我們來看壹下資產的概念： “資產是指由企業過去的交易或事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。”
在資產的釋義中，我們可以看出“擁有或者控制”和“帶來經濟利益”是資產最核心的內涵。由資產的概念引申到數據資產，我們可以得到，數據資產是由企業擁有或控制，能夠為企業帶來經濟利益的數據資源。
石油在未得到利用之前，只是壹種黑色的液體。數據得不到利用也只是壹堆毫無價值的信息，那麽什麽樣的數據資源可以轉換為數據資產呢？
可“變現”的數據資源可明確作為“資產”的數據資源，表現為以下兩種形式：可幫助現有產品實現收益的增長；數據本身可產生價值。
數據為業務賦能
數據助力現金流，即數據本身不產生價值，但通過數據作用於現有產品 ，使其在創造收益、降低成本上有更好的表現。企業通過這種數據“內消”的方式，將生產經營中產生的數據進行收集、整理、分析，用於服務自身經營決策、業務流程，從而提高產品收益。
數據本身產生價值
通過利用數據優化業務的方式，是數據間接產生收益的方式，這種情況下，數據能夠產生的價值是難以評估的。在合法合規的前提下，讓數據以各種形式進行交易，這是數據產生價值的直接方式。
數據“變現”的過程就是數據資產化能夠直接產生價值的數據，數據變現的過程就是數據交易的過程，此過程的成本在於數據收集、處理、存儲的成本，屬於比較容易的數據變現；而利用數據為業務賦能擁有更復雜、專業的資產化流程。我們通過壹個案例來解析數據資產化的過程：
某金融機構在投融資交易的過程中，壹直苦惱於沒有固定的標準來界定企業的可投資性，難以找到符合其投資標準的融資企業和項目，導致出現“有錢找不到投資項目,有投資項目的企業融不到錢”的現象。這時候此機構急需解決信息不完整、不對稱、不透明、缺乏客觀分析與評價的問題，所以找到探碼，希望通過大數據來解決這個事情。
我們了解了該機構的訴求後，得出了數據資產化解決方案：通過機器學習、人工智能等方式對企業大數據進行分析，以得到解決辦法。具體步驟為：
通過社會數據、網絡采集、機構數據、企業填報等數據源采集到企業數據，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。
利用大數據技術等進行數據清洗、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價的決策過程，先建立評價模型，自動高效的對企業數據進行多維度、全方位解析，最終生成企業評價報告。
隨著數據資源越來越豐富，數據資產化將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。我們也將以紮實的技術，打破數據之間信息孤島狀態，應用雲計算、大數據和人工智能技術幫助企業實現數據資產化運營。