数据资产

Name: 数据资产
ISBN: 9787115571403

朱扬勇 / 叶雅珍人民邮电出版社 · 中国2021年10月

3.9

字数: 13.4万字
章节数: 184
ISBN: 9787115571403

信息有误查询本书

内容简介

数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资产化是数据要素市场建设的前提。数据不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，数据资产是一类新的资产类别。

有用的数据积累到一定的规模后就会形成数据资源，数据资源在满足数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可读取等基本条件后就可以成为数据资产。

本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义，将信息资产、数字资产和数据资产统一为数据资产。在此基础上，本书系统地介绍了数据的资产可满足性、数据资产化框架、数据资产的估值和定价、数据产品的形态和流通模式、数据要素市场等。

本书的读者对象主要是数据资产研究和实践者，包括来自证券投资行业、资产管理行业、企事业单位等与数据资产相关的人员。本书也可以作为财会、经济、数据科学、大数据技术等专业的教学参考书。

编辑推荐

在数字经济浪潮席卷全球的当下，朱扬勇教授的《数据资产》一书恰逢其时地为我们提供了一套系统、深刻且极具实践指导意义的思考框架。本书的价值首先在于其理论建构的清晰性——它成功地将“数据”从一个笼统的技术概念或商业术语，剥离并升华为一种具有明确产权属性、价值评估方法和运营管理逻辑的“资产”。作者凭借其深厚的学术功底和丰富的行业洞察，不仅阐述了数据为何能成为资产，更关键的是详尽解析了其成为资产所必须经历的确认、计量、管理和应用的全过程。

与市面上许多泛泛而谈数据价值的书籍不同，本书的“专业性”和“系统性”是其最突出的亮点。它深入探讨了数据资产的权属界定、成本归集、价值评估模型（如收益法、市场法、成本法的适用与局限）、会计处理困境以及资产化管理流程等核心难题。这些内容对于正在尝试将数据资源“入表”、进行数据资产融资或交易的企业与机构而言，具有直接的操作参考价值。同时，本书并未停留在微观技术层面，而是将视角延伸至数据资产的宏观治理、法律法规环境以及未来发展趋势，展现了广阔的格局。

对于读者而言，阅读本书更像是一次思维的重塑。它要求读者跳出将数据视为“副产品”或“原材料”的传统IT思维，转而以资产管理者和战略决策者的眼光，审视数据中所蕴含的长期、可持续的经济价值。书中穿插的案例分析与逻辑推演，有助于读者构建起关于数据资产化的完整知识图谱。尽管部分涉及评估模型和会计准则的内容具有一定阅读门槛，但作者的阐述力求清晰，足以引导有心的读者入门并深化理解。总体而言，这是一本为数字经济时代核心生产要素“确权定价”的奠基之作，值得所有关心企业数字化转型、数据要素市场建设及相关政策制定的专业人士深入研读。

适合谁读

适合

企业数字化转型负责人、首席数据官（CDO）及数据战略规划者
金融、投资领域关注数据资产估值与交易的专业人士
高校及研究机构中研究数字经济、信息管理、会计学的师生与学者
政府相关部门中参与数据要素市场设计与数据治理政策制定的人员

不适合

仅寻求浅显数据概念科普、无专业背景的普通休闲读者
期望获得具体、单一编程技术或数据分析工具操作指南的初学者

阅读建议

建议先通读目录，把握‘从资源到资产’的核心逻辑主线，再进入各章节精读
对于涉及财务评估和会计的章节，可结合自身行业背景进行选择性重点阅读或查阅相关专业资料辅助理解
阅读时可同步思考所在机构或所研究领域的数据现状，尝试运用书中的框架进行分析，以加深体会

出版社简介

人民邮电出版社中国 · 成立于 1953 年

人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。

版权信息
内容提要
前言
第1章绪论
1.1 界定数据
1.1.1 数据的含义
1.1.2 数据的属性
1.1.3 数据与物质
1.1.4 大数据
1.2 数据资源
1.2.1 信息化的意外馈赠
1.2.2 各领域产生的数据
1.2.3 数据资源开发利用
1.3 数据资产
1.3.1 什么是资产？
1.3.2 数据的资产性
1.3.3 数据资产化
1.4 数据要素
1.4.1 数据生产与再生产
1.4.2 数据产业
1.4.3 数据成为生产要素
1.5 小结
参考文献
第2章数据资产的相关概念
2.1 相关概念状况
2.2 信息技术发展和广泛渗透
2.2.1 信息资产术语发展
2.2.2 相关术语发展概要
2.3 “数字”被广泛认识和使用
2.3.1 数字资产术语发展
2.3.2 相关术语发展概要
2.4 大数据时代的到来和兴起
2.4.1 数据资产术语发展
2.4.2 相关术语发展概要
2.5 相关概念分析
2.5.1 概念的发展没有次序关系
2.5.2 概念的内涵是网络空间的内容
2.6 小结
参考文献
第3章数据资产是新的资产类别
3.1 数据资源的资产性
3.1.1 资产的特征和类别
3.1.2 数据资源具备资产的基本条件
3.2 定义数据资产
3.2.1 与数据资产相关的定义
3.2.2 数据资产定义的统一
3.2.3 基于数据属性定义数据资产
3.3 数据资产的属性和类别
3.3.1 数据资产的属性
3.3.2 数据资产的有形性和无形性
3.3.3 数据资产的流动性和长期性
3.4 数据资产的六大类难题
3.5 小结
参考文献
第4章数据的资产满足性
4.1 数据资产的必要条件及其可满足性
4.1.1 数据权属
4.1.2 数据计量
4.1.3 数据价值
4.1.4 数据读取
4.2 数据资产的附加条件及其可满足性
4.2.1 良好的数据质量
4.2.2 合理的货币计价与评估
4.2.3 折旧和增值规则
4.3 数据资源的资产化
4.3.1 可资产化的数据资源
4.3.2 可管理的数据资产
4.4 小结
参考文献
第5章数据资产化框架
5.1 数据资产化工作内容
5.2 数据资产化框架设计
5.2.1 数据资产流程设计
5.2.2 有效性分析
5.3 数据资产化探索与实践
5.3.1 数据资源确权
5.3.2 数据价值确认与质量管控
5.3.3 数据装盒入库
5.3.4 货币计价与评估
5.3.5 数据资产折旧和增值的管理
5.4 小结
参考文献
第6章数据资产估值
6.1 数据资产的价值体现
6.1.1 数据是否有用
6.1.2 数据是否够用
6.1.3 数据是否可用
6.1.4 数据是否好用
6.2 数据资产评价体系
6.2.1 数据真实性评价
6.2.2 数据使用性评价
6.2.3 数据质量评估
6.2.4 数据价值确认
6.3 数据质量评估方法
6.3.1 定性评估方法
6.3.2 定量评估方法
6.3.3 综合评估方法
6.4 数据资产价值评估
6.4.1 市场法
6.4.2 成本法
6.4.3 收益法
6.4.4 组合方法
6.5 小结
参考文献
第7章数据资产管理
7.1 数据资产目录
7.1.1 目录的要求
7.1.2 目录编制
7.1.3 目录管理
7.2 数据资产入库
7.2.1 数据中心/云存储
7.2.2 资产管理软件
7.2.3 数据安全管理
7.2.4 持续入库
7.3 数据资产折旧
7.3.1 时效性数据
7.3.2 时效性使用
7.3.3 资产管理成本累积
7.4 数据资产增值
7.4.1 时间推移带来的数据完整性提升
7.4.2 时间推移带来的数据新用途
7.4.3 存储技术发展带来的单位存储成本下降
7.5 小结
参考文献
第8章数据资产定价
8.1 定价因素
8.1.1 成本因素
8.1.2 市场结构因素
8.1.3 需求因素
8.1.4 竞争因素
8.1.5 其他因素
8.2 定价策略
8.2.1 基本定价策略
8.2.2 基于价值的定价策略
8.2.3 基于独特性的定价策略
8.3 市场定价分析
8.3.1 协议定价
8.3.2 明码标价
8.4 数据资产量化定价框架
8.4.1 背景和意义
8.4.2 基于测度的定价模型
8.4.3 基于测度空间的量化定价
8.5 小结
参考文献
第9章数据资产运营
9.1 数据产品流通
9.1.1 数据产品及其特性
9.1.2 数据产品流通存在的问题
9.2 典型行业的数据产品运营
9.2.1 典型行业的数据产品
9.2.2 典型行业数据产品运营体系
9.3 数据产品运营模式设计
9.3.1 数据产品形态
9.3.2 两阶段授权模式
9.3.3 运营平台体系结构
9.4 数据自治技术
9.4.1 数据盒
9.4.2 数据站
9.4.3 权益保护措施
9.4.4 运营模式
9.5 小结
参考文献
第10章数据要素市场
10.1 数据要素市场培育
10.1.1 构建数据法律体系
10.1.2 推进数据开放共享
10.1.3 提升数据资源价值
10.1.4 加强数据安全管理
10.2 数据开放
10.2.1 开放数据运动
10.2.2 政府数据开放
10.3 数据共享
10.3.1 科学数据共享
10.3.2 数据共享联盟
10.4 数据交易
10.4.1 数据交易现状
10.4.2 数据的交易权
10.4.3 数据商品交易
10.5 数据出版
10.5.1 内涵与目的
10.5.2 数据出版条件
10.5.3 数据出版方法
10.6 小结
参考文献

常见问题

这本书的理论深度如何？是否适合非财务或法律背景的读者？

本书理论体系完整且有一定深度，核心章节涉及资产估值与会计处理，需要读者具备一定的逻辑思维能力和学习耐心。虽然非财会背景读者可能在部分细节上遇到挑战，但作者在阐述基本原理和商业逻辑方面做得相当出色，只要对数据业务有实际关切，完全可以通过阅读掌握核心思想。对于专业细节，可作为拓展学习的索引。

书中是否提供了可落地的数据资产管理方法或工具？

是的。本书并非纯理论著作，它系统性地介绍了数据资产化管理的过程框架，包括盘点、确权、估值、运营等关键环节的方法论。书中讨论了多种价值评估模型的适用场景与优缺点，并触及了管理组织架构、制度设计等实践问题，能为企业构建数据资产管理体系提供清晰的路线图和思考工具。

这本书的内容与当前国家推动的‘数据要素化’和‘数据资产入表’等热点话题关联度大吗？

关联度极高。本书的核心议题正是数据如何作为一种生产要素被确认为资产并进行价值实现，完全契合当前数据要素市场培育和数据资产‘入表’（计入资产负债表）的政策与实践前沿。书中的理论探讨和实践分析，为理解与参与这些重大趋势提供了至关重要的知识基础和分析框架。

读者评论

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作者简介

朱扬勇作者

朱扬勇是一位围绕数据主题进行写作的作者，目前公开资料有限，尚无法确认其国籍、生卒年及详细履历。库内收录其作品 4 种，包括《旖旎数据：100分钟读懂大数据》《数据资产》《大数据技术》以及《相似点集挖掘实验数据集》。从书名与常见分类看，其写作横跨计算机综合与励志成长两类：前者侧重大数据技术、数据资产与数据挖掘等专业议题，后者则倾向于以通俗方式引导读者认识数据、理解数据价值。整体而言，朱扬勇的作品兼具技术性与普及性，既面向专业读者讨论数据方法与实验数据，也尝试用较短篇幅降低大数据话题的阅读门槛，适合希望从入门到应用逐步了解数据领域的读者参考。

叶雅珍作者 · 中国

叶雅珍，中国作者，公开资料有限，目前可确认的个人信息较少。从库内收录情况看，其作品《数据资产》被归入计算机综合类，可见其写作兴趣集中在数据要素与数字资产这一交叉领域。该书围绕数据作为资产的价值、管理与应用展开讨论，面向希望了解数据资产化基本问题的读者，行文偏重概念梳理与实务视角的结合，而非艰深的技术推导。由于作者本人经历、专业背景等信息尚未见于公开渠道，本书可视为其在这一题材上的阶段性成果，适合作为进入数据资产话题的入门读物，也为后续相关写作留下观察空间。