浅谈数据本钱、数据产品、数据资产三者的异同

要定义数据原始资源，首先须要明确什么是数据资源。

数据资源是指对付其持有主体而言有可能产生代价的数据。
数据资源常日存储在数据库管理系统或其他软件（例如电子表格）的数据库中。
由于数据的可加工性、易加工性和多用场性，很难区分一个数据是否会在未来被加工或者被其他系统利用而产生附加经济代价。
同时为了差异于数据产品这类数据资源，我们将那些以构造化形式存储、尚未被系统终端利用且未呈现在终极用户面前的数据资源称为数据原始资源。

通过将数据资源划分为数据原始资源和数据产品，我们能更方便地根据数据资产的实质归集不同类型的历史本钱。
详细来说，数据原始资源紧张用于归集系统每时每刻不断产生的数据的掩护和加工本钱。
司帐存在周期，不同司帐周期内产出的数据须要一个载体，用来记录该周期下的本钱发生和构成情形。

2. 数据原始资源的分类

（1）未加工的数据凑集

①外部采购或交流的数据凑集

外部采购的数据凑集指的是外部采购取得的数据凑集。
举例：征信机构从电商平台采购的商家或者交易、支付、信贷数据。
外部交流的数据凑集指的是外部交流取得的数据凑集。
举例：征信机构通过供应优惠价格做事从电商平台交流来的商家或者交易、支付、信贷数据。

②外部爬取的数据凑集

爬取是指从一个网站或网页上抓取、网络、下载信息的过程，常日是通过编程措辞和相应的爬虫工具来实现的。
爬取的数据可以用于各种目的，如数据挖掘、数据剖析、机器学习等。
外部爬取的数据凑集举例：征信机构通过软件从网络上抓取的可以免费得到的公开数据。

③自主采集的数据凑集

自主采集是指通过一定的技能手段，从自有系统、数据产生者处生产或取得数据的过程。

自主采集的数据凑集举例：征信机构通过自有的问卷网络系统从其客户那里以电子表单问卷的办法得到的数据。

（2）加工中的数据凑集

加工中的数据凑集紧张是指中间态数据凑集。

中间态数据是指处于不同状态之间的过渡状态的数据。
中间态数据具有过渡性特点，意味着它终极会被更新到另一个状态或者成为数据产成品的质料数据。
在详细利用中，中间态数据大量涌如今分布式系统中。
例如在数据同步和合并的过程中，不同的节点之间可能会存在中间态数据，以便进行折衷和同步操作。
从经济代价创造的角度看，中间态数据详细是指那些能够被其他系统用作数据质料，并能产生直接经济利益流入或内部利用代价的数据。

中间态数据凑集举例：征信机构开拓的大模型产品利用的已经被其他系统初步加工过的数据。

（3）加工后的数据凑集

加工后的数据凑集即产成品数据凑集。

数据产成品凑集举例：征信机构自主加工后天生的可以被客户端直接调用利用而不须要进一步处理的数据。

02 数据产品的观点和分类

数据产品，是指将数据原始资源转化为能对内产生经济代价或对形状成经济利益流入的产品。
它可以是基于软件产品和做事的做事性产品，也可以是将软件产品、做事与数据资产的权柄打包后形成的权柄性产品。

1. 数据产品的分类

数据产品的分类如下表所示，下面我们将对不同类型的数据产品进行分类和详细阐明，让读者更好地理解它们的含义和特点。

表 数据产品的分类

（1）数据软件产品

数据处理软件产品是指用于处理、剖析、转换和管理数据的（软件）产品。
这些产品旨在帮助用户从原始数据中提取有代价的信息，进行数据洗濯、整合、剖析和可视化等操作，从而提升数据的质量和可用性。
包括：

ETL 工具：用于数据的提取、转换和加载。
数据库和数据仓库：用于存储和管理大量的数据。
它们支持数据的增 删、改、查等基本操作，也支持数据剖析和查询等繁芜操作。
数据可视化软件：用于将数据以图形化的办法展示出来，帮助用户更直不雅观地理解和剖析数据，常日供应了丰富的图表类型和交互功能。
大数据处理软件：专门用于处理大规模数据的软件产品，如 Hadoop、Spark 等。

数据报告软件产品是基于数据处理和剖析结果，以报告形式展现的数据产品。
它旨在将繁芜的数据转化为易于理解和利用的信息，帮助用户快速理解数据的关键点和趋势，从而做出明智的决策。

数据交易软件产品是指专门用于支持数据交易活动的软件工具或平台，它的紧张功能是赋能交易方和促进数据流利。
详细赋能项如数据商品公示、数据供需对接、数据分发卖等。
这类软件产品为数据买卖双方供应了一个便捷、安全的交易环境，促进了数据的流利和交易。

专业工具软件产品是指针对特定领域或任务，供应高度专业化的功能和工具的软件产品。
专业工具软件产品的运用范围非常广泛，可以涵盖各个领域和行业，如设计、开拓、数据剖析、项目管理等。
例如，在方案设计领域，专业工具软件产品可以供应绘图、建模、赞助方案等功能。
在数据要素大发展的环境下，这些产品表现出以下显著特点。

流程自动化：针对特定领域的知识体系和方法论，供应了丰富的专业功能和工具来实现自动或半自动化，以知足提高事情效率的需求。
高度数据驱动：针对特定领域，将大量信息数据化、模型化，通过数据和模型共享做事实现整体效率的提升。

（2）数据软件做事产品

SaaS 是常见的数据软件做事产品。
SaaS 是一种软件交付模式，它通过网络（常日是互联网）供应软件做事。
在这种模式下，客户不须要购买和掩护软件及其干系的硬件设备，而是可以通过订阅的办法得到所需的软件做事。

DaaS 是一种将数据作为做事供应的模式，旨在使得数据更易于访问、利用和剖析。
在 DaaS 模型中，数据供应商将数据以做事的形式供应给客户，用户无须自行网络、整理和处理数据，只需订阅或购买做事即可获取所需的数据。
须要指出的是，条约双方须要在条约中明确处理后的数据的持有权归属，以避免在未来造成不必要的民事轇轕。

（3）数据权柄性产品

数据加工利用权产品：这是一种将数据原始资源授权给企业外部主体进行加工和利用的产品形式。
须要把稳的是，得到授权的主体并没有得到交付数据的持有权，但它拥有交付数据再加工后产生的新数据的持有权。

数据产品经营权产品：这是一种将数据原始资源或数据软件产品的用益权授权给企业外部主体的产品形式。
大略来说便是，数据持有者许可其他企业在特定区域内发卖其数据产品。
例如，数据产品持有企业向外出售其持有数据产品在 A 地区的分销权。

（4）数据权柄组合产品

资产与授权权利相结合的产品，是指将特定的资产与干系的授权权利结合，形成一个整体的产品来知足用户的特定需求。
这种产品形式常日涉及软件系统的出售、出租、转让，知识产权、数据加工利用权、数据产品经营权等权柄的整合和打包。
举例：数据持有企业向外进行数据特许经营招商，它对加盟商供应的产品包括①在条约规定的韶光、场景下对其持有的数据的加工利用权；②在条约规定的场景、地域内对其数据产品做事的分销权；③定制的数据处理系统。
个中①和②为数据权柄性产品，③为数据软件产品，且三者都因此无形资产形式实现经济利益流入。

03 数据资产的三次入表

数据资产是指由组织合法拥有或掌握的数据，以电子或其他办法记录的构造化或非构造化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。
在组织中，并非所有的数据资源都构成数据资产，须要通过对数据资源进行主动管理，才能形成能够被识别和广泛运用的具备经济意义的数据资产。

《一本书讲透数据资产入表》中首次提出数据的“三次入表理论”：即以数据原始资源入表、以数据产品入表及其他资产入表。
在实践中，数据资产入表过程是一个分阶段的代价创造过程。

初次入表，即底层资产入表，奠定了企业数据资产的根本，为后续的数据运用和代价挖掘供应了可能。
二次入表，即增值资产入表，通过量化数据在加工和运用中的增值代价，深化企业数据的商业代价挖掘。
三次入表，即金融资产转化后入表，将数据资源转化为外部金融资产，帮助企业利用数据实现金融代价。

从底层资产的确认到增值资产的计量，再到金融资产的转化，每一个阶段都为企业创造了不同的代价。
通过有效地管理和利用这些数据资产，企业能够更好地挖掘数据的商业代价，推动业务创新和发展。

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