本文先容了数据因素化的倡导荒谬实现旅途，分析了原始数据、数据资源、数据居品和数据钞票的界说，探讨了数据往来通达的渠说念荒谬对企业的价值和影响。

数据因素化是指将数据转动为不错参与分娩、通达、分拨和耗尽各门径的因素，最终提高分娩收尾、促进资源优化成立、激动经济增长和社会卓绝等。数据因素不仅包括原始数据集和表率化数据集，还包括种种数据居品以及以数据为基础产生的系统、信息和常识。

01 数据因素关系倡导

咱们先来了解数据因素常见的基础倡导。

1. 原始数据

原始数据指未经处理或简化的数据，主要开首于企业和社会开动产生的数据，如企业销售、分娩数据、交通、医疗数据等。

2. 数据资源

数据资源是指不错被识别、采集、加工、存储、贬责和应用的原始数据荒谬养殖物，加工后具有可能转动为数据钞票，为企业带来经济价值的数据，从当然维度可差别为：大众数据、企业数据和个东说念主数据。具有以下特色：

种种性：数据资源的开首平素，形貌种种，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

海量性：跟着信息本领的发展，数据资源的规模不休扩大，呈现出海量的特色。

潜在价值：数据资源自己蕴含着潜在的价值，但需要通过有用的分析和处理才调挖掘出来。

3. 数据居品

数据居品所以数据为原料，经过处理、分析和数据可视化等，最终以某种形貌呈现给用户，能让用户浮浅、高效地诈骗数据驱动有贪图的居品。数据居品具有较高的价值，是数据通达的主要形貌。

阿里云云商场的数据居品

上数所数据居品

4. 数据钞票

数据钞票指组织所领有或摈弃的，具有明确的业务价值，可带来经济利益，大略记载在钞票欠债表上的数据。主要通过里面专用、对外分享、数据往来、对外敞开等四种形貌已毕数据价值。其特色包括：

可摈弃性：企业大略对数据钞票进行有用的贬责和摈弃，包括数据的获取、存储、处理和使用等门径。

价值性：数据钞票大略为企业创造平直或障碍的经济价值，举例通过数据分析优化业务经过、升迁客户满足度、加多商场份额等。

稀缺性：具有独到性和难以替代性的数据钞票通常更具价值，它们大略为企业带来竞争上风。

世界数据钞票登记奇迹平台

上数所数据钞票目次

02 数据因素化实现旅途

我回归了原始数据到数据因素化的演变过程，大约要资格“资源化——钞票化——成本化”的 3 个阶段，最终产生经济价值。

其中“数据资源、数据居品”主如果对数据进行加工，属于数据贬责的鸿沟。而数据钞票化或者资源、居品的的往来通达则是通过商场化的成立实现数据价值变现。

数据因素化过程

1. 数据资源化

中国信通院发布的《数据因素白皮书（2022）》指出，数据因素指的是把柄特定分娩需求汇注、整理、加工而成的揣摸机数据荒谬养殖形态，干预于分娩的原始数据集、表率化数据集、种种数据居品及以数据为基础产生的系统、信息和常识均可纳入数据因素商议的鸿沟（如下图）。

数据因素的主要形貌（来自中国信通院）

通过上图，各式形貌的数据（从原始数据到数据居品）齐不错算作数据因素干预到数据商场中进行往来，惟有得志数据安全、产生社会经济价值即可。

在中国信通院发布的《数据因素白皮书（2023）》中，将各式数据因素的通达形态与实体石油化工加工进度进行了类比。把柄加工进度的不同，数据拜托形态不相似，包含的数据价值也不相似。

数据因素通达的多种形态（来自中国信通院）

企业和大众部门聚集到的原始数据，可能包含不少脏数据，导致数据质地不高，一般需要清洗加工后才调更好地诈骗。同期推敲到数据安全，企业很少将数据平直进行往来。

关于大型企业，一般齐建立了我方特意的信息化部门，不错将自止境据加工、表率化后酿成数据中台。有了数据中台之后，数据资源的诈骗相对就很纯真了，既不错企业里面进行分享诈骗，进一步挖掘后奇迹各个业务条线，也不错对外进行数据往来。

专科的数据奇迹商则会把柄商场需求，聚集公开数据进行深度和会加工。举例企查查、天眼查等，通过我方的数据模子产陌生析收尾。既不错更深头绪地得志需求方的数据需求，也不错产生更高的居品附加值。

2. 数据钞票化

2024 年 1 月 1 日，财政部发布的《企业数据资源关系司帐处理暂行限定》讲求握行。数据除了通达为企业带来往来价值，还不错通过钞票评估、入表，将数据资源算作企业钞票的一部分。

3. 数据成本化

一朝完成了数据钞票化，企业就不错通过数据钞票进行融资。数据钞票质押贷款是当今最常见的数据钞票融资形貌，这为中小企业提供了新的融资渠说念，关于企业尤其是“轻钞票、重数据”的科技型和小微企业来说，具有热切兴趣兴趣。

数据钞票融资案例（来自证券时报）

03 数据往来通达的渠说念

1. 场酬酢易

场酬酢易是买方、卖方的平直往来。针对不同的客户，场酬酢易形貌有所不同。针对个东说念主用户，主如果购买查询奇迹。举例通过天眼查的网站和 APP，不错看出来居品主如果面向个东说念主客户，聚焦信息查询奇迹，通过会员制的形貌获取更多的奇迹职权，也为企业带来升值。

天眼查网站查询奇迹

天眼核关于企业客户，则提供基于基础数据加工后的奇迹居品。

天眼查企业级居品

万得、同花顺等主要面向企业客户提供奇迹，诈骗企业研发金融末端，对接、采购种种往来所、券商、资讯公司等方数据，汇注研发酿成表率、及时、全面的数据库，供商场各大机构使用。

Wind 官网截图

2. 场内往来

场内往来指的是在数据往来所进行往来。把柄公开而已，世界已累计成立59流派据往来时势。

场酬酢易可能存在数据安全、监管和合规等风险。而数据往来所大多是由政府主导的，举例如上海数据往来所是在上海市东说念主民政府提醒下组建的准大众奇迹机构；广州数据往来所由广东省缔造，是广东省数据因素商场体系的中枢要津。

数据往来所内的往来袒护了往来前、往来中、往来后等圆善经过。

上数所数据居品往来经过

此外数据往来所奇迹类型袒护面更广，除了促进数据往来，还承担着激动数据因素商场发展的重负。

上数所往来奇迹类型

举例上海数据往来所往来奇迹，包括数据居品往来商场、数据钞票往来商场、数据往来奇迹平台。其中数据往来奇迹平台团聚了各式类型的数商，包括数据经济奇迹商、数据钞票评估奇迹商、数据安全奇迹商等，既培养和发展数商，完善了数据商场生态，同期得志了数据往来通达过程中的各式业务需求。

上数所网站截图

以上便是我对数据因素化及数据往来通达的回归。