摘要：数据资产是数据业务化的重要体现，数据资产化是企业获得数据资产的必经之路。本文从数据价值增值的角度出发，提出企业协同数据资产化路径：“资源目录建设-数据产品开发-数据资产管理”，并以“员工行为绩效”数据服务产品为例开展实践活动，旨在从协同数据现状出发为企业数据资产化提供可借鉴的方法。

关键词：协同数据、数据资产化、数据产品、数据要素

引言：2024年1月国家数据局等17部门联合发布《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年)》，旨在加强数据要素与12个行业的深度融合，推动数据要素的高水平应用，充分发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。为积极响应《行动计划》，本文聚焦于企业协同数据要素的价值挖掘和释放，以工作协同行为数据为例，探索企业协同数据的资产化路径，使其安全合规地在企业内外部流转和应用，达到业务赋能和收益增加的目的。

一、企业五大协同及协同数据

1.企业五大协同

协同是个体或组织之间相互协作、共同完成相关目标的过程，在数字时代，企业需要内外部的整体协同提升企业的运转效率。企业借助协同运营平台集成多种业务系统和终端设备，可以快速实现五大协同：工作协同、业务协同、集成协同、产业链协同和社会化协同。

工作协同，即在数智化趋势下，不受时空限制的全员在线化、移动化协同工作。业务协同，即以业务为主线，将不同的业务流纳入统一的协同平面，实现资源共享、任务分配、流程审批及管理协同。集成协同，即通过多系统并联的方式，将不同的子系统关联打通，实现高效联通，消除企业信息孤岛。产业链协同，即从生产物资流、价值创造流、信息传递流三个维度与产业链上的商业伙伴进行协作。社会化协同，是指充分利用社会化公开的数字与信息资源，对企业的经营管理进行资源优化配置，确保合规经营。

企业以人为中心，以事为主线，以数据为纽带，通过内外部协同运营实现对组织与流程、产品与内容、用户与市场、产业与生态等多对象的精细化运营。通过工作协同产生工作日志、会议记录、员工的行为轨迹等数据；通过业务协同产生客户关系管理数据、市场分析报告、产品方案等数据；通过集成协同汇聚不同信息系统的数据，例如ERP系统中的物流数据、库存数据和采购数据等；通过产业链协同产生供应商信息、销售渠道数据和促销活动数据等；通过社会化协同产生商旅预订记录、电商平台交易数据和税务申报数据等。

2.致远互联的协同数据

致远互联成立于2002年，22年来一直专注于协同管理软件研究和实践，已帮助超过5万家大中型企业组织进行数智化转型，实现标准化、在线化和数据化的管理模式。近年来，该公司通过自主研发的AI-COP数智化协同运营平台集成了多年沉淀的协同数据，并且基于公司的数据分类分级规则，可基本实现主数据管理、元数据管理、数据质量管理和数据安全管理等数据治理工作。

例如，在日常经营管理过程中，致远互联按照制定的数据分类分级规则，根据数据的业务属性和安全保护要求进行多层级管理。首先，将数据分为八大主题域，分别为投资、营销、研发、运营、项目、人力、财务和文化。其次，将安全级别从低到高依次定为一般数据、重要数据和核心数据。最后，将整理好的数据进行关联性融合，形成具有潜在价值的数据集合，为企业内部管理、业务运营和数据资源化提供支持。

二、企业协同数据资产化

企业通过五大协同活动产生的协同数据来源复杂，在加工和使用过程中存在数据价值增值情况，而且增值过程是以价值链的方式展现。因此，从数据价值链的视角出发，企业协同数据资产化分为数据资源化、数据产品化和数据资产化三个阶段。

1.数据资源化

数据资源是指可被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物，是以电子化形式记录保存的、可供社会化再利用且具备一定潜在价值的数据集合。基于数据资源的特点、价值类型以及加工程度，数据资源可以分为原始类数据资源、过程类数据资源和应用类数据资源。数据资源化是指将原始数据按照一定的逻辑进行加工整理和归集，形成有潜在价值的、可被重复利用的数据集合的过程，包括数据资源盘点、数据分类分级、数据汇聚与治理等环节。

2.数据产品化

数据产品是指为满足特定应用场景需求经过算力和算法加工的数据资源，是一种产权可界定、可交易的商品，是数据流通过程中的主要交易对象和标的。基于数据产品的应用需求不同，可以将数据产品形态分为数据集产品、数据服务产品和数据应用产品。数据产品化是指对数据资源进行实质性的劳动投入和创造，形成满足特定应用场景需求、以数据为主要内容、可辨认形态的产品的过程，包括数据需求分析、数据采集清洗与整合、数据建模与分析、数据产品开发、测试与优化、产品部署与运营以及评估与迭代。

3.数据资产化

数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的可辨认数据资源。数据资产可以分为资源性数据资产和经营性数据资产，按照数据资产价值高低的划分，资源性数据资产是数据资产低层级的形态，经营性数据资产是数据资产高层级的形态。数据资产化是指数据资源或数据产品经过合规确权、成本计量和收益预测，通过内部使用共享和外部流通交易并为所有者或使用者带来经济利益的过程，包括数据合规评估、数据资产登记、数据质量评估、数据价值评估、数据资源流通交易和数据资产入表等环节。

三、致远互联的协同数据资产化路径

基于企业协同数据资产化三个阶段，结合公司的数智化水平和协同数据管理现状，初步提出致远互联的协同数据资产化路径，分别为数据资源目录建设、数据产品开发和数据资产管理。

来源：致远协同研究院

图1 致远互联的协同数据资产化路径

1.数据资源目录建设

数据资源目录建设首先需要从全局出发对企业的业务系统、协同运营平台、数据仓库等进行全面摸查，发现企业数据字典、识别数据之间的关系，从业务流程和数据应用的视角出发创建或梳理数据资源元数据。然后基于已有的数据标准，针对不同的数据采集对象设计元数据模型，采用自动化、半自动化或人工登记的方式进行元数据采集和分类存储，并追踪和记录数据血缘关系。最后根据元数据采集结果设计可共享、可复用的数据资源目录，包括业务主题域、组织架构、数据权属、数据标签等多个维度，清晰地展示各类数据资源，形成数据资源统一视图，便于数据访问和查询。

致远互联协同数据主要存储于AI-COP平台的seeyon数据库中，且数据库为关系型数据库，数据库中表和字段关系复杂，根据上述方法，致远互联快速设计了协同数据资源目录，用于内部使用。此外，致远互联还根据实际需要搭建了智能分析平台，进行协同数据分析、加工和可视化展示。

2.数据产品开发

数据产品开发首先需要全面分析用户的数据需求，梳理业务场景，明确数据产品的应用价值和功能定位，设计数据产品开发方案。然后根据数据需求和产品方案对数据库或平台中的数据进行采集、清洗与整合，基于业务场景和用户需求构建算法模型进行深度分析，获取有价值的信息或知识。最后根据分析结果，开发标准化的数据产品，包括产品框架、设计接口和服务方式，并开展测试、部署与运营等工作。

致远互联通过内外部调查发现员工在日常工作过程中使用协同运营平台产生了大量的行为数据，可进行员工绩效分析，具有潜在价值。故该公司数据部门开发了“员工行为绩效”数据服务产品，包括近十年所有员工协同行为数据、行为绩效测量工具和查询终端，用户可以通过查询终端进行访问，该产品将根据用户提出的数据需求给出某员工行为数据和行为绩效报告（如图2所示），其中行为绩效分根据工作维度、考核指标及权重计算得来，真实还原员工个体的行为效率。此外数据部门还为该产品设计了具体的应用场景，包括企业员工背调和科技人才行为数据挖掘分析。

来源：致远协同研究院

图2 企业某员工行为绩效报告

3.数据资产管理

（1）数据资产登记

数据资产登记是指对数据资源、数据产品的实物及其物权进行登记的行为。数据资产登记有三种实现方式，分别是数据知识产权登记、数据产品登记和数据资产登记。数据知识产权登记是依托知识产权制度，通过知识产权局等相关部门进行确权登记，赋予法律意义上的权利保护。数据产品登记是以数据产品为对象进行确权登记的方式，通常由各地指定的数据交易所或类似机构负责。数据资产登记是以数据资产为对象进行确权登记的方式，由各地政府依托不同部门或平台进行登记。

基于上述三种方法，致远互联选择将开发的资源性数据资产在国家知识产权局进行知识产权登记，开发的经营性数据资产计划在各地数据交易所进行登记和挂牌交易。例如，已开发的经营性数据资产“员工行为绩效”数据产品，在明确数据资产登记的内容和范围后，将在北京国际大数据交易所进行登记，以获取数据资产登记凭证。

（2）数据资产质量评估

数据质量评估是指对数据的质量进行系统性检查和评价的过程，通常围绕规范性、完整性、准确性、唯一性、时效性和可访问性开展评估。但需注意，在数据资产质量评估前要进行数据合规审查，确保数据采集、传输、存储、处理、共享和销毁整个生命周期过程中数据来源的合法性、数据处理的正当性、数据交易的规范性和数据保护的有效性。当前，致远互联根据相关标准文件，自行制定了数据资产价值评估方法，将规范性、完整性、准确性、唯一性、时效性和可访问性这六个特性作为质量评价指标，并采用专家评分法对形成的数据产品进行质量评估。

（3）数据资产价值评估

数据资产价值评估是指通过构建价值评估体系，计量数据的经济效益、社会效益或投入成本等活动，是将数据资源变为数据资产的关键步骤。通过价值评估可以确定数据资产的经济价值和潜在贡献，为是否将数据资产纳入财务报表提供依据。

数据资产价值评估传统方法分为成本法、收益法和市场法，然而这三种方法都各自具有局限性，因此许多研究结合数据资产的特性，对传统方法进行了改进，例如普华永道的“数据势能模型”，就是改进成本法的一种。此模型以数据开发成本为基础，引入多重价值修正因子，不同的因子可根据使用情景进行启动或关闭，增强了模型的普适性。致远互联选择对普华永道的“数据势能模型”进一步修改，构建企业自己的数据资产价值评估模型，对“员工行为绩效”数据产品进行价值评估。

（4）数据资产入表

根据2022年12月9日《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号-无形资产》规定的定义和确认条件的应当确认为无形资产，进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。其中，企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段与开发阶段支出。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号-存货》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货，进行初始计量、后续计量等相关会计处理。

该公司按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对内部开发的“员工行为绩效”数据资产开展资产入表工作，包括数据资产的初始计量、后续计量、列报与披露等相关会计处理。由于该数据资产符合《企业会计准则第6号-无形资产》规定的定义和确认条件，因此入表选择“无形资产”，并将上述数据资产价值评估结果用于指导入表。

四、结语

数据像石油一样宝贵，是公司重要的战略资源。尤其在数据成为一种新的生产要素后，其蕴含着巨大的经济社会价值，因此数据资产化是企业数智化转型升级，重塑商业模式，把握数字经济发展趋势，提升核心竞争力的必由之路。未来随着企业数据资产价值被不断挖掘与释放，对内可全面赋能业务，实现高质量发展，对外可参与市场流通，实现供需双方的有效交换，为企业创造显著的经济价值。