数据资产管理

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。

陈耿宣，四川省社会科学院经济研究所副研究员、数字经济研究室主任，经济学博士，主要研究：数字经济、中国经济改革等。
毕英鸷，汇业律师事务所管理合伙人、成都分所主任，法律硕士，主要研究：公司法、数据资产管理等。
杜泽，四川数字经济产业发展研究院副院长，经济学硕士，主要研究：数字经济、科技成果转化等。
邹忠宜，中国兵工物资西南有限公司数科分公司负责人，管理学法学双学士、民商法研究生，主要研究数据资产管理、产业数字化等。

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。

第一部分 数据资产管理篇 第一章 数据资产为何如此重要 一、什么是数据资产？ 二、数据资产有什么特征？ 三、数据资产vs传统资产 四、数据资产的巨大潜力 第二章 数据的生命之旅：从诞生到涅槃 一、数据生命周期的介绍 二、数据生命周期管理的策略 三、隐性数据资产与历史数据资产 第三章 数据素养觉醒：数据素养的力量 一、什么是“数据素养”？ 二、数据素养的关键能力 三、数据素养提升的方法与途径 四、不同角色的数据素养要求 五、数据素养的难题与应对 六、数据素养提升的案例研究 第四章 重塑规则：数据治理的核心逻辑 一、数据治理的必要性 二、数据治理的十大核心原则 三、数据治理的组织架构 第二部分 数据资产交易篇 第五章 发现价值：从估值到定价 一、数据估值的基本原则 二、数据估值的方法 三、数据定价策略 四、数据定价的难点与应对 第六章 让数据“上账”：会计处理与多元应用探索 一、数据入表的会计处理 二、数据资产的财务影响 三、数据资产的应用场景 四、数据资产的商业价值实现 第七章 掌控交易节奏：数据流通全流程 一、数据交易到底交易的是什么？ 二、数据交易市场的类型 三、数据交易的主要参与者 四、交易谈判与协议签署 五、数据交付与应用 六、数据交易中的合作模式 第八章 数据变现之道：商业模式的突破 一、数据出租模式 二、数据互换模式 三、平台交易模式 第九章 交易护航：法律与合规的智慧指南 一、数据交易的法律法规 二、数据交易的合规要求 三、数据交易的伦理要求 第三部分 数据资产运营篇 第十章 数据资产运营：价值创造的全新路径 一、数据资产的运营模式 二、数据价值创造的路径 三、数据资产的品牌化运营 四、数据资产的个体化赋能 第十一章 实践出真知：数据资产运营的案例研究 一、典型企业案例 二、行业应用分析 三、数据驱动的业务转型 第十二章 公共数据资产运营 一、公共数据有什么不同？ 二、公共数据的共享机制 三、公共数据的运营模式 第十三章 数据资产运营的“工具箱” 一、数据分析工具 二、数据管理平台 第十四章 量化价值：数据资产运营的指标与模型 一、数据运营的关键指标 二、衡量模型的设计 第十五章 行为驱动的智慧：数据资产运营新解 一、数据驱动的行为经济学研究 二、用户行为对数据资产管理的影响 三、数据资产运营中的认知偏差识别 后 记 参考文献