在資產的定義中，我們可以看到“擁有或控制”和“帶來經濟利益”是資產的核心內涵。從資產的概念到數據資產，可以得出數據資產是企業擁有或控制的數據資源，能夠給企業帶來經濟利益。
油在使用前只是壹種黑色的液體。如果數據不被使用，只是壹堆沒有價值的信息，那麽什麽樣的數據資源才能轉化為數據資產呢？
可以“變現”的數據資源，可以明確視為“資產”的數據資源，表現為以下兩種形式:可以幫助現有產品實現收入增長；數據本身可以產生價值。
數據賦能商業
數據有助於現金流，即數據本身並不產生價值，而是通過數據作用於現有產品，使其在創造收入和降低成本方面表現更好。企業通過這種方式對生產經營中產生的數據進行收集、整理和分析，服務於自身的經營決策和業務流程，從而提高產品收益。
數據本身產生價值。
利用數據優化業務是數據間接創收的壹種方式。在這種情況下，數據所能產生的價值是很難評估的。在合法合規的前提下，允許數據以各種形式進行交易，是數據產生價值的直接方式。
數據“變現”的過程就是數據資本化可以直接產生有價值的數據，數據變現的過程就是數據交易的過程。這個過程的成本在於數據采集、處理和存儲的成本，屬於比較容易實現的數據。用數據賦能商業有壹個更復雜、更專業的資本化過程。我們通過壹個案例來分析數據資本化的過程:
在投融資交易過程中，壹家金融機構壹直為缺乏固定標準界定企業的可投資性而苦惱，難以找到符合其投資標準的融資企業和項目，造成“錢找不到投資項目，有投資項目的企業拿不到錢”的現象。這個時候，這個機構迫切需要解決信息不完整、不對稱、不透明、缺乏客觀分析評估等問題，於是找到代碼檢測，希望通過大數據解決這個問題。
在了解了組織的訴求後，我們想出了壹個數據資本化的解決方案:通過機器學習和人工智能分析企業大數據，得出解決方案。具體步驟如下:
企業數據通過社會數據、網絡采集、機構數據、企業申報等數據源采集，主要包括工商信息、股權信息、行政處罰、銷售年報、司法信息、知識產權、法律訴訟、稅務信息等。
利用大數據技術進行數據清洗、數據合並、數據挖掘、數據標準、安全脫敏、多維關聯等數據治理操作，提高數據質量。
利用機器學習技術學習專家打分，模擬專家對企業價值評估的決策過程，先建立評估模型，自動高效地對企業數據進行多維度、全方位的分析，最終生成企業評估報告。
隨著數據資源的日益豐富，數據資本化將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。我們也將用紮實的技術打破數據之間的信息孤島狀態，應用雲計算、大數據、人工智能技術，幫助企業實現數據資產運營。