一）數據資產金融屬性助企融資紓 （二）數據資本化運營助力資產增值變 （三）金融機構積極踐行數據資產金融 （四）多地落地數據資產增信與融資應 （一）網絡設施促進數據高速泛在連 （二）存儲設施打造數據交易糧 （三）算力設施提供數據價值轉換的新型生產 （四）流通設施便捷數據產品流通交 （五）安全設施創(chuàng)造安全可控運營環(huán) （一）數據權屬難以界定，產權保護面臨困 （二）數據價值衡量困難，交易機制有待完 （三）交易規(guī)則和標準缺乏，市場壁壘亟待破 （四）市場流通機制不完善，監(jiān)管體系有待優(yōu) （一）創(chuàng)新數據產權制度體系，有效避免數據產權糾 （二）完善交易評估體系，促進數據資產價值轉 （三）優(yōu)化交易市場規(guī)則體系，暢通數據資產流通渠 （四）健全監(jiān)管體系和基礎設施，保障數據資產安全交 “數據資源”一詞目前在國家層面尚未明確定義，23年《深圳市數據產權登記管理暫行辦法》（征求意見稿）通告中將“數據資源”定義為自然人、法人或非法人組織基于數據來源方授權，在生產經營活動中采集加工形成的數據；A61大數據技術標使數據具備一定的潛在價值，是數據資產化的必要前提”。綜合分析可將“數據資源”定義為：可被識別、采集、加工、存儲、管理和應用的原始數據及其衍生物，是以電子化形式記錄和保存的、可供社會化再利用且能為企業(yè)帶來經濟價值的數據集合。不僅指原始數據，還包括對這些數據進行處理、分析后能夠得到的有價值的信從上海數據交易所對場內交易“數據產品”的要求可以看出，處理和分析且能給用戶帶來效益的數據內容和服務，包括數據可視化和大數據應用平臺相關的產品。總體來看數據產品可以理解為數據資源加數據算法模型加終端服務的綜合，基于不同應用場景需求數據產品是實現數據價值的一條路徑，數據產品的流通運作可增大數據要素的乘數效應，激發(fā)新質生產力，直接增加企業(yè)的收益可以挖掘出數據資源更多的商業(yè)價值，為用戶提供更加精準、有效的服務。數據產品化同時也可促進數據資產的積累和優(yōu)化，通過不電子信息技術的發(fā)展，數據資產的概念逐漸被認知擴展，2021《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》、中國市場監(jiān)督管理總局、中國標準化管理委員會發(fā)布的GB/T40685-20211-11-11-2數據市場萌芽階段：24年大數據首次被寫入國務院政府工作報告后，數據產業(yè)自此上升為國家戰(zhàn)略，25年國務院發(fā)布《促進交易頻次低、交易混亂、成交率和成交額不高，難以滿足社會的有2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數據確立為一種生產要素，在20年4月9要素市場化配置體制機制的意見》數據作為一種新型生產要素首次正式出現在官方文件中。22年12月19日《中共中央、國務院關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》（“數據二十厘清數據要素市場主體之間的關系、平衡數據有序流動與數據安全23計劃（2024—2026年）》等政策密集發(fā)布，國家數據局及各地數據當前數據交易市場正在加速推動新型生產關系變革，助力激活發(fā)展新動力。一是變革生產管理。數據交易市場的流通和共享以明確的數據產權為前提，需建立新的合作機制和利益分配模式，以適應數據流動和價值轉換的新特點，集去中心化、分布式記賬、共識二是創(chuàng)新生產工具。數據交易市場化促進了大數據分析、云計算等技術新一代信息技術的發(fā)展，支持新型生產資料（大數據）的高效分析處理，顯著提高了決策的科學性和生產的智能化水平，并通過引入新技術和設備，提升傳統(tǒng)生產效率和產品質量。三是融合新型生產力。人工智能技術的快速發(fā)展已成為推動經濟和產業(yè)變革的核心動力，其自主學習決策能力大幅度提高了數據的分析處理能力，合法合規(guī)可計量是數據進入流通市場的兩個必要條件。從合法合規(guī)角度，數據登記機構需要依規(guī)進行必要的審核、評級確權等工作，使數據產品及其提供方成為合法合規(guī)的標的物和參與者；從可依托數據評估機構依據開展質量評估、價值評估等工作，可量化的數據資產能有效幫助企業(yè)更好地了解其現有數據資產的價值以及尋數據資產合規(guī)指在數據處理或存儲過程中，遵守相關法規(guī)、標準、政策和最佳實踐，從數據來源、數據內容、數據處理、數據管理及數據經營等五個主要維度梳理，建立企業(yè)數據合規(guī)管理機制，確保數據資源的合法、合規(guī)。數據來源合規(guī)指企業(yè)獲取數據行為不違反任何法律法規(guī)、國家政策和社會公共道德，不侵犯任何第三方合法權利?！吨腥A人民共和國數據安全法》第三十三條規(guī)定，從事數據交易中介服務的機構提供服務，應當要求數據提供方說明數據來源，審核交易雙方的身份，并留存審核、交易記錄。《中華人民要求個人信息的處理應當遵循合法、正當、必要的原則，不得違反和《反不正當競爭法》為數據交易市場的健康競爭環(huán)境提供了法律保障，防止通過不正當手段獲取數據源，維護市場秩序。各地方政府根據中央法律和政策，結合本地實際情況，出臺了相關的數據交易管理規(guī)定，如《天津市數據交易管理暫行辦法》《上海市數據條/T53-2）等國家標準為數據處理活動提供了具體的安全規(guī)范和操作指南。這些法律法規(guī)共同構成了數據來源審查的法律框架，確保數據交易的合法性、安全性和合規(guī)性。在進行數據交易時，相關主體必須遵守上述法律法規(guī)的要求，對數據來源進行嚴格審查，以防止非法數據流通和保護個人及組織的合法權益。數據內容合規(guī)指企業(yè)存儲數據的內容需真實、合法、合規(guī)，不得存儲法律法規(guī)不允許采集或存儲的違法數據。數據內容合規(guī)主要涉及個人信息和商業(yè)秘密處理合規(guī)對個人信息進行收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開、刪28條對生物識別、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療健康、金融賬戶、行蹤軌跡等商業(yè)秘密主要參考《中華人民共和國反不正當競爭法》（29）、求，結合實際情況進行保密、清除等相關處理。數據處理合規(guī)監(jiān)督管理機制。在當前實踐中，企業(yè)主要依據《DAMA數據管理知識體系指南（2）GB/T34960.5《數據治理規(guī)范》，圍數據持有權主要針對原始數據加工處理后的數據集，即數據資也可以是依法獲得授權的主體。依據當前實踐，數據資源持有權的權利包括：自主管理權、數據流轉權和數據持有限制。在“三權分置”的中國特色數據產權制度下，更多企業(yè)可以在遵守法律和合同的基礎上對數據進行加工處理和應用，深挖數據價值，賦能數據流通交易。數據資源持有者能夠在法律及合同允許范圍內自主決策數據的應用場景，并具有同意他人獲取或轉移其所產生數據的權利，同時也需要按法律法規(guī)及合同遵守數據持有時間的限制。數據加工提出在保護公共利益、數據安全、數據來源者合法權益的前提下，承認和保護“依照法律規(guī)定或合同約定獲取的數據加工使用權，尊重數據采集、加工等數據處理者的勞動和其他要素貢獻，充分保障數據處理者使用數據和獲得收益的權利”。同時，數據加工使用權受到多種限制，首先，包括加工和使用在內的數據處理活動不得超出法律授權或合同約定的范圍；其次，數據處理者應當采取加密、去標識化、匿名化等技術措施和其他必要措施來保障數據安全。數據產品經營權包括收益權和經營權，數據產權人有權對其開發(fā)的數明確“保護經加工、分析等形成數據或數據衍生產品的經營權，依近年來，在國家相關制度的指導下，各省市就數據權屬界定制度展開探索并取得了一定成果（見下表）。然而完善數據產權制度不可能一蹴而就，下一步將在參照數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權“三權分置”產權制度框架基礎上，抓好并優(yōu)化數據分類確權工作，明確數據主體行為邊界和權責歸屬，建立政府、企業(yè)、社會組織、行業(yè)協(xié)會等各方共同參與的數據開發(fā)和治理2-1加速創(chuàng)建北京數據基礎制度先行區(qū)，率先推進數據資源持有權、加工使用權、產品經營權的結構性分置制度先行先試，依托依法設立的交易場所開展設立登記申請人及登記主體、登記機構、登記行為、監(jiān)督與管理、法律責6《辦法》是我國首部數據產權登記相關規(guī)范性法律文件，在探索數據產權確數據資產授權運營能確保數據資產在法律框架內有序流動與增值。多樣化的授權運營模式針對不同數據類型和敏感程度，實施精分級分類授權運營不僅提升了數據使用的合規(guī)性，還增強了數據管公共數據指兩類主體(各級政府部門、企事業(yè)單位)與兩類過程(依法行政履職、提供公共服務)中產生的數據。22年以來，各省市積極響應中央號召，相繼制定發(fā)布了數據條例、管理辦法、實施。2-2在金融場景的實踐基礎上推進專區(qū)制度體系建設，并深化交通、位置、空間、信用等各專區(qū)建設和應提出在授權運營中引入數據商角色提出建立公共數據資源開發(fā)有償使明確了公共數據管理中各方的責任；規(guī)范公共數據的供給和共享，依法實行數據分類分級保護制度，確保各方主體履行相應的數據安全鼓勵公共數據提供單位開放數據，推動公共數據與非公共數據的融合應用與創(chuàng)新發(fā)展，提升社會治理能指出基于政務數據資源運營屬于政府國有資產有償使用范圍，且明確了市、區(qū)縣數據權屬主體收益分配納入市、區(qū)縣財政收入，為完善數據要素市場體系提供了有益的探注重加強公共數據的安全管理，規(guī)定了一系列安全管理制度和技術措施，包括數據加密、訪問控制、安全審計等，確保公共數據在開放過優(yōu)化分級分類機制，對公共數據的開放范圍、開放機制、開放過程、數據利用等方面進行細化、鞏固與企業(yè)數據是生產經營過程中產生的不涉及個人信息和公共利益數據租賃、數據咨詢服務和數據流通交易等。在制度探索方面，依據《中華人民共和國反壟斷法》和《反不正當競爭法》，著力推動大型企業(yè)與中小微企業(yè)雙向公平授權，防止大企業(yè)利用自身既定競爭優(yōu)勢、壟斷數據要素市場。當前實踐以從法律上肯定中小微企業(yè)個人數據日常運動情況等各種信息和數據的集合?；谖覈壳暗姆梢?guī)定以及行業(yè)實踐，個人信息的收集和使用以得到用戶同意授權為普遍性存在。我國《個人信息保護法》第十四條規(guī)定，基于個人同意處理個人信息的，該同意應當由個人在充分知情的前提下自愿、明確決定權，有權限制或者拒絕他人對其個人信息進行處理；法律、行政法規(guī)另有規(guī)定的除外。因此，我國往往將知情權和決定權合并予以考慮，知情權往往通過“告知”規(guī)則實施而得以保障，而決定權往往通過拒絕同意、拒絕一攬子同意、撤回同意、刪除權等措施而判斷數據是否滿足項目或業(yè)務所需的數據質量，并且能夠支撐其預期用途的過程，其主要目的是確保數據的質量符合預定的標準，從而能夠支持有效的決策制定和業(yè)務操作。當前實踐主要參考依據包括《國家統(tǒng)計局數據質量審核評估管理辦法（試行）620個二級評價指標。2-1數據資產價值有助于提升企業(yè)數據資產運營及變現能力。與傳統(tǒng)生產要素相比，數據種類多樣、價值易變，具有更加豐富的潛在應用場景，其資產化后的價值評估也需要綜合考慮更多方面因素。當前數據要素評估定價管理措施尚處于初級探索階段，近年來我國相繼出臺法律法規(guī)、評估準則等為數據資產價值評估提供法律依據和操作準則（見下表）。09年12月，中國資產評估協(xié)會印發(fā)《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》，提出了提供數據服務模式、提供信息服務模式等以數據資產為核心的多樣化商業(yè)模式，并參考無形資產評估為數據資產評估提出改良成本法、改良收益法以及改良市場法三種評估方法。2023年，中國資產評估協(xié)會發(fā)布了2-3體現，將擴大企業(yè)的資產總額。20238數據資源相關信息披露。23年12月，財政部印發(fā)《關于加強數據資產管理的指導意見》，提出構建“市場主導、政府引導、多方共建”的數據資產治理模式?！吨笇б庖姟泛汀稌盒幸?guī)定》兩份推標志著我國數據要素資產化邁出了實質性一步，將極大推動數據資近年來，我國數據治理法治體系不斷推進，在落實體系的協(xié)同性、整體性、實質性要求的基礎上，結合數據領域的立法規(guī)劃，圍繞數據安全保障、用戶權益保護以及數據價值釋放三個方面，形成涵蓋法律、行政法規(guī)、部門規(guī)章等不同層級的制度規(guī)則。數據安全《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》及相關配套規(guī)定，構建了數據分類分級與重要數據保護、數據安全風險評估與工作協(xié)調、數據安全應急處置、數據安全審查等制度。29年，阿里巴巴和中國電子技術標準化研究院聯合發(fā)布數據安全數據全生命周期安全形成了一個三位一體模型，并且給出了非常詳細的評估內容和評估項，M定義數據安全保障的模型框架和方法論，提出對組織的數據安全能力成熟度的分級評估方法，來衡量也能促進數據在組織機構之間的交換與共享，發(fā)揮數據的價值。用戶權益保護體系方面，通過并施行《中華人民共和國民法典》《中華人民共和國個人信息保護法》及相關配套規(guī)定，確立了個人信息處理應遵循的合法、正當、必要等原則；建立了以“告知-同意”為明確了在個人信息處理活動中個人的各項權利，包括知情權、決定權、查詢權、更正權、刪除權等；明確了個人信息處理者的合規(guī)管理和有關部門保障個人信息安全等義務。數據管理標準體系方面，圍繞數據要素流通涉及的數據采集、存儲、加工、分析、服務、流通、交易、衍生產品等環(huán)節(jié)，制定國家標準《數據管理能力成熟度評估模型》（M），涵蓋數據戰(zhàn)略、數據標準、數據質量、數據安全等數據資產管理相關8個能力域，從管理制度、組織架構、管理流程、技術工具4個方面提供數據管理能力的建設指引。年1推動《數據管理能力成熟度評估模型》國家標準貫標，持續(xù)提升企23年79家單位獲得M數據采集需要處理的數據量越來越大，對數據采集技術提出了更高AI計算機技術、網絡技術、傳感器技術、人工智能等發(fā)展應用，在提升采集效率的同時促進智能化發(fā)展。網絡爬蟲技術自動化程度高，可自動抓取網頁信息，無需人工干預，大大提高數據采集效率；靈活性強，可根據設定的規(guī)則抓取任意網站的數據，不受數據格式的API技術AI好，AI通常需要進行身份驗證和授權，保證數據的安全性和隱私性；易于集成，AI提供統(tǒng)一的數據接?，方便與其他系統(tǒng)進行集成和數據交換。數據同步技術數據一致性好，數據同步技術可以確保多個數據源之間的數據保持一致性；可靠性高，數據同步技術具數據采集過程中也會遇到各種問題，例如數據源的不穩(wěn)定性可能導致數據采集失敗或采集到的數據不準確，由于各種原因造成的數據被篡改等發(fā)生的安全問題，在分布式數據采集環(huán)境中，如何協(xié)企業(yè)需要制定完善的數據采集計劃和執(zhí)行方案，不斷地進行優(yōu)化和數據整理指將多個數據源內數據加工處理的過程，以得到更加標準化等一系列操作，目的是使數據更加容易管理和理解。隨著大數據時代的到來，數據整理過程中需要處理的數據量越來越大，傳統(tǒng)方法已無法完成數據的整理和分析，對數據整理技術提出了更高的要求。區(qū)塊鏈、物聯網等新興技術的發(fā)展使數據整理工具和技術也在不斷發(fā)展創(chuàng)新，數據標注、清洗、脫敏脫密、數據標準化等技術和工具越來越成熟，使得數據整理變得更加高效和準確。未來，數據整理技術將繼續(xù)向智能化、高效化、安全化方向發(fā)展，為各個標貝科技等。其中數據堂自主研發(fā)“基于Human-in-the-loop智能據Web400標貝數據基于AI+SaaS開放平臺，全方位支持文本、語音、圖像、數據清洗指在進行數據分析前，對原始數據進行處理，去除數據集中的錯誤、缺失、重復、不一致等問題，以確保數據的質量和準確性。數據清洗主要有缺失值、異常值、重復值處理，格式規(guī)范化和數據類型轉化等清洗方法。對于數據清洗，常用以下幾種數據清洗工具：思邁特軟件Sri、Eel、Phn、VA(slBic宏語言)、Phm等。思邁特軟件Sri的輕量級EL功能，可視化流程配置，強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合并、行列轉換聚合、去空值等數據預處理功能。Excel是許多數據相關從業(yè)者的主要分析工具，Pvhon易讀、可擴展，它越來越多地被用來開發(fā)獨立的大型項目。VBA主要用于擴展ios的應用功能，VA可以使現有的應用程序自動Pycharm是一種PhlE集成開發(fā)環(huán)境，可以幫助用戶使用PhnPit管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本只有通過數據清洗與整理，才能讓海量的數據真正發(fā)揮其應有的價的技術方法主要有統(tǒng)計技術、密碼技術、抑制技術、假名化技術、泛化技術和隨機化技術等。目前國內做數據脫敏的公司包括：比特信安、神州數碼、美創(chuàng)、啟明星辰、天融信等企業(yè)。比特信安數據DP數據標準化是機構或組織對數據的定義、組織、分類、記錄、編碼、監(jiān)督和保護進行標準化的過程。這個過程旨在消除不同變量之間性質、量綱、數量級等屬性特征的差異，從而將數據轉化為無量綱的標準化數值，確保各指標的數值處于同一數量級，便于進行促進信息的流通和共享。目前我國企業(yè)大多數數據系統(tǒng)的建設都是直接依據業(yè)務需求建立，沒有形成一個整體的規(guī)劃，建設廠商研發(fā)的不同數據系統(tǒng)也導致了數據的不一致性，究其根源是企業(yè)缺少一aaArao數據聚合能夠將來自不同源的數據進行整合，形成一個統(tǒng)一的數據視圖，提供一個全面的數據視角，而無需分別處理各個分散的數據集。對于超大規(guī)模的數據集，數據聚合有助于壓縮數據，使其更易于存儲和管理，有助于節(jié)省存儲空間，并提高數據檢索速度。常見的數據聚合工具以數據模型（DaMel）為主，數據模型是對現實世界數據特征的抽象表示，是一種用于描述和組織數據的工具，它提供了一種通用的語言來描述數據的屬性和關系。根據應用目的不同，可以將模型可以分為概念模型、邏輯模型。概念模型是按用數據傳輸指按照一定的規(guī)程，通過一條或者多條數據鏈路，將數據從源設備發(fā)送到目標設備的過程。數據傳輸方式可分為有線傳輸、無線傳輸和云存儲三種。數據傳輸過程中涉及網絡協(xié)議、傳輸介質、數據編碼與壓縮、加密與安全等關鍵技術。數據管道是數據傳輸的重要工具之一，指通過多個連接的數據處理元素將一個或多個數據集從其源移動到目標位置的過程。其原理是通過將數據源的大量數據傳遞給中間件，減輕源數據庫的壓力，然后將中間件收集到的數據發(fā)送到目標數據庫。數據管道通常包括數據提取、清洗、E供后續(xù)的數據分析和挖掘使用。數據管道主要優(yōu)勢在于支持多渠道數據源的集成、數據預處理和數據規(guī)范化，以及提供實時數據處理能力。同時，數據管道可以自動化提取、轉換、合并、驗證、進一提供端到端效率。數據管道在業(yè)務中的應用廣泛而重要，它主要涉及數據的提取、轉換、組合、驗證、可視化等多個步驟。在業(yè)務實踐中，它不僅可以支持探索性數據分析，實現數據可視化，還可以按順序文件方式存取；而在磁盤上，數據則可以根據使用要求采用順序存取或直接存取方式。此外，數據存儲方式還有多種分類，如硬盤存儲、固態(tài)硬盤、內存、云存儲、近線存儲、脫機存儲、異站保護、內存卡、光盤存儲等。常見的數據存儲工具有數據倉庫、數據湖等。數據倉庫是一個大型、集中式的存儲系統(tǒng)，用于存儲和管它按照一定的數據模型組織，并提供了統(tǒng)一、安全和高效的數據環(huán)境。數據倉庫通常是從現有的多個數據源中抽取數據，然后進行清洗、整合和轉換，提供一致、可靠的數據視圖。數據倉庫為企業(yè)提供了一個集中的、可靠的數據存儲環(huán)境，幫助企業(yè)更好地理解其業(yè)務運營情況，并支持戰(zhàn)略決策制定。通過數據倉庫，企業(yè)可以對數據進行深入分析、預測和優(yōu)化，從而提高業(yè)務效率和競爭力。數據文件。數據湖通常是企業(yè)中全量數據的單一存儲，全量數據包括原各類任務包括報表、可視化、高級分析和機器學習。數據湖中可以包括來自關系型數據庫中的結構化數據（行和列）、半結構化數據（CSV、日志、XML、JSON）、非結構化數據（email、文檔、PDF）和二進制數據（如圖像、音頻、視頻）等。隨著數字化時代的來臨，各種數據源產生的數據量呈指數級增長。數據聚合的規(guī)模和復雜性也隨之增加，對數據處理和分析能力提出了更高的要求。而大數據技術、云計算和人工智能的發(fā)展，為靈活和智能的方法，使數據聚合的效率和準確性得到了顯著提升，從分級方法來看，數據評級分級主要依賴于數據的重要性、敏感性、業(yè)務價值等因素進行劃分。數據分級方法主要包括定性分類法、定量分級法、綜合分類法、模型驅動法等幾種。定性分級根據數據的性質、用途、價值等特征進行分類。例如，可以將數據分為敏感數據、非敏感數據等。定量分級根據數據的重要性、影響程度等指標進行分級。例如，可以將數據分為一級、二級、三級等。這種方法更注重數據的客觀指標，如訪問頻率、修改頻率、業(yè)務影響等，來判定數據的級別。綜合分級需要結合定性分類和定量分級，既考慮了數據的業(yè)務特性，又注重了數據的客觀指標。模型驅動則制參考案例。金融領域，平安銀行研究探索出了“平安銀行數據安AI開發(fā)出數據安全分類分級AI人工智能技術，能夠自動化地對數據進行分類和分級。此外，平安銀行的數據安全分類分級平臺還注重數據的流動性和可用性，通過合理的數據分級，平安銀行能夠在保證數據安全的前提下，實現數4-14-2汽車供應鏈領域：達示數據所建設的汽車行業(yè)數據平臺，打108類汽車行業(yè)數據，為新能源汽車廠商生產結構和效外貿領域：環(huán)球慧思建設的外貿數據終端系統(tǒng)，匯聚海關貿易數據、商業(yè)數據等數據源，為出?企業(yè)開展市場分析、行數據元件是經過采集、清洗、脫敏處理等數據保護措施處理之后，由若干數據單元/數據對象/數字/字符串形成的，具有固定的數據類型、格式和結構且具有表達意義的數據，是數據要素開發(fā)利用的“中間件”，數據元件是數據要素產品和服務所使用的基本組成部分，通常用于生成報表、進行分析、驅動機器學習模型、支持決20道數據元件開發(fā)工目前國內市場的數據集主要有開源數據集、自開發(fā)數據集、對開源組織、學術機構等單獨或聯合發(fā)布，如百度ueaer數據集、阿差或過時等問題，數據質量相對較低。自開發(fā)數據集指在業(yè)務經營、研究過程中，各機構基于積累數據所開發(fā)的數據集，其領域性和專業(yè)針對性相對較強。如騰訊“混元大模型”的應用的數據集資源主要來自微信公眾號、廣告數據和微信搜索等，華為開發(fā)涵蓋氣象、礦山、鐵路等專項行業(yè)資訊的數據集，訓練“盤古大模型”。I構基于需求在自有平臺上定制化提供聚合型數據表格等數據資源，這類數據的結構性較強質量較高。如北京國際大數據交易所圍繞制造業(yè)、交易運輸業(yè)、信軟、金融等共上線28個數據集產品。事實，常基于CKAN、DataPackageManager等工具完成數據包的創(chuàng)從廣義范圍看，數據包產品是數據包與各類分析處理工具的結合，涵蓋從基礎的網絡數據包分析工具到高級的數據處理和管理軟幫助用戶理解網絡流量、診斷網絡問題或進行網絡安全審計，常見的工具有ehak、p、nieek等；數據庫管理軟件用于管理、查詢、更新和保護數據庫，可提供圖形化界面，方便用戶完成數據庫中數據的處理；數據抽取、轉換和加載（L）工具用于提取多源系統(tǒng)數據，并完成特定數據格式需求的轉化；數據質量工具用于評估、監(jiān)控和改進數據質量，幫助用戶識別錯誤數據、重復數據或不一致數據，從而提高數據的準確性和可靠性；數據可視化工具可將數據轉化為圖表、圖形或儀表板，幫助用戶更直觀地理解APIAPIAPI?傳輸數據，并可通過各種協(xié)議（RESTful、SOAP）I接?數據供給特點如下：一是保證數據流通安全性。I接?數據在用戶發(fā)出數據驗證請求后通過I接?傳遞給供應商，并將供應商的驗證結果反饋通過I接?反饋給用戶，原始數據依然存儲在客戶的數據中心。二是I技術成熟、供求交易靈活。I數I技術相對成熟、使用門檻低，數據產品具有很好的可控性。只調用相關業(yè)務數據，故可以記錄相關數據調用情況，基于區(qū)塊鏈等標準化、安全可信的技術來實現IAPI接?數據可幫助實現跨部門數據的高效共享，使開發(fā)人員本，提高了生產力和用戶體驗。國內API數據服務的供應商主要有天聚地合（蘇州）數據股份有限公司、京東萬象等，目前API技術500API接?，日3120萬家客戶，涵蓋智能制造、人工智能、5G應用等領域。目前我國數據解決方案交易呈現出市場增長迅速、定制化需求行業(yè)應用類數據解決方案（即提供針對特定行業(yè)的解決方案）在解決方案交易市場的占比最高，例如華東江蘇大數據交易中心網站上電商風控解決方案等，其購買途徑需要通過管家咨詢匹配，深度了解訴求，定制解決方案，并最終在特定企業(yè)應用。未來，隨著數字數據資產化是將數據資源轉化為數據資產的過程，也是數據產品通過高效運營、價值評估，實現共享開放、流通交易，給使用者或所有者帶來經濟利益的過程。DM標準將數據需求定義為組織在業(yè)務運營、經營分析和戰(zhàn)略決策過程中產生和使用數據的分類、含義、分布和流轉的描述。數據需求方涉及公共服務、影視娛樂、交通、醫(yī)療、金融、廣告營銷等眾多領域。當前市場數據需求種類主要包括數據的內部使用、外部流通，從數據市場流通環(huán)節(jié)來看，數據資產化階段的流通與使用是真正實現數據經濟價值的階段。在新一代信息技術支持和AI數據資產價值評估是對數據資產使用價值的度量，是指導數據由企業(yè)擁有或控制、能夠帶來預期經濟利益的數據資源，在被識別確認為數據資產后進一步完成價值評估工作。順應發(fā)展需求和自身特殊規(guī)律的價格形成機制，是有效反映市場供需關系及數據實際價目前數據資產價值評估主要沿用傳統(tǒng)資產評估方法（成本法、收益法、市場法），成本法以各階段成本歸集作為估值依據；收益法估算基于被評估數據資產預期收益的折現值；市場法以在市場上完成數據交易為主要目的，以市場交易價格類比估值。數據在不同流通階段投入、關注重點和價值實現方式存在一定差異，故不同階段數據定價可綜合考慮選擇最優(yōu)的定價方式，并融合大數據、云計數據在一級市場即數據資源市場主要完成數據資源的治理，保證數據的真實性和完整性以提高數據質量和效率，此階段數據價值主要基于數據治理成本定價。一是數據資源采集開發(fā)相關成本，包括數據采集、標注、集成、匯聚和標準化等一系列數據處理過程中消耗的軟硬件和人力等成本；二是受數據資源質量規(guī)范相關成本影并嚴格遵循質量評價體系規(guī)范數據處理開發(fā)流程，實現數據價值增值最大化所付出的成本；三是受數據合規(guī)性處理相關成本影響，即為滿足數據資源合規(guī)性審查中對個人隱私、商業(yè)秘密等要求，對原5-1數據在二級市場即數據產品服務流通交易市場，是數據產品價值實現的階段，涉及數據交易、流通和應用等環(huán)節(jié)，此階段可基于價值最大化原理及后續(xù)流通環(huán)節(jié)靈活選擇定價方式。首先，由數據產品賣方綜合考慮數據產品開發(fā)成本、市場供需關系、產品應用潛力、同類產品競爭性、同領域數據價值、綜合歷史價格等因素，在數據交易所對相應數據產品報價。其次，交易場所或第三方機構遵循相關數據資產評估標準，綜合考慮數據成本（包括開發(fā)成本、運時效性、準確性等）和收益預期（包括歷史成交價、模型貢獻度等），提供參考價建議或釋放價格信號。最后，由數據買賣雙方進數據資產運營指數據所有者通過直接或授權運營的方式完成對數據資產端分析挖掘，把隱藏在海量數據中的信息作為商品，以合規(guī)化形式發(fā)行出售，供數據消費者使用的過程，是激活數據資源流豐富數據應用場景、賦能業(yè)務發(fā)展為目標，旨在構建有序開放與流為順應經濟社會數字化轉型趨勢，充分釋放數據價值紅利，各分類分級開放公共數據，提供目錄發(fā)布、數據匯集、數據獲取、統(tǒng)5-1上海公共數據開放51個數據部門，132個開放機構，5528重視數據安全管理，以數據平臺深化①上海確立數據交易價格“自定+評估”原則，建立公共數據授權運營機②以安全可控為原則，全面提升服務③融合機器學習、交互可視化、人機協(xié)同和探索式分析于一體發(fā)布數據偵查兵創(chuàng)新方案，廣泛應用于公共安全北京公共數據用、交通、醫(yī)個主數據分類71.86創(chuàng)制數據資產確權，引領數據要素資①注重數據資產確權評估制度體系，構建多行業(yè)、多場景數據資產綜合評②推進數據資產登記平臺建設，依托區(qū)塊鏈等技術為公共數據的共享和開200場信息，建設北京金融公共數據專天津信息資源現已開放217312推進智慧港?物流建設，重點布局智慧貿易、交通數據服務平臺融合物流、道路、港?、車輛和停車場信息，構建集政府管理、行業(yè)服務和企業(yè)應用為一體的貨運協(xié)同管理服務平臺及智慧運輸無車承運平臺，打造重慶公共數據開放金融、批發(fā)和零售、制造、農林牧漁個數據集（5個API接?），開放數據量高達實施“云長制”，開放數據資源提升境、大數據金融、交通出行、社區(qū)生活服務等方面加速形成網易應用、移APP、小程序等應用方案。面向政法類客戶及非政法類城市數字治理服務等，應用場景覆蓋了政務、金融、醫(yī)療、商業(yè)等行業(yè)領域。政府主導運營應用方面，以社會治理現代化需求為導向，拓展市政、鄉(xiāng)村、交通、能源、公共衛(wèi)生等公共數據的應用場景，建設一體化智能化公共數據平臺、智形成“用數據對話、用數據決策、用數據服務、用數據創(chuàng)新”的現代化治理模式，落地“反欺詐準入”“醫(yī)保核查”“群租房識別”在交織推進，逐步形成了幾類不同的發(fā)展模式：11成都、青島等地為代表。1N即地方政府授權不大，以北京市的金融公共數據專區(qū)為代表。1N20245-2聚焦政務服務、企業(yè)服務、IDC服務，為貴州省“一云是國有資本主導的全市數據資源管理、開發(fā)的運營平N據、國資國企、金融、光谷、鄂州等“N值挖掘應用、隱私安全保護以及數據產品的研發(fā)與融通，圍繞數據并在此基礎上實現數據的資產化、價值化，通過數據的綜合管理實5-2數據采集層連接傳感器、物聯網、云服務、物理服務器和虛擬機等，主要完成各種來源數據（如生產實景、內部數據庫、外部數據源、網絡爬蟲等）的采集，包括結構化數據（如數據庫中的表）（如L或JN文件如文本、圖像、音頻和視頻等），并同步完成數據資源的初步清洗與驗證，確保數據質量；數據存儲層需要高性能的存儲設備和技術，以實現海量數據的快捷存儲與訪問；數據治理層主要完成數據資源版本管理、質量監(jiān)控的功能服務；數據應用層是數據資產運營的核心環(huán)節(jié)，通過數據分析、挖掘和可視化等手段，將數據轉化為有價值的數據產品，實現包括可信數據倉庫、數據資產融資、數據商品數據庫、搜索平臺等完成自身海量生產運營數據的整理匯聚，通過數據便捷檢索，解決商事決策中面臨的復雜查詢及驗證流程，以節(jié)數據內部應用中，數據檢索可通過以下幾種方式實現：一是健全的數據治理框架管理元數據、編制數據目錄。通過元數據管理工提高檢索效率；二是組建數據庫（如關系數據庫、數據倉、數據湖等）來存儲和管理數據，用戶可通過數據庫管理系統(tǒng)執(zhí)行SL查詢應用群體以品牌廣告主、4A公司及媒體平臺為主，旨在識別目標用數據外部流通推動了數據資源價值網格體系的發(fā)展，拓寬了數據資產應用價值。數據網格體系將數據所有權和管理權下放到各業(yè)務領域，每個業(yè)務領域負責管理和維護各自數據，并積極為其他領域提供數據產品和服務。這種分散式的數據運營方式有助于增加數促進數據資源整合、提高生產效率、提升數據戰(zhàn)略價值，支持企業(yè)少量數據源的中小企業(yè)，企業(yè)經評估后?；贏PI接?調取相關數據，并支付相應的費用。數據產品流通交易則指數據所有方直接從場外流通市場看孤島”問題較為突出。一是基于供應鏈生態(tài)的流通模式，數據基于自身業(yè)務產生并以自身業(yè)務服務產業(yè)鏈上下游的生態(tài)伙伴，電商領域的阿里云、美團等為典型代表；二是基于多種數據源對接提供數據服務的模式，此時數據在多渠道集成（包括公開渠道獲取、購買數據庫、與數據資源方合作等）后為市場提供服務，如在工業(yè)供應aS引擎”沉淀海量工業(yè)數據，形成對I、OT等工業(yè)資源的高度抽象，提煉數字工業(yè)共性服務，已建設50個52從場內流通市場看，數據交易機構加速建設，2014-2024間，國內相繼成立數據交易所超過80家，其中上海數據交易所自21年成立以來，數據交易額不斷攀升，單月數據交易額已超1億元，23年全年數據交易額突破10億元，累計掛牌數據產品數量超20交易的撮合平臺多采用政府主導或政府聯合國有企業(yè)共建的方式。前者以中關村數海大數據交易平臺為代表，交易平臺本身不從事數據存儲、分析業(yè)務，僅提供數據買賣渠道；后者以貴陽大數據交易所、上海數據交易所和北京國際大數據交易所等為典型，交易平臺分析等深度處理服務。從交易產品看，可劃分為提供初級數據產品的交易平臺和提供高級數據產品的交易平臺。前者直接供應數據產品，如數據I（應用程序接?）、數據云服務、技術支撐、離線數據包等；后者由平臺提供的定制服務，包括可視化的數據分析報告等解決方案、針對特定業(yè)務場景的數據應用系統(tǒng)與軟件、與云融一是制定入表路線圖。聯合電網、中金、普華等多家專業(yè)機構和數據管理部門制定入表路線圖，涵蓋數據企業(yè)認定、數據資產登記、數據金融產品開發(fā)、交易價格計算、資產評估報告等全流程。二是上線數商服務平臺開設各類交易專區(qū)。蘇州大數據交易所、深圳數據交易所以數商為服務對象，設立數據資產化專區(qū)，并聯合企業(yè)征信在全國率先上線數商金融服務平臺，打造無質押增信貸款產品；30知數據資產化入表。三是打通數據資產鏈服務平臺。建立區(qū)塊鏈技術產品交易存證、完善智能合約標準，探索“一數一碼”模式、推動各類數據產品可登記、可統(tǒng)計、可普查；同時打通企業(yè)數字資產5-324年開年來國家先后發(fā)布多項政策文件強調數據資產流通，激活數據資產應用價值，地方政府圍繞數字資源化、資產化、資本化作出多項政策舉措，江蘇省圍繞數據知識產權登記管理，上線數據知識產權登記平臺，保護數據資產相關權益；上海、江蘇、湖北等20調研發(fā)現國內多地完成首單數據資產入表業(yè)務（如表5-3所示）但一是數據資產具有增值性。數據資產的增值性主要來源于使用數據資源成為滿足使用者需要且可以創(chuàng)造經濟利益的數據資產，并數據資產的價值不僅僅體現在當前的市場價格上，更重要的是其能夠在未來的交易中通過數據交易、數據共享等方式繼續(xù)增值。既然數據資產呈現增值趨勢，我們就可以投資數據資產，推動數據資產二是數據資產具有可質押性。數據資產具備資產屬性和可交易一是數據資產憑證質押，企業(yè)通過數交所等權威平臺確權登記后獲得憑證，以此數字資產憑證轉移占有權給債權人作為質物，待責任在當前實踐中，基于數據資產的金融屬性，金融機構正積極探助力解決企業(yè)融資困境。如數據資產增信貸款，即通過將數據資產作為信用背書，為企業(yè)提供更加靈活的貸款條件；數據資產抵質押融資，即企業(yè)可以將自己的數據資產作為抵押物或質押物，從金融機構獲得融資支持等。此外，數據保險、數據信托、數據證券化、數據資產作價入股等也是拓展數據價值、體現數字資產金融屬性的重要途徑。這些資本化方式不僅為企業(yè)提供更加靈活和多樣化的融資選擇，還能幫助企業(yè)更加合理地管理和利用自己的數據資產，充場（數據資產金融產品交易市場）律師事務所、資產評估機構等）完成數據資產的合規(guī)審查與登記，并結合交易市場情況完成數據資產價值評估，形成評估報告和資產登記證書，支撐后續(xù)信貸融資服務。以數據資產質押貸款為例，分數據資產融資作為新興交易市場，法律和監(jiān)管框架尚不健全，導致其受技術、市場和操作性風險的影響相對較大，金融機構為防范資金風險，需在傳統(tǒng)貸后管理的基礎上新增企業(yè)“數據資產全生命周期”的監(jiān)督管理：一是定期組織對數據資產采集、存儲、流通和銷毀等全生命周期環(huán)節(jié)的日常監(jiān)控與貸后檢查；二是通過數據交易所、登記管理機構、融資企業(yè)及產業(yè)鏈上下游關聯企業(yè)等渠道完6-1202312一是銀行信貸業(yè)務考慮使用數據資產作為質押和擔保。數據資產抵質押貸款作為金融創(chuàng)新的一個重要方向，已經吸引了中國工商銀行、光大銀行、青島農商銀行、平安銀行等多家銀行參與，并已成功實踐。但當前實踐中數據資產抵押貸款的規(guī)模較小，一方面，數據資產作為一種新興的抵押物，其風險控制仍處于探索階段，銀行在缺乏充分經驗和數據支持的情況下，傾向于保守放貸，以降低潛在的信貸風險；另一方面，數據資產的價值往往與其使用場景和數據質量緊密相關，而這些因素在不同的評估機構和評估方法下可能產生較大的差異，故大規(guī)模的數據資產抵押貸款可能需要更為成熟的評估體系和市場認可度。未來，銀行探索數據資產抵質押融資保證數據資產評估的準確性和標準化，以支持大規(guī)模的數據資產抵23年8全國首批數據保險類解決方案在深圳數據交易所上市，解決方案聚焦數據網絡安全、數據產品知識產權保護、網絡安全軟件質量等領式。未來，保險行業(yè)將聚焦于數據密集型企業(yè)所面臨的核心挑戰(zhàn)出臺數據保險解決方案。一是在數據安全方面，數據保險解決方案將提供全方位的風險覆蓋，有效應對企業(yè)在生產經營過程中遭遇的數據安全與網絡安全風險，包括第一方損失風險及第三方賠償責任；二是在數據產品知識產權保護方面，數據保險解決方案將保護報備主體的合法權益，為數據要素市場的參與者提供堅實后盾，促進數據市場的健康流動與高效利用；三是針對軟件首版次質量安全，方案將提供針對性保障，確保用戶單位在驗收后避免因軟件質量缺陷而引發(fā)的意外事故。此外，數據保險類解決方案不限于數據服務商及數據要素交易雙方，也可為需要加強數據安全、網絡安全、數據知識產品產權保護、各基礎軟件質量管控等一系列風險管理需求的進而影響產品的價格表現和流動性。因此，要構建高效的數據要素市場體系，不僅要有良好的交易機制，還需要優(yōu)質的交易標的。而數據資產因其類型繁雜標準化程度低、預期收益不確定和流動性變現能力差等固有缺陷，未經過資本化處理的數據資產短期內難以成為流動性好、價格發(fā)現功能強的資本市場優(yōu)質交易標的，長期看數6-1深圳微言科技有限20233責任公司通過光大銀行深圳分行授信審批，成功獲得全國首筆無質押數據資產增信貸款額度萬元，并于2023330朝陽區(qū)數據要素綜合服務平A類數據資產登記憑證和數據資產評20243合服務平臺與光大銀行等數據要素生態(tài)合作伙伴深入合作，圍繞數據金融產品賦能企業(yè)發(fā)展，挖掘對接企業(yè)數據要素信貸融資訴類數據資產登記憑證和數據資產評估報告，以數據資產增信方式山西鵬景科技有限20243景科技有限公司獲得深圳數據交易所數商認證授牌，與中國銀行山西省分行簽約獲得數據資產無河南數據集團有限地使用河南數據集團“企業(yè)土地使用權”數據在鄭州數據交易中心掛牌上市，金融機構向河南數據集團批準授信額，完成了河南省首山東政信大數據科技有限責濟寧市企業(yè)信用金融服務數該公司憑借“濟寧市企業(yè)信用金融服務數據”獲得北京銀行融資授信額度，系濟寧市首筆無質押天津臨港投資控股兩種知識通過質押“天津港保稅區(qū)臨港區(qū)域通信管線運營數據”知識產權證書和“臨港港務集團智腦數字人”知識產權證書，在天津市首次實現了用數據資產為企業(yè)帶來泰安市泰山發(fā)展投資有限公泰山發(fā)展投資有限公司以公司自有的“泰山易停”停車數據資產成功獲得銀行融資，成為全市首個將自身運營形成的數據資產實德清縣車網智聯產業(yè)發(fā)展有德清自動駕駛仿真場景庫數德清縣車網智聯產業(yè)發(fā)展有限公司通過質押數據知識產權“德清自動駕駛仿真場景庫數據”，成功獲批寧波銀行貸款，標志著湖州市首筆數據知識產權質押貸款宿遷易通數字科技園區(qū)平臺企業(yè)經營能力計算與分析模通過自有的“園區(qū)平臺企業(yè)經營能力計算與分析模型”數據知識產權證書辦理質押登記，在南京銀行宿遷分行以“數據知識產權青島北岸青島北岸智慧城市科技發(fā)展有限公司BIM青島農商銀行以“數據資產”質押作為擔保方式，向青島北岸控股集團發(fā)放貸款。開創(chuàng)了青島市銀行業(yè)基于可信數據資產評估報告進行數據資產質押融資的先例，為普惠金融、數字經濟高質6-2深圳數據20234月，“中誠信托數據資1廣西電網有限責任20237月，廣西電網有限責任杭州工商信托股份20242月，杭州工商信托股份青島華通智能科技研究院有險箱(醫(yī)20238月，青島華通智能科技中航創(chuàng)世20234月，中國人民財產保險10家企業(yè)的數字資產提供保貴陽大數據交易所、中國大地財產保險股份有限公司20241月，貴陽大數據交易所杭州高新金投控股集團有限12家企業(yè)的14520237月，杭州高新金投控股2023資產支持票據(ABN構建全方位的數據安全體系，打造開放的數據生態(tài)環(huán)境，讓數據5G的理論下載速率可達到2bs，高出20倍以上，這意味著數據可以在極短的時間內完成傳輸，極大地提高了數據傳輸的效率。這種高速率的數據傳輸為數據要素的實時獲取、分析和利用提供了有提高數據供給。物聯網通過連接各種智能設備和傳感器，實現了數確保采集到的數據質量和可靠性。物聯網設施不僅提高了數據的供給量、多樣性和準確性，也為數據要素的流通和交易提供了更廣闊的空間。衛(wèi)星互聯網突破物理限制，擴展數據資產流通范圍。衛(wèi)星互聯網以其全球覆蓋的特性，打破了物理空間的限制，拓寬數據資產應用場景和流通范圍，為全球范圍內用戶提供全覆蓋、高帶寬、30保障數據交易安全高效并實現跨鏈流通。30去中心化機制使得數據交易信息能夠被公開記錄且不可篡改，確保交易高透明度和可追溯；智能合約技術能夠自動執(zhí)行預定義條款，為數據資產交易提供自動化執(zhí)行機制，有效降低交易成本且提高交易效率；0率，賦能數據資產價值挖掘。云數據中心降低數據資源的存儲處理成本。此外，云數據中心靈活的數據訪問共享機制可以實現跨組織、跨地域的數據共享協(xié)作，有利于打破數據孤島、促進數據資產的流通利用。當前，我國數據中心建設規(guī)模正快速增長，數據顯示，截至23年8月，國內集中式數據中心機架總規(guī)模超過760萬標準機架；基礎運營商及大型互聯網公司如中中心和相應的開發(fā)測試平臺；共研網數據顯示，2022年我國云存儲649.4226.1%，市場占有率較高的云存儲平臺主要有百度網盤、360云盤、阿里云盤、騰訊微云和華用；敦煌研究院基于騰訊區(qū)塊鏈“今確”數字文化鑒證平臺打造智算中心提高數據資產的價值挖潛效率。智算中心指基于人工智能技術研發(fā)和應用需求而設立的數據處理中心，其核心功能是通過算力的生產、聚合、調度和釋放，高效支撐數據的開放共享、智能生態(tài)建設、產業(yè)創(chuàng)新聚集，以