一、数据要素
1. 定义与内涵
数据要素是对经济活动有价值的数据资源，它不同于传统生产要素，是数字经济时代特有的。其涵盖了大量原始数据以及经过整理、加工后有价值的信息，如互联网用户的浏览行为数据、企业生产环节中的设备运行参数数据等，这些数据通过网络流动、共享和汇聚，成为经济活动的关键投入要素。
2. 特征
- 非物质性：数据要素本身没有物理实体，以数字形式存在，可在网络空间无限复制和传播，例如软件中的代码数据。
- 可共享性：多个主体可以同时使用同一数据要素，而且不会像物质资源那样因共享而减少，像在线地图数据可以被无数用户同时使用。
- 高增值性：经过分析处理的数据要素能产生巨大价值，如金融机构通过分析客户交易数据来设计更优质的理财产品，提高收益。
- 时效性：数据的价值随时间变化，一些实时数据如股票交易数据，在特定时间窗口内才有最大价值。
3. 来源与形成
- 企业内部运营：企业在日常经营中产生大量数据，包括生产、销售、财务、人力等各环节，如制造企业生产线上的传感器收集的设备状态数据。
- 用户行为：互联网和移动设备的普及使大量用户行为数据被记录，如社交平台上的用户互动数据、电商平台的购物行为数据等。
- 物联网设备：各类物联网终端收集的数据，如智能家居设备采集的家庭环境数据、智能交通系统中的车辆行驶数据。
4. 在经济中的作用
- 推动创新发展：为企业提供创新灵感和依据，如科技公司依据用户对新功能的需求数据开发新软件功能，促进产品创新。
- 优化资源配置：帮助企业和政府更合理地分配资源，例如政府依据城市交通流量数据优化道路建设和公共交通资源配置。
二、数据资产
1. 定义与识别
数据资产是企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的数据资源。识别数据资产需要从合法性、可量化价值、可控制性等方面考虑，比如企业合法收集的客户资料数据，且这些数据能通过营销等活动带来收益，企业能够对其进行管理和使用。
2. 价值评估维度
- 数据质量：包括数据的准确性、完整性、一致性等，高质量的数据资产价值更高，如医疗研究机构中准确完整的患者病历数据对于研究疾病有重要价值。
- 数据稀缺性：稀缺的数据往往更有价值，如某些特定行业的独家市场调研数据。
- 应用场景广泛性：能在多个领域或业务场景应用的数据资产价值大，如企业的通用客户关系管理数据可用于销售、售后等多个环节。
- 数据更新频率：更新快的数据资产能更好地反映最新情况，如新闻类数据网站的实时新闻数据。
3. 数据资产化过程
- 数据采集与汇聚：从各种数据源收集数据并整合，如企业从多个部门系统中采集客户、订单、库存等数据到统一的数据仓库。
- 数据清洗与整理：去除错误、重复数据，统一数据格式，保证数据质量，如对收集到的销售数据中的异常值进行处理。
- 数据标注与关联：对数据进行标注和建立关联关系，便于分析和使用，例如对图像数据标注物体类别，对客户数据建立购买行为和人口统计信息的关联。
- 价值挖掘与应用：通过数据分析技术挖掘数据资产的价值，并应用于业务决策、产品优化等，如利用客户购买数据进行个性化推荐。
4. 管理与运营
- 安全管理：保护数据资产的安全，防止数据泄露、篡改等，通过加密、访问控制等技术手段，如金融企业对客户账户数据进行严格的加密保护。
- 存储与维护：选择合适的存储方式和技术，定期对数据资产进行维护，如采用分布式存储应对大量数据的存储需求，并定期备份数据。
- 交易与流通：在合法合规的前提下，数据资产可以进行交易流通，如数据交易平台上企业出售经过脱敏处理的用户消费趋势数据。
