從會計的角度來看，數據資產並不完全符合會計準則中對資產或無形資產的定義，因此不能將數據視為傳統意義上的資產。但是，數據資本化是世界經濟發展的必由之路，也是數據成為生產要素的必然要求。
數據資本化的轉換受阻。
基於數據的可復制性、享受性、非競爭性等特性，數據資本化的過程中存在諸多障礙。
第壹，數據產權和屬性模糊。
因為數據是可以復制的，所以在如今的互聯網時代存在著“誰收集誰擁有”的潛規則。因此，侵犯隱私、數據泄露等問題屢見不鮮。
第二，數據隱私和安全問題。
數據產權模糊的問題導致了數據隱私和安全的問題，需要從社會和行業層面、企業層面、管理層面和技術層面加以解決。
第三，數據定價和估值困難。
基於數據的非競爭性和* * *享受性，數據資產具有長尾價值鏈，具有突出的潛在應用價值。但是，數據價值鏈各個環節的需求是不壹樣的，對於不同的組織來說，可以挖掘的價值是不壹樣的。
第四，數據流通和開放程度有限。
如果數據的安全性和定價不能得到妥善解決，其流動性也會受到影響。數據不流通會形成孤島，導致大規模、高密度的數據無法盤活，從而大大降低數據資產的有效性。
有壹種轉換數據資產的好方法。
雖然數據資本化會遇到障礙，但可以通過以下四條路徑進行轉化。
首先，確認資產，建立交易機制。
數據資產產權模糊的問題導致數據交易困難。要完成數據交易，就需要分離數據的所有權、使用權、管理權和分配權。如果能夠明確數據相關權利的歸屬，建立交易生態，就能有效加速數據資本化，提高數據應用效率。
第二，技術有助於數據安全。
針對數據的隱私和安全，數據用戶或生產者可以通過多方安全計算、聯邦學習、安全沙箱計算等技術手段保護數據資產的隱私和安全。只有數據安全保護到位，數據資產才能得到有效利用，價值創造才能最大化。
第三，數據資產的金融化。
所謂金融化，就是賦予數據資產金融價值。數據的價值鏈作為壹個動態的發展過程，經過不斷的加工和使用，會不斷積累和放大。比如，在數據價值產生的過程中，參與者可以通過市場的方法估算自己所分享的資產權重，根據權重對數據進行投資，然後* * *享受數據價值帶來的長期收益。
第四，數據資產的商業化。
數據資產商業化常見的模式有三種，即數據平臺交易模式、數據銀行模式和數據信任模式。其中，數據信任模型較為新穎，數據所有者可以根據信任關系委托代理人，代理人將通過技術對數據進行統壹處理，最終將利益返還給數據所有者。該模型可以有效分離數據資產的所有權，滿足數據資產的業務和業務邏輯需求。
下期將從兩個管理核心入手，分析如何實現數據資產的價值。