2023中国数据资产化发展趋势白皮书  

导读： 白皮书提出了数据资产化的“A-M-O”模型，包括数据资产获取（Data Asset Acquisition）、数据资产管理（Data Asset Management）和数据资产运营（Data Asset Operation）三个阶段。白皮书认为数据资产化不仅是一种涉及数据收集、存储、分析和应用的技术和管理过程，而且是一种涵盖数据权属明确、价值评估和资源管理的综合性活动。

白皮书在分析国内外形势的基础上，描绘了产业生态和政策环境，对市场机遇和挑战进行了分析。白皮书认为数据要素资源化与资产化是数据产业发展破题关键，而当前则存在缺乏统一的数据资产评估标准、数据价值的易变性与多维性、数据资产权属的复杂性与不确定性数据质量与治理面临多重挑战和不足等一系列问题亟待解决。

白皮书对数据资产化最为核心的定价和估值问题进行了论述，对基本估值模型、期权定价法、图谱定价法等估值定价方法进行了描述，并提出了健全数据资产财会制度的若干建议。

白皮书结合行业实践，对数据资产治理进行了论述，指出了数据质量意识薄弱、数据基础薄弱、数据治理责权体系不健全、自动化和智能化质量管理技术应用不足、数据资产管理与业务发展存在割裂等问题，并基于共享与开放视角对数据资产运营模式进行了分析。