一文读懂数据资产化和数据要素的内涵

  数据资产化，简单来说，就是将数据视为一种资产，对其进行相对有效管理和利用。数据资产化意味着数据的价值得到认可，并被纳入企业的资产范畴。通过合理的管理和利用，数据资产可以为企业在市场之间的竞争中提供优势。

  一是数据资源化：将原始数据来进行收集、整理和清洗，转化为可利用的数据资源。相当于“石油开采”，就像埋藏在地下的石油不经过开采就无法变成有价值的资源一样，在不经过任何处理的情况下，现实中的数据常常是分散的、碎片化的，没法直接利用以产生价值。对这些“原料”状态的数据进行初步加工，最后形成可采、可见、互通、可信的高质量数据，就是数据资源化过程。

  二是资源产品化：将数据资源转化为具有特定功能和价值的产品或服务。相当于“石油炼化”，原油从地下开采出来以后，经过一个庞大的炼化工艺体系，转化为适用于不同用途的燃料和化工原料，原油的价值才能得到最大限度发挥。数据同样如此，数据中蕴含了经济社会运行从宏观到微观方方面面的规律和机理，潜在价值巨大，但数据本身并不能直接产生价值。只有把数据与具体的业务场景融合，才能在引导业务效率改善中实现这些潜在价值。

  三是产品价值化：通过数据产品的交易、流通等方式，实现数据的价值转化和增值。

  为了更好地发挥数据要素的价值，构建数据要素市场成为了必要。依据数据开发利用层级划分，数据要素可分为四阶形态，从0阶到3阶级分别为原始数据、脱敏数据、模型化数据及人工智能化数据。其中，原始数据和脱敏数据属于原生数据，主要是以数据集或数据接口等方式流通的数据资源，承载这类要素流通的数据市场即“一级市场”。模型化数据和人工智能数据属于衍生数据，依托原生数据开发的数据产品和服务，承载其流通的数据市场即“证券交易市场”。

  数据市场的一级市场所购买的数据，可通过算法和模型开发，形成证券交易市场的交易标的，在证券交易市场交易。为解决要素市场化问题，数据一级市场需明确数据加工使用权和经营权，确保数据来源、质量等可靠。为解决流通高效化问题，数据证券交易市场应鼓励数据服务商依据市场需求提供定制化、多样化的数据服务。

  数据要素一级市场即数据资源市场，对应于数据资源化阶段。主要涉及数据的收集、存储、处理、加工和公开等环节。这一环节的目标是保证数据的真实性和完整性，提高数据的质量和效率。

  数据收集是数据要素市场的起点，主要涉及到数据的来源、范围和方式等问题。通过合理的收集方法，能够保证数据的真实性和完整性，为后续的数据处理和分析提供基础。

  数据存储和处理是数据要素市场的核心环节，涉及到数据的组织、存储和管理等方面。通过高效的存储和解决方法，能大大的提升数据的质量和效率，为后续的数据应用提供保障。

  数据加工和公开是数据要素市场的关键环节，涉及到数据的整合、挖掘和价值实现等方面。通过合理的加工和公开方式，能提高数据的价值与影响力，为社会创造更多的价值。

  数据要素证券交易市场即数据产品和服务市场，对应于数据产品化和产品价值化阶段。主要涉及数据的交易、流通和应用等环节。其中数据的交易是前提，流通是关键，应用则是价值的体现。这一环节的目标是实现数据的价值转化和最大化，推动数据资产化的发展。

  数据交易是数据要素市场的重要组成部分，涉及到数据的定价、交易方式和交易买卖平台等方面。通过合理的交易方式，能够保证数据的公平和透明，促进市场的健康发展。

  数据流通是数据要素市场的关键环节，涉及到数据的传播、共享和交换等方面。通过高效的数据流通方式，能大大的提升数据的利用效率和价值，促进数据的共享和共创。

  数据应用是数据要素市场的最终目标。在这一环节中，数据被用于支持各种业务决策和创新活动。例如，在医疗领域，数据能够适用于疾病预测和个性化治疗等。通过广泛的应用场景，可以充分的发挥数据的价值和潜力。

  数据资产化与数据要素市场之间有着密切的关系。数据资产化是指将数据视为一种资产，对其进行相对有效的管理和利用，以实现数据的价值最大化。而数据要素市场的一、二级体系正是实现数据资产化的重要方法和基础。

  医疗数据作为数据要素中的重要组成部分，且医疗数据有诸多特殊之处，其发展有望成为点燃医疗新质生产力发展的引擎。

  浙江数字医疗卫生技术研究院组织开发“医疗数据要素资产化”专题培训，希望来提升相关从业人员的专业水平，从而推进数据的价值最大化。

  专题培训将从政策、法律、技术、路径、实践等多视角解读医疗数据要素资产化的发展，剖析核心环节和要点，分享实践案例，帮助从业者对医疗数据要素的资产化建立起体系性的认知和理解，使从业者具有医疗数据要素化规划能力。

  报名成功后请务必添加助教OMAHA君微信（omaha-phr），备注“专题培训+姓名”，便于及时邀请您进入培训直播间。发票将在培训结束后1-3个工作日内开出。