什么是数据要素

1. 数据要素的共享性：数据越多价值越大，越分享价值越大，越不同价值越大，越跨行业、区域、国界价值越大。因此，实施数据开放共享，优化治理基础数据库，不断完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，促使数据资产重复使用、多人共同使用、永久使用，加快推动各区域、部门间数据共享交换，显得十分必要。
2. 数据要素的生产力：数据要素通过促进技术进步和优化资源配置两个渠道来提升全要素生产率和社会管理效率，进而实现产出规模增加和经济社会可持续发展。
3. 数据要素的产权属性：由于数据要素的来源广泛，包括个人行为活动、平台公司、政府和商业机构等，其产权属性往往难以确定。这不利于数据要素的生产和流通。

随着计算机和互联网的广泛应用，市场上每一个经济主体的活动都伴生各类原始数据，承载各行业技术的原始数据信息被电子设备读取并实现了数字化编码，逐步产生了各行业的“大数据”。企业通过具备云计算能力的超级计算机对数据的“收集、存储、清洗和加工”，可以形成结构性的数据产品供各用户使用，这就是数字经济时代的数据要素。

数据资源是指可供人类利用并带来效益的所有记录信息的总称，也是一种社会资源。全国统一数据资产登记体系建设白皮书认为，当原始数据积累到一定规模，并经过必要的加工清洗和独立存储，具备潜在的使用价值时，就形成了数据资源。

此外，数据资源可以从不同角度来分类。根据数据资源的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便更好地管理和使用的过程是数据资源分类。在分类的基础上，给数据资源赋予具有一定规律性、计算机容易识别与处理的符号是数据资源编码。用于揭示数据资源内容和特征的标志体则是数据资源标签。按照一定的分级原则对分类后的数据资源进行定级，从而为数据资源的开放和共享安全策略制定提供支撑是数据资源分级。

数据资产如何转化成数字资产

数据资产可以转化为数字资产通过以下几个步骤：

1. 数据收集和整合：首先需要对数据资产进行收集和整合，这可能涉及从不同来源收集数据，并将其整合到一个统一的数据存储中，例如数据仓库或数据湖。

2. 数据清洗和加工：接下来，需要对数据进行清洗和加工，以确保数据的质量和准确性。这可能包括去除重复数据、纠正错误、填充缺失值等处理。

3. 数据分析和建模：通过数据分析和建模，可以从数据资产中提取有用的信息和见解。这可能涉及使用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术来发现数据中的模式和趋势。

4. 价值创造：通过对数据资产的分析和建模，可以发现新的商业机会、优化业务流程、改进产品和服务等，从而创造价值。

5. 数字化资产化：最终，通过将数据资产转化为数字形式，并将其与其他数字资产（如软件、知识产权等）结合，可以形成数字资产，这些数字资产可以成为组织或个人的财产，并为其带来价值。

通过这些步骤，数据资产可以转化为数字资产，为组织或个人带来更多的商业价值和竞争优势。

来源：中企报数字经济

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