数据资产的内涵

随着智能媒体时代的到来，人类社会积累了海量的数据，从宏观上看，数据已经成为驱动社会发展的重要资源。而站在较为中观和微观的立场，企业、组织机构以及个人如何利用这些资源让其发挥效力才是资源的正确打开方式。从这个意义上看，我们需要站在资产的角度对数据资源进行再认识。

梳理现有文献发现，“数据资产”最早由理查德·彼得斯（Richard Peters）于1974年提出，他认为数据资产包括公司持有的政府债券、公司债券和实物债券等资产。^[2]显然，这一理解与我们今天对数据的认识存在很大差异。随着时间的推移，数据资产的内涵和范围也在不断扩展。1997年，有学者认为“公司的市场价值和竞争定位直接关系到其数据资产的数量、质量、完整性以及由此产生的可用性，并指出创建E&P数据库是利用好数据资产的第一步”^[3]。2009年，托尼·费希尔在《数据资产》中明确指出数据是一种资产，并提醒企业要把数据作为企业资产来对待。^[4]同年，国际数据管理协会（DAMA）在《DAMA数据管理知识体系指南》中指出，在信息时代，数据被认为是一项重要的企业资产，每个企业都需要对其进行有效管理。^[5]而2011年世界经济论坛则从个体的角度关注了数据资产的问题，其发布的《个人数据：一种新资产类别的出现》报告中指出，个人数据正成为一种新的经济“资产类别”^[6]。同年，有学者从遗产继承的角度提醒在做遗产规划时需要充分了解数字资产的相关性质及变化规律。^[7]2015年7月，北京中关村成立国内首家开展数据资产登记确权赋值的服务机构——中关村数海数据资产评估中心，用于推动大数据作为资产的确权、赋值并促进交易等。2016年，中关村数海数据资产评估中心与Gartner公司一起发布了全球首个数据资产评估模型。2018年4月，中国信息通信研究院（以下简称中国信通院）云计算与大数据研究所发布的《数据资产管理实践白皮书（2.0版）》中将数据资产定义为“由企业拥有或者控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等”^[8]。上述定义或站在个人角度，或从企业视角对数据资源进行解读，综合来看，数据资产是指由企业或个人拥有或者控制的，能够为企业或个人带来未来经济利益的或生活便利的，以物理或电子的方式记录的数据资源。(https://www.daowen.com)

通过上述梳理可以发现，社会对数据价值的认识越多，企业或其他组织机构也就越对数据驱动的增长寄予厚望。但并非所有数据都能转化为资产。首先，数据是存在保质期的。比如，DMP中的兴趣标签以及企业在自有触点上抓取的用户行为数据等，其保质期是相当短的，或者说这些数据是动态变化的。这也就意味着，即使掌握很多用户数据的企业，实际上或许并没有多少真正可用的数据。所以，数据要成为资产，就必须做到及时更新和清理。其次，数据是需要进行体系规划的。在大数据时代，建立数据资产的难度，不在于获取数据本身，而在于数据体系的规划。对企业而言，一般都会有两大块数据，一是企业自身积累的第一方数据，一是第三方数据。但是现在最大的难题在于这些数据在格式、维度上互不相关，很难打通。也就是说，企业看似拥有很多数据，但这些数据的流通性很差，类似于一个个数据孤岛，处理起来相当困难。而之所以会存在这种现象，很大程度上就是缺乏对数据体系的规划。不管是数据的更新还是数据体系规划，本质上都是要促进数据流通，这也是将数据资源转化为数据资产的关键能力。