内容简介
本书是一部专注于全面剖析数据资产的实用著作，为读者构建了系统的框架与操作指引。全书共分三个部分，分别涵盖了数据资产管理、交易与运营的核心内容。
第一部分（第一章至第四章）围绕数据资产管理，重点介绍了数据资产的概念、特性以及生命周期管理策略，从基础理论逐步延伸到具体实践，为读者勾勒出管理数据资产的明晰路径。
第二部分（第五章至第九章）以数据资产交易为核心，从定价、交易模式到市场规则展开深入探讨，挖掘数据在商业生态中的流通价值，同时结合合规性与技术保障，为数据交易实践提供参考。
第三部分（第十章至第十五章）围绕数据资产运营，基于用户行为视角，介绍指标设计、运营模型及优化策略等内容，呈现如何在实践中持续释放数据资产的应用价值潜力。
精彩书摘
数据资产运营是企业将数据资源转化为实际商业价值的关键过程。通过科学的运营模式、技术支持和风险管理，企业可以在业务优化和价值创造中充分释放数据潜力。本章从运营模式、价值创造的路径、品牌化运营、个体化赋能等多个维度展开详细讨论。一、数据资产的运营模式数据资产的运营模式可以分为内部使用和外部商业化两大方向。这些模式充分挖掘了数据在企业价值链中的作用，既能支持内部业务优化，又能通过外部交易和合作实现直接收益。（一）内部使用通过在内部业务场景中运用数据资产，企业能够显著提高运营效率和决策质量，进而提升整体竞争力。1. 数据驱动的运营优化数据资产在企业内部的优化运营中发挥重要作用，可帮助企业降低成本、提升效率。例如：● 库存管理：零售企业通过分析历史销售数据和市场趋势来预测需求，优化库存水平，降低积压和缺货风险。● 供应链优化：制造企业整合供应链数据，分析各环节“瓶颈”，改进物流和生产计划，实现动态调整。2. 数据支持的决策制定通过对历史数据、实时数据的深入分析，企业能够制定更加科学的战略和战术决策。例如：● 市场定价：利用消费者的行为数据和竞争对手的动态数据，制定灵活的产品价格策略。● 风险管理：银行通过客户的信用评分数据和财务历史，优化风险控制和信贷决策。3. 典型应用零售行业：零售企业整合POS 系统的销售数据和电商平台的订单数据，对特定区域的需求波动进行预测，调整生产计划并优化物流配送，从而提高销售转化率。金融行业：银行通过分析客户的交易记录、资产分布和理财产品购买行为，设计更符合客户需求的产品组合，同时提升信用风险管理能力。（二）外部商业化通过将数据资产货币化，企业能够从其数据资源中获得直接经济收益。这种模式主要通过交易、出租或共享数据来实现。1. 数据交易企业将非核心业务数据出售给合作伙伴或第三方，以实现数据的直接变现。例如：● 广告平台购买用户行为数据，用于精准投放和优化营销策略。● 房地产企业购买人口统计数据和市场分析数据，用以辅助选址和项目设计。2. 数据即服务企业通过云平台或API（接口）按需提供数据访问服务，并向用户收取订阅费用。例如：● 金融数据公司实时向客户提供股票行情、经济指标等数据。● 地理信息公司提供交通数据或天气数据访问服务，供导航软件或物流公司使用。3. 典型应用广告平台：广告公司通过分析用户画像数据，实现精准匹配广告内容和目标受众，从广告投放的收益中获得分成。例如，电商平台通过与广告公司共享客户购买数据，共同提升营销效果。医疗行业：医疗机构将经过匿名化处理的健康数据出售给制药企业和科研机构，用于药物开发、疾病研究和公共卫生政策的制定，同时获得可观收入。通过内部使用与外部商业化的有机结合，企业能够在运营效率提升与收益创造之间找到平衡点，使数据资产成为推动业务发展的核心驱动力。
目录
基础篇（合并为4章）
第一章 数据资产相关概念
第一节 数据的概念
第二节 数据要素的概念
第三节 数据资源的概念
第四节 数据资产的概念
第二章 数据资产确权
第一节 数据资产确权概述及发展历程
第二节 数据资产确权的方式（如何确权）
第三节 数据资产确权的难点与对策
第三章 数据资产评估
第一节 数据资产评估概述
第二节 数据资产评估流程
第三节 数据资产评价系统
第四节 数据资产评估方法
第五节 数据资产评估保障
第四章 数据资产作价
第一节 数据资产定价概述
第二节 数据资产定价的影响因素
第三节 数据资产定价策略
第四节 数据资产定价体系
第五章 数据资产交易
第一节 数据资产交易概述
第二节 数据交易
第三节 相关商业模式
第四节 数据要素市场
第六章 数据资产入表
第一节 数据资产入表的背景和影响（意义）
第二节 数据资产入表的7个要素
第三节 数据资产入表的5个步骤（持续完善数据资产入表的4点问题）
第四节 数据资产入表的6个重点工作
第五节 数据资产入表的6大好处
（数据资产入表的会计处理）
第七章 数据资产安全
第一节 数据资产安全概述
第二节 数据资产安全保护技术
第三节 数据资产安全管理机制
第四节 区块链、人工智能(AI)、物联网、VR（AR）的数据资产安全管理
第五节 数据资产盘点
第六节 数据资产侵权的法律保护
实践篇（5章）
第八章 数据资产相关政策及对行业的影响
第一节 我国有关数据资产管理的政策
一、2022年相关政策
二、2023年相关政策
三、2024年相关政策
第二节 数据资产政策对重点行业的影响（机遇与挑战）
一、 互联网行业
二、 大数据行业
三、 制造业
四、 金融业
（在列举中国数据资产最新政策的同时，着重从行业的视角，分析政策对各重点行业的影响，回答是否所有企业都要关注数据资产管理、哪些企业需要重点关注）
第九章 数据资产管理如何帮企业提升利润？
第一节 数据资产管理如何帮企业增收入？
第二节 数据资产管理如何帮企业控成本？
第三节 数据资产管理如何帮企业控费用？
第十章 数据资产管理如何帮企业构筑可持续发展战略？
（数据资产管理与战略）（盈利、产品、市场竞争、发展、职工发展、社会责任目标）
第一节 数据资产管理与总体战略（成长型、稳定战略）
第二节 数据资产管理与经营战略（成本领先、差异化、集中化）
第三节 数据资产管理与职能战略（研发、生产、营销、财务、人力资源战略）
第四节 数据资产管理与业财融合
第十一章 数据资产管理如何帮企业做内控？
第一节 数据资产管理与财务内控（控风险、控资金、控利润）
第二节 数据资产管理与运营内控（控流程、控数据、控资产）
第三节 数据资产管理与企业内控（控组织、控激励、控文化）
第十二章 数据资产管理如何帮企业提升资本市场价值？
第一节 数据资产管理与融资（权益融资、负债融资）
第二节 数据资产管理与投资（获取原材料、降低成本、分散和降低经营风险、发挥自身优势提高竞争力、获取先进技术和管理经验、实现规模经济）
第三节 数据资产管理与并购（迅速规模扩张、突破进入壁垒和规模限制、应对外部环境变化、加强市场控制能力、降低经营风险）
第四节 数据资产管理与上市（如何打造一家值钱的公司，如何分折上市，合并上市
试读
数据资产运营是企业将数据资源转化为实际商业价值的关键过程。通过科学的运营模式、技术支持和风险管理，企业可以在业务优化和价值创造中充分释放数据潜力。本章从运营模式、价值创造的路径、品牌化运营、个体化赋能等多个维度展开详细讨论。一、数据资产的运营模式数据资产的运营模式可以分为内部使用和外部商业化两大方向。这些模式充分挖掘了数据在企业价值链中的作用，既能支持内部业务优化，又能通过外部交易和合作实现直接收益。（一）内部使用通过在内部业务场景中运用数据资产，企业能够显著提高运营效率和决策质量，进而提升整体竞争力。1. 数据驱动的运营优化数据资产在企业内部的优化运营中发挥重要作用，可帮助企业降低成本、提升效率。例如：● 库存管理：零售企业通过分析历史销售数据和市场趋势来预测需求，优化库存水平，降低积压和缺货风险。● 供应链优化：制造企业整合供应链数据，分析各环节“瓶颈”，改进物流和生产计划，实现动态调整。2. 数据支持的决策制定通过对历史数据、实时数据的深入分析，企业能够制定更加科学的战略和战术决策。例如：● 市场定价：利用消费者的行为数据和竞争对手的动态数据，制定灵活的产品价格策略。● 风险管理：银行通过客户的信用评分数据和财务历史，优化风险控制和信贷决策。3. 典型应用零售行业：零售企业整合POS 系统的销售数据和电商平台的订单数据，对特定区域的需求波动进行预测，调整生产计划并优化物流配送，从而提高销售转化率。金融行业：银行通过分析客户的交易记录、资产分布和理财产品购买行为，设计更符合客户需求的产品组合，同时提升信用风险管理能力。（二）外部商业化通过将数据资产货币化，企业能够从其数据资源中获得直接经济收益。这种模式主要通过交易、出租或共享数据来实现。1. 数据交易企业将非核心业务数据出售给合作伙伴或第三方，以实现数据的直接变现。例如：● 广告平台购买用户行为数据，用于精准投放和优化营销策略。● 房地产企业购买人口统计数据和市场分析数据，用以辅助选址和项目设计。2. 数据即服务企业通过云平台或API（接口）按需提供数据访问服务，并向用户收取订阅费用。例如：● 金融数据公司实时向客户提供股票行情、经济指标等数据。● 地理信息公司提供交通数据或天气数据访问服务，供导航软件或物流公司使用。3. 典型应用广告平台：广告公司通过分析用户画像数据，实现精准匹配广告内容和目标受众，从广告投放的收益中获得分成。例如，电商平台通过与广告公司共享客户购买数据，共同提升营销效果。医疗行业：医疗机构将经过匿名化处理的健康数据出售给制药企业和科研机构，用于药物开发、疾病研究和公共卫生政策的制定，同时获得可观收入。通过内部使用与外部商业化的有机结合，企业能够在运营效率提升与收益创造之间找到平衡点，使数据资产成为推动业务发展的核心驱动力。
