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内容简介本书构建了完整的数据价值化理论体系，系统性地阐述了数据从原始资源到战略资产，再到创新资本的完整价值跃迁路径。在数据资源化阶段，论述了通过数据标准管理、数据质量管理、数据安全合规，将无序的原始数据转化为安全可用的数据资源；在数据资产化阶段，探讨了数据资产盘点、数据产品研发、数据资产价值评估和数据资源入表等关键环节的实施过程；在数据资本化阶段，分析了数据要素流通交易、数据资产金融化模式等金融创新模式；在数据合规化阶段，介绍了数据确权授权登记、数据合规审计。另外，本书还汇聚了丰富的实践案例，通过能源、金融、交通等多个行业的典型案例，剖析和展现了数据价值化在不同场景中的实施路径和落地成效。对企业管理者而言，可从本书中探寻数据资产管理的高效路径；对政府部门而言，可借鉴书中的数据要素市场培育的实践经验；对科研机构而言，可通过本书内容开拓理论研究与现实需求深度融合的创新思路。

第1部分  数据要素化时代的价值重构
第1章  数据价值化概述	3
1.1  数据价值化的核心概念及定义	3
1.1.1  数据	3
1.1.2  数据资源	4
1.1.3  数据资产	5
1.1.4  数据价值化	6
1.2  数据价值化的重要性与作用	9
1.2.1  社会治理层面	10
1.2.2  经济发展层面	10
1.2.3  组织变革层面	11
1.3  数据价值化的动因与机遇	12
1.3.1  政策法规的推动	12
1.3.2  技术进步的驱动	12
1.3.3  市场需求的发展	13
第2章  数据价值化背景与解读	14
2.1  数据价值化基础制度	14
2.1.1  数据价值化制度脉络	14
2.1.2  重点政策解读	15
2.2  数据价值化标准	24
2.2.1  全国数标委数据标准体系	24
2.2.2  数据价值化相关标准梳理	26
2.2.3  数据价值化重点标准解读	28
2.2.4  数据基础制度与数据标准	33
2.3  数据价值化人才现状	35
2.3.1  数据要素人才能力要求	35
2.3.2  数据要素人才能力认证	36
2.4  我国数据价值释放现状	38
2.4.1  主体多元	38
2.4.2  维度丰富	39
2.4.3  政策协同	40
第2部分   数据资源化：从无序到有序的治理跃迁
第3章  数据标准管理及实践	42
3.1  数据标准管理概述	43
3.1.1  数据标准管理概念	43
3.1.2  数据标准与数据价值化的关系	43
3.2  标准化数据治理体系	45
3.2.1  数据来源层	45
3.2.2  数据标准层	46
3.2.3  数据产品层	48
3.3  数据标准管理方法论	48
3.3.1  标准规划	49
3.3.2  标准编制	49
3.3.3  数据标准发布	51
3.3.4  数据标准的贯彻与执行	51
3.3.5  标准维护	52
3.4  数据标准管理组织架构与职责	52
3.4.1  组织层级	53
3.4.2  岗位职责	53
3.5  数据标准管理通用流程	54
3.5.1  数据标准制定流程	54
3.5.2  数据标准执行流程	55
3.5.3  数据标准维护流程	55
3.5.4  数据标准监控	55
3.6  数据标准管理在实践中的协同路径	57
第4章  数据质量管理标准及实践	59
4.1  数据质量管理标准	60
4.2  数据质量管理面临的挑战	63
4.2.1  组织阻力	63
4.2.2  技术复杂性	63
4.2.3  成本平衡	63
4.3  数据质量评估的定位	64
4.4  数据质量评估指标体系	65
4.5  数据质量评估指标	66
4.5.1  规范性	66
4.5.2  完整性	66
4.5.3  准确性	67
4.5.4  一致性	68
4.5.5  应用性	69
4.5.6  经济性	70
4.6  数据质量评估报告	71
4.7  数据质量管理关键环节	72
4.7.1  数据质量规则制定	72
4.7.2  数据质量评估方法与监控	72
4.7.3  数据质量问题根因分析	73
4.7.4  数据质量改进与持续优化	74
第5章  数据安全合规标准及实践	75
5.1  数据安全合规概述	76
5.1.1  数据安全合规的概念	76
5.1.2  驱动因素	76
5.2  数据安全合规的政策与标准	77
5.2.1  我国数据安全合规基础法律体系	77
5.2.2  数据安全标准与数据资产化的关系	78
5.2.3  数据安全合规挑战	78
5.3  数据安全合规管理过程	79
5.3.1  数据安全合规风险点	79
5.3.2  数据安全合规管理框架	81
5.3.3  数据安全合规实施建议	82
5.3.4  数据安全合规最佳实践	84
5.4  数据安全合规的实践案例	86
第3部分   数据资产化：从隐性资源向显性资产转变
第6章  数据资产盘点	94
6.1  数据资产盘点概述	94
6.1.1  数据资产盘点的概念	94
6.1.2  数据资产盘点的驱动因素	95
6.1.3  数据资产盘点的实施目标	97
6.1.4  数据资产盘点的实施原则	97
6.2  数据资产盘点标准化理论	98
6.2.1  管理视角下的数据资产盘点	98
6.2.2  行业视角下的目录编制	99
6.2.3  财务视角下的数据资产登记	102
6.3  数据资产盘点实施路径	103
6.3.1  数据资产目录建设	103
6.3.2  数据资产登记管理	116
6.3.3  数据资产盘点执行	120
6.4  数据资产盘点案例实践	126
6.4.1  建立数据资产目录管理机制	126
6.4.2  开展数据资产规范化识别	127
6.4.3  数据资产盘点的闭环管理	130
第7章  数据产品研发及实践	132
7.1  数据产品概述	133
7.1.1  数据产品概念	133
7.1.2  数据资源入表	133
7.1.3  数据产品特性	136
7.1.4  数据产品分类与形态	137
7.2  数据产品研发方法	138
7.2.1  数据产品通用研发流程	138
7.2.2  五类数据产品研发要点	138
7.2.3  高质量数据集的研发和建设	140
7.2.4  BI分析平台和数据分析报告研发	143
7.2.5  数据接口研发	145
7.2.6  数据应用研发	147
7.2.7  智能体研发	150
7.3  数据产品研发与实践案例	152
7.3.1  钢铁行业AI应用场景案例	152
7.3.2  钢铁行业智能化能耗数据产品案例	153
7.3.3  钢铁行业废钢智能判级数据产品研发案例	156
7.3.4  工商银行数据接口研发案例	158
7.3.5  中交集团高质量数据集建设与AI大模型赋能案例	159
第8章  数据资产价值评估标准及实践	162
8.1  数据资产价值评估概述	163
8.1.1  数据资产的概念与特性	163
8.1.2  数据资产价值的来源与构成	163
8.1.3  数据资产价值评估的理论基础	163
8.1.4  数据资产价值评估的重要性	164
8.2  数据资产价值评估方法	164
8.2.1  成本法	164
8.2.2  市场法	166
8.2.3  收益法	167
8.3  数据资产价值评估流程	168
8.3.1  前期准备阶段	169
8.3.2  评估方法选择阶段	171
8.3.3  实施评估阶段	171
8.3.4  评估审核与报告编制阶段	171
8.4  面临的挑战与应对策略	172
8.4.1  面临的挑战	172
8.4.2  应对策略	173
8.5  数据资产价值评估实践案例	174
8.5.1  项目背景	174
8.5.2  假设条件	174
8.5.3  数据资产价值评估方法论	175
8.5.4  数据资产价值评估实践	175
8.5.5  成果效益	177
8.5.6  成果亮点	177
第9章  数据资源入表标准及实践	178
9.1  数据资源入表概述	179
9.1.1  数据资源入表的概念	179
9.1.2  数据资源入表的核心目标	180
9.1.3  数据资源入表的驱动因素	180
9.2  数据资源入表标准与路径	182
9.2.1  数据资源入表的前期准备	183
9.2.2  数据资源入表的会计处理	187
9.3  基于应用场景的数据资源会计处理方式	197
9.3.1  企业内部使用的数据资源	197
9.3.2  对外非排他性授权使用的数据资源	200
9.3.3  日常持有以备出售的数据资源	201
9.3.4  其他业务模式下的数据资源	204
9.4  数据资源入表的财务影响	208
9.4.1  对资产负债表的影响	208
9.4.2  对利润表的影响	209
9.4.3  对现金流量表的影响	210
9.4.4  对税会差异的影响	211
9.5  数据资源入表案例实践	213
9.5.1  华润兴光数据资源入表案例	213
9.5.2  山东能源集团数据资源入表案例	217
第4部分   数据资本化：金融创新与生态构建协同共进
第10章  数据要素流通交易标准及实践	222
10.1  数据要素流通交易概述	223
10.1.1  数据要素流通交易概念	223
10.1.2  数据流通交易vs数据要素流通交易	223
10.1.3  数据要素流通交易意义及作用	224
10.1.4  数据要素流通交易发展现状	225
10.2  数据要素流通交易标准理论	226
10.2.1  国外数据要素流通交易模式	226
10.2.2  国内数据要素流通交易标准	230
10.2.3  数据要素流通交易关键支撑技术	232
10.3  数据要素流通交易机制	232
10.3.1  数据要素流通交易机制设计	232
10.3.2  数据资产定价机制	236
10.3.3  数据资产收益分配	239
10.4  数据要素流通交易模式的创新与增值	240
10.4.1  公共数据资源授权使用	240
10.4.2  生态合作模式	242
10.4.3  真实数据资产（RDA）模式	244
10.5  数据要素流通交易案例实践	246
第11章  数据资产金融化模式	253
11.1  数据资产证券化	254
11.1.1  数据资产证券化概念	254
11.1.2  数据资产证券化运作机制	256
11.1.3  数据资产证券化意义及作用	257
11.2  数据资产出资入股	258
11.2.1  数据资产出资入股概念	258
11.2.2  数据资产出资入股运作机制	259
11.2.3  数据资产出资入股意义及作用	262
11.3  数据资产质押融资	263
11.3.1  数据资产质押融资概念	263
11.3.2  数据资产融资标准	265
11.3.3  数据资产质押融资运作机制	267
11.3.4  数据资产质押融资意义及作用	269
11.4  数据资产增信融资	269
11.4.1  数据资产增信融资概念	269
11.4.2  数据资产增信融资运作机制	270
11.4.3  数据资产增信融资意义及作用	272
11.5  数据信托	272
11.5.1  数据信托概念	272
11.5.2  数据信托运作机制	274
11.5.3  数据信托意义及作用	276
11.6  数据资产保险	276
11.6.1  数据资产保险概念	276
11.6.2  数据资产保险运作机制	277
11.6.3  数据资产保险意义及作用	278
11.7  数据资产资本化案例实践	279
11.7.1  全国首例数据资产增资作价入股	279
11.7.2  全国首单城市部件三维模型（数据资产）融资授信	283
11.7.3  国内首单物流数据资产收益权信托赋能数据资本化新模式	287
11.7.4  全国首单公共数据授权运营保险“瓯数保”成功落地	292
第5部分   数据合规化：筑牢数据价值化根基
第12章  数据确权授权登记规范及实践	298
12.1  数据确权授权登记概述	298
12.1.1  政策与标准	298
12.1.2  数据登记平台	301
12.1.3  数据权益	303
12.2  数据合规治理	309
12.2.1  数据来源合规	310
12.2.2  数据内容合规	312
12.2.3  数据处理合规	314
12.2.4  数据管理合规	316
12.2.5  数据经营合规	318
12.3  数据确权授权流程与技术规范	319
12.3.1  公共数据	320
12.3.2  企业数据	323
12.3.3  个人数据	326
12.4  数据确权授权案例	327
12.4.1  准备申请材料	328
12.4.2  合规登记	329
12.4.3  挂牌申请	329
第13章  数据合规审计标准与实践	331
13.1  数据合规审计概述	332
13.1.1  数据合规审计范围	332
13.1.2  数据合规审计意义	332
13.2  数据合规审计形式及选择	333
13.3  数据合规审计步骤	335
13.4  数据合规审计报告	336
第6部分   未来展望：数据价值化挑战与趋势
第14章  数据价值化的核心问题与挑战	342
14.1  数据质量与标准化能力存在不足	342
14.2  数据产权理论与实践仍需突破	343
14.3  数据资产入账科目判定较模糊	345
14.4  数据资产初始计量与后续计量复杂	347
14.5  数据资产入表管理认知较为薄弱	349
14.6  数据资本化合规风险管控存在争议	350
第15章  数据要素市场发展趋势判断	352
15.1  数据市场规模发展趋势	352
15.2  数据基础制度发展趋势	353
15.3  数据资产化发展趋势	354
15.4  数据资本化发展趋势	356
第16章  数据资产技术创新驱动价值释放	358
16.1  数据资产技术创新概述	358
16.2  元数据管理技术创新驱动价值释放	359
16.2.1  元数据管理创新技术	359
16.2.2  对数据价值的影响	360
16.3  数据质量管理技术创新驱动价值释放	361
16.3.1  数据质量管理创新技术	361
16.3.2  对数据价值的影响	362
16.4  智能化数据应用与低代码平台技术创新驱动价值释放	363
16.4.1  智能化数据应用与低代码平台创新技术	363
16.4.2  对数据价值的影响	364
16.5  数据资产价值评估与市场化技术创新驱动价值释放	364
16.5.1  数据资产价值评估与市场化创新技术	364
16.5.2  对数据价值的影响	367
16.6  可信数据空间技术创新驱动价值释放	368
16.6.1  可信数据空间创新技术	368
16.6.2  对数据价值的影响	369
16.7  数据资产技术创新能力提升员工数据素养	370
第7部分   数据价值化实践案例
第17章  中国石油——井筒数据资产赋能数智化降本与绿色安全	376
17.1  背景介绍	376
17.2  项目实施	380
17.3  建设效果	388
17.4  数据价值化实践	389
17.5  项目创新点及亮点	395
17.6  数据治理展望	396
第18章  中交集团——数据资产管理全过程实践	398
18.1  背景介绍	398
18.2  项目实施	401
18.3  项目创新点及亮点	409
18.4  数据资产化展望	413
第19章  辽港集团——以数据价值链驱动港航物流数智化	416
19.1  背景与现状	416
19.2  问题诊断	419
19.3  战略引领与体系化实施	420
19.4  成效与价值	423
19.5  经验总结与未来展望	432
第20章  山能集团——数智山能集团强基，治理激活数据价值	434
20.1  背景介绍	434
20.2  项目实施	436
20.3  建设效果	444
20.4  项目创新点及亮点	445
第21章  临安数智——三证协同模式解锁政务数据价值化管理	446
21.1  背景介绍	446
21.2  建设目标和建设方案	449
21.3  流程和成效分析	451
21.4  项目创新点及亮点	454

第22章  开鑫科技——首单数据资产证券化（ABS）项目开辟企业融资新航道	455
22.1  背景介绍	455
22.2  项目实施	458
22.3  项目效果与启示	462
22.4  数据资本化未来愿景	463
结束语  数据价值化的时代答卷：从理论探索到产业实践的跨越	465
附录A  术语表	467
附录B  英文缩写术语表	473

序一



当今世界，数字经济的浪潮正在重塑全球竞争格局和发展范式。在这场深刻变革中，数据作为关键生产要素的地位日益凸显。党中央、国务院高瞻远瞩，做出构建数据基础制度体系、培育全国一体化数据市场的重大战略部署。在这一时代背景下，本书应运而生，为理解和推进数据价值化进程提供了可借鉴的理论支撑和实践指南，具有重要的理论意义和现实价值。
首先，本书构建了完整的数据价值化理论体系。在当前的数据要素研究领域，多数著作或侧重政策解读、或着重知识科普、或偏重技术实现，本书则以“数据资源化—数据资产化—数据资本化”为主线，系统性地阐述了数据从原始资源到战略资产再到创新资本的完整价值跃迁路径。在数据资源化阶段，论述了通过数据标准管理、数据质量管理、数据安全合规，将无序的原始数据转化为安全可用的数据资源；在数据资产化阶段，探讨了数据资产盘点、数据产品研发、数据资产价值评估和数据资源入表等关键环节的实施过程；在数据资本化阶段，分析了数据要素流通交易、数据资产金融化模式等金融创新模式；在数据合规化阶段，介绍了数据确权授权登记、数据合规审计。这一理论链条的构建，为从业人员提供了理论参考基础。
本书在理论构建过程中，体现出跨学科的融合创新。通过将计算机科学的数据管理理论、经济学的价值理论、法学的产权理论及金融学的资产理论有机整合，形成了独具特色的数据价值化理论体系。这种跨学科的理论视角，使得本书在同类作品中具有一定的代表性和创新性。
其次，本书汇聚了丰富的实践案例。在当前数据要素市场培育的关键时期，各界迫切需要可复制、可落地的实践方案。本书适时地满足了这一需求，通过能源、金融、交通等多个行业的典型案例，剖析和展现了数据价值化在不同场景中的实施路径和落地成效。例如，在能源行业的案例中，详细介绍了将传统的能源数据通过治理、加工，转化为可交易流通的高价值数据产品，并最终实现资产入表的完整过程；在金融行业的案例中，分析了数据资产证券化在资产筛选、确权登记、价值评估、信用增级、产品设计、风险管理等关键环节的实现路径。
最后，本书体现了标准指导实践的战略价值。在数据要素市场化进程中，标准起着基础性、引领性的作用。本书前瞻性地把握住这一关键点，系统梳理了数据价值化各环节的核心标准框架与实践方法。从数据采集、存储、加工的技术标准，到数据质量、安全、合规的管理标准，再到数据资产价值评估、交易流通的价值标准，均进行了全面阐述。在数据确权、收益分配等前沿难点问题上，本书也进行了探讨，并提出了一些具有建设性的标准框架设计。
作为电子信息产业发展的见证者和推动者，我深切体会到数据价值的充分释放对于推动产业升级、培育新质生产力的关键作用。本书的理论成果与实践经验，为广大企业、政府部门及科研机构提供了路线图与工具箱，也为构建健康、繁荣的数据要素生态贡献了智慧与力量。
未来，随着“数字中国”建设的深入推进，数据要素市场化配置改革将进入攻坚期。我们期待以本书的出版为契机，引导和动员社会各界力量投身于数据价值化的探索与实践，为加快数字中国建设、增强国家核心竞争力注入新动能。

高素梅  
2025年11月25日

序二



在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为驱动社会进步与经济发展的核心要素，被誉为数字时代的“新石油”。从日常智能设备的精准响应到企业运营的高效协同再到政府公共服务的精准赋能，数据的身影无处不在，其战略价值日益凸显。而数据价值的充分释放并非一蹴而就，需沿循“数据资源化—数据资产化—数据资本化”的递进路径逐步落地。
作为基础的“数据资源化”，其核心是通过标准化采集、系统化整理、安全化存储与深度化分析，将海量、无序的原始数据转化为可开发、可利用的核心资源；进而实现“数据资产化”的价值跃迁——当数据具备清晰权属且能持续创造经济利益时，便从普通数据资源升级为具备商业价值的数据资产；最终抵达“数据资本化”的效能最大化阶段，通过市场化交易、专业化投资等运作，让数据资产在流通中完成增值。
《数据价值化与标准实践》的核心亮点在于“以标准为锚、以案例为桥”，系统地破解数据价值化的实施难题。全书深度融合国际标准ISO 55013：2024《资产管理 数据资产管理指南》与国内标准GB/T 40685—2021《信息技术服务 数据资产 管理要求》等权威理论，同时纳入能源、交通、港口、矿山、政务、证券等多领域的典型实践，其中中国石油的“井筒数据资产赋能数智化降本与绿色安全”的实操案例尤为典型。本书如向导般引领读者穿越数据资产化的复杂领域：对核心概念阐释得深入浅出，既清晰梳理了三阶段实施路径，对每个关键环节进行了细致拆解，又通过案例深度剖析，让读者直观感知行业应用实效，推动了理论向实践转化。
针对数据权属界定、隐私保护与价值释放之间的平衡等行业热点、难点，本书并未回避相关的争议，而是结合司法实践与行业共识深入剖析根源，提出切实可行的解决路径。这种以标准为核心抓手推进数据价值化的思路，深刻契合数据要素市场的发展规律——标准的统一与规范既是消除数据孤岛、促进数据流通、保障数据安全合规的前提，也是构建我国数据要素统一大市场的核心基础。因此，书中相关探讨也为完善数据要素市场制度设计提供了重要参考。
丰富的实践案例不仅提升了本书的可读性，更构建了可直接参照的操作模板，为不同主体提供了精准指引：对企业管理者而言，可从中探寻数据资产管理的高效路径；对政府部门而言，可借鉴数据要素市场培育的实践经验；对科研机构而言，则可开拓理论研究与现实需求深度融合的创新思路。
综上，本书堪称数据资产管理领域的佳作：在理论层面构建了完整的知识体系，帮助读者吃透核心概念；在实践层面以案例与经验提供可落地的操作方案，是数据管理人员的“得力助手”。它如及时雨般地解答了企业数据资产化的核心价值、实施框架等关键问题，既能为零基础读者搭建清晰的知识框架，也能为企业运营人员提供实操指南，更适合作为企业内训的标准化教材。作为核心作者的多年挚友，笔者通读本书后深感其文字精练、内容易懂，兼具可参照性、可操作性与可读性，是数据资产领域少见的优质参考书。在数据要素赋能经济高质量发展的当下，本书既是解码数据价值的“密钥”，也是连接理论与实践的“桥梁”，值得每一位关注数字经济未来的读者细细品读。

蔡春久  
中国信息协会数字治理专业委员会副主任兼秘书长  
2025年12月12日

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