信息不等于数据。信息是指对人们有用的，能够指导人们的行为的知识或数据，而数据则是指没有经过处理和解释的原始数字或数据点。虽然信息与数据在某些方面是相似的，但它们之间有一些重要的区别。
首先，信息是有目的的，它通常与某种决策或行动有关。例如，如果你在寻找一家餐厅，你可能会搜索相关的信息，例如菜单、价格、位置和评价，以帮助你做出决定。这一些信息都是有用的，能够在一定程度上帮助你做出明智的决策。
相比之下，数据通常是没有经过处理的原始数据点或数字。例如，如果你有一份包含所有餐厅菜单的列表，那么这份列表就是数据。它可能包含各种信息，如每个餐厅的菜名、价格、类型等等，但你有必要进行分析和解释才能从中获取有用的信息。
因此，虽然信息和数据都与数据有关，但它们之间存在一些重要的区别。信息是有目的的，能够指导人们的行为的知识或数据，而数据则是没有经过处理和解释的原始数字或数据点。由此得出信息与数据并不相等，要想让零散的、原始的、无价值的数据成为系统的、可用的、有价值的数据还需要很长的一段路，其中最重要的就是做好数据治理，让数据达到有序化、商品化以及合规化。
1.信息存储太少，不满足数据治理的基础量：在数据采集的过程中，由于数据源不足或者数据质量不高，可能会导致信息量不足，无法形成有价值的数据。此时，需要进行数据采集和数据集成，以增加数据的多样性和丰富性，从而更好地发掘数据中的价值。
2.信息存储不互通，数据孤岛严重：在信息化的过程中，由于各系统、各平台之间的数据格式、标准不一致，可能会导致数据之间难以互通互联，形成数据孤岛。此时，需要加强全量数据的概念，将各个系统、平台的数据进行整合，实现数据的共享和流通，从而更好地发掘数据中的价值。
3.信息存储不规范，数据治理难度太大成本太高：在数据管理的过程中，由于数据存储的规范性和标准性不足，可能会导致数据难以被有效利用。比如记录时间可以用[2023-1-1]，也可以记录为[2023/01/01]，不同的记录方式会影响到数据打通。此时，需要形成可用数据的概念，通过制定规范的数据存储标准和管理流程，提高数据的可用性和可操作性，从而更好地发掘数据中的价值。
4.数据安全法律法规：在信息化的过程中，由于数据的安全性和隐私性不足，可能会导致数据泄露、侵权等问题。此时，需要加强数据安全法律法规的制定和执行，保障数据的安全性和隐私性，从而更好地发掘数据中的价值。
这些痛难点主要集中在信息存储太少、信息存储不互通、信息存储不规范以及数据安全法律法规等方面。为了解决这些问题，数据宝通过三级治理的方式将企业的数据进行分阶段治理。第一阶段是进行数据资源确权登记，第二阶段是数据要素生产加工，第三阶段是数据产品流通交易，通过这三个阶段的数据治理，最终形成全量的、可流通的、标准的、安全的、有应用场景的数据产品。
随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）发布，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，增设数据资源项目，那意味着企业应当对企业的数据进行盘点与管理。
数据宝轮值CEO肖斌认为：“数据资产入表政策发布后，对于企业来说是个极大的利好，企业需要抓紧整理评估手上的数据资源。如何管理和运营手上的数据资产，是当下企业的一项必做的功课。”
和实物资产一样，数据资产也需要通过盘点，对必要的信息进行记录。数据宝作为数据资产增值运营服务商，对数据资产入表路径提出“数据雪球”理论。数据宝认为数据资源入表是企业数据资产化的阶段性节点，并非终点；其次是要建立可持续性的数据资产运营管理体系，实现“滚雪球”式的数据资产持续增值能力才是目标和核心能力。
数据资产盘点是数据资产入表的第一步，是要将各类无序的原始数据通过盘点分类为：
政企的数据散落在各个异构系统、甚至业务人员电脑中，数据结构、数据类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同，整体看起来就像是一团乱麻的线，如何盘点理出头绪并不容易。
业务范围：盘点哪些业务的数据，例如：生产业务、采购业务、营销业务、财务业务、人力资源业务等。
系统范围：盘点哪些应用系统的数据，例如：ERP系统、MES系统、SCM系统、CRM系统、HR系统等。
当数据作为信息的载体形成后，数据在形成资产入表之前，必须对数据进行价值挖掘。我们前边详述了信息与数据的区别以及数据价值化的难点，下边将围绕数据和资产进行探讨，以及分享相关成果。
基础数据：需要盘点数据分布在哪些IT系统，区分其中哪些是需要跨系统流转、共享使用且变化缓慢的主数据信息，哪些是与IT系统定位相匹配的业务流程交易信息。
衍生数据：需要盘点数据的不同应用场景，比如监管、统计、内部管理等等。一方面根据衍生数据基于不同使用场景进行分类，另一方面通过盘点，梳理对基础数据的使用热度。
外部数据：需要盘点外部数据需求、数据类型、数据来源、采集频率、获取成本、数据质量以及数据价值评估方式等。
此外，还需要构建数据标准，数据定义、数据分级分类、数据归属、数据资产目录等。《暂行规定》落地后，将有越来越多的企业开始对企业的信息、数据、资产、入表等进行盘点与分析，确定哪些是可自用的，哪些是可以作为交易的，哪些是计入成本的。随着数据资产“入表”开启，未来，谁拥有大量的数据，谁就是最大的受益方，因为这些数据都将变成他的资产。同时，这个机会是“普惠制”，也就是所有企业商户都可以分享这块“蛋糕”。数据宝作为大数据行业的开发商，将助力企业吃到这块蛋糕，共创收益。
资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。具体来说，资产是企业从事生产经营活动所拥有的物质和无形的资源，包括货币资金、固定资产、无形资产、长期投资等。
资产可以分为不同的类别。根据流动性，资产可以分为流动资产、长期投资、固定资产、无形资产和其他资产。
流动资产：可以在较短时间内变现或耗用的资产，如现金、银行存款、短期投资和存货等。
长期投资：持有时间超过一年的各种股权性质的投资、不能变现或不准备变现的债券以及其他长期投资。
无形资产：没有实物形态但对企业经营活动有帮助的资源，如专利权、商标权等。
资产在企业的财务报表中扮演着重要的角色，特别是在资产负债表中。资产负债表反映了企业在特定时间点上的资产、负债和所有者权益的情况。资产负债表的资产部分列出了企业拥有的各种资产，包括现金、应收账款、存货、固定资产等。
01.经济价值：资产必须具有一定的经济价值，即能够在市场上被交换或评估出一定的价格。
02.拥有权：作为资产的一部分，拥有权是指对该物品或权益的所有权或控制权。拥有权可以通过购买、继承、赠与等方式获得。
03.可流动性：资产应该具备一定的流动性，即可以在市场上进行交易或转让。这样，拥有者可以根据需要随时变现或转移资产。
总之，资产是企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。它们在企业的经营中起到重要的作用，对企业的财务状况和经营活动具有重要影响。
数据和资产是两个不同的概念。数据是指通过观察、实验和计算得出的结果，可以是数字、文字、图像、声音等形式的信息载体。而资产是指企业或个人拥有或控制的，预期能够给其带来经济利益的资源。
因此数据并不天生具备资产属性，它需要满足一系列必要条件才能成为资产。通过之前提到的达到的资产的标准，数据成为资产的一些关键要素也是相同的：
01.有价值的数据：数据需要具备价值，其可体现在对决策、创新、市场营销等方面的影响。例如，通过分析用户数据，企业可以了解用户需求并进行精准营销。
02.可流通的数据：数据需要能够流通，能够为企业带来经济利益。数据资产应该能够通过合适的方式转化为货币或其他有价值的资源。企业可以通过数据的分析、挖掘和应用，提高产品收益、降低成本，从而实现数据的流通。
03.可监管的数据：只有企业或组织拥有或控制的数据才能成为资产。企业需要对数据具有绝对的控制权，包括对数据的采集、加工和使用的权利。如果数据只在部门内部流通使用，从不对外开放，那么这种数据不能算作企业的数据资产。
综上所述，只有具备价值、能够流通和可监管的数据才能成为资产，而这种资产也被称为数据资产。这些数据能够为企业带来经济利益，并且企业对其具有绝对的控制权。因此，企业在管理数据时需要明确数据的价值和潜力，合理利用数据资源，实现数据资产化的目标。
数据宝通过数据资源盘点、合规确权、数据治理、价值挖掘、安全审查与数据评估方式进行数据资产入表。数据价值挖掘是数据资产入表的第四步，这一步是经过数据盘点、合规确权以及数据治理后的一步。因为数据要成为资产之前需要进行数据评估，而评估的主要内容便是其数据是否具有价值，其中的价值挖掘便是十分重要的工作。
因此数据价值挖掘的意义在于从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，帮助人们做出更明智的决策和行动。数据价值挖掘可以帮助人们发现数据中的模式、趋势和关联关系，从而揭示隐藏在数据背后的知识和见解。这对于企业来说，可以帮助他们优化产品定位、改进营销策略、识别欺诈行为等，从而提高竞争力和效益。对于科学研究来说，数据价值挖掘可以帮助研究人员理解复杂的自然现象或社会现象，如预测气候变化、货车高速情况监管等，推动科学进步和社会发展。
01.发现商业机会。通过挖掘数据中的潜在模式和趋势，企业可以发现新的商业机会，优化产品和服务，满足客户需求，提高市场竞争力。
02.提高决策效果。数据价值挖掘可以为决策者提供更全面、准确的信息，帮助他们做出更明智的决策，降低决策风险。
03.优化资源配置。通过分析数据，企业可以更好地了解资源的利用情况，优化资源配置，提高效率和效益。
04.推动创新和发展。数据价值挖掘可以帮助企业发现新的创新点和发展方向，推动产品和服务的创新，促进经济和社会的发展。
05.提升用户体验。通过分析用户数据，企业可以了解用户需求和偏好，优化产品设计和服务流程，提升用户体验，增强用户黏性和忠诚度。
综上所述，数据价值挖掘的意义在于发现有价值的信息和见解，帮助企业优化决策、提高竞争力，推动创新和发展，提升用户体验，促进经济和社会的可持续发展。
数据宝作为国有数据资产代运营服务商，有着丰富的数据资源链接能力、专家算法模型能力和场景挖掘落地应用能力。
数据资源链接能力：数据宝已获得50+央企、国企权威数据源直连授权，数据基础领先。孤立的数据很难被打造成数据产品，需要大量多元的数据资源进行融合，并根据场景去打造成数据产品，这样才能具备流通交易属性，从而实现公共数据资产化运营。数据宝是市场上为数不多已连接众多数据资源的厂家，且数据源为权威、海量的国有大数据，能够赋能企业的数据资源完成数据资产化。
专家算法模型能力：数据宝集聚科研人才，有强大的人才和技术支撑，在全国有8大技术研发中心，与中科院、国家公共大数据重点实验室、100+高校产研共创，成立大数据工程实验室，专攻数据资产化实施路径，自主建设大数据资产管理平台，研发出数据无痕交互引擎，数据水印，隐私计算等技术，确保数据资产化安全合规。此外数据宝国有大数据资产管理服务平台为完全自主研发，拥有28大核心专利技术及27大独立软件著作权，并获得DCMM、CMMI、ITSS等众多行业安全体系认证，为算法模型开发奠定了强大有力的支撑。
场景挖掘落地应用能力：数据宝擅长数据应用场景挖掘，数据宝在数据应用场景挖掘方面已经有7年历史，有300多个数据应用场景，另外，数据宝还有历史场景服务带来的实际价值金额，为数据进行合理估值提供依据；此外，数据宝有10000多个合作伙伴，这为企业寻找应用场景潜在客户提供帮助。
数据宝提出“数据雪球”理论，通过数据资产管理体系建设实现数据治理与价值挖掘，进而实现数据数据资产识别、资产确认、成本计量、成本归集与分摊、列报与披露闭环的数据资产入表服务。目前数据宝已经有广西等项目的案例。
数据宝作为数字广西集团“大数据交易中心项目”的承建方，在数字广西集团的指导下，该项目以数据交易为手段，服务于经济社会产业发展，数据宝基于数据资源优势，数据资产入表理论优势，数据治理优势、价值挖掘等技术优势，助力大数据交易中心项目连通到政务、交通、气象等权威合法国有数据资源方，数据涵盖数百种行业，基本覆盖市场主流数据需求，通过云资源、经济数字、社会数据的“聚通用”，实现数据价值评估、数据资源变现等能力，助推政务、经济、社会大数据开发和应用，形成广西最大的大数据交易中心，助力走出一条“广西模式”的数字经济发展经路径。
数据资产入表的目的是为了充分认识数据资源的价值，真实反映经济运行状态的需要，促进数据流通使用，实现按市场贡献分配的需要，以及培育数据要素市场发展。
数据资产入表是指将数据确认为企业资产负债表中的资产一项，即将其列入财务报表中体现其真实价值与业务贡献。具体操作包括在企业资产负债表中增设“数据资源”项目，反映数据资源的账面价值或满足资本化条件的支出金额。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资源可以被确认为无形资产或存货。存货项目下的数据资源是指符合存货准则规定的定义和确认条件的数据资源，而无形资产项目下的数据资源是指符合无形资产准则规定的定义和确认条件的数据资源。
在数据资产入表路径中，数据资产评估是不能绕过去的步骤，过程包括估值与定价，这是数据资产入表的重要步骤之一。原因在于：
商业决策与财务决策的需要：数据资产作为一种新型生产要素，其价值正在被不断认知和挖掘。数据资产的估值和定价能够帮助企业进行更准确的商业决策和财务决策，比如投资决策、运营决策等。
数据资产的特性决定：数据资产具有非实体性、无消耗性、零成本复制性等特点，这使得数据资产的估值和定价相比其他有形资产更为复杂。数据资产的这些特性使得其在交易流通过程中，其价值的体现更为关键，因此需要进行估值和定价。
数据资产的交易流通：随着多样化数据资产的交易流通，估值和定价已离不开数据资产的功能与场景（应用行业/领域）以及交易阶段 。数据资产的估值和定价能够帮助数据资产在交易流通中更好地实现其价值，进一步推动数据资产市场的发展 。
数据资产权属界定的需要：数据资产的权属界定相对复杂，估值和定价可以帮助企业明确数据资产的权益归属，保护数据资产的权益不受侵犯
数据资产化的需要：数据资产化是数据要素的重要趋势，旨在最大化释放数据的核心价值 。估值和定价是数据资产化的关键步骤，只有通过准确的估值和定价，才能更好地实现数据资产的价值，推动数据资产化的进程。
正因为数据资产估值和定价的重要性，数据资产评估便作为数据雪球的第六步，也就是整个入表环节的最后一步，自然也起到了承上启下的地位。因为它作为上一个循环的结束，以及下一个循环的开始，是让数据资产不断增值中重要的一步，如果无法对数据资产进行有效的评估，那么可能造成数据资产入表后无法凭借数据雪球使其价值不断上升。
数据资产的评估是在数字经济时代中非常重要的问题。评估是确定数据资产的价值和交易价格的过程，对于数据资产的管理、交易和利用具有重要意义。
数据资产质量评估是一个重要环节，它的目标是确保数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等。质量评估的方法包括但不限于：层次分析法、模糊数学法等。
而在数据资产评估中，主要分为两种评估，分别是数据资产质量评估和数据资产价值评估。
1.数据质量的定义和评估：数据质量的好坏直接影响数据资产的价值。数据质量评估的主要指标包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等。准确性指的是数据的正确性，一致性则是数据的一致性，完整性则是数据的完整性，规范性是指数据的格式和规范，时效性是数据的更新速度，可访问性则是数据的获取便利性。
2.数据质量的评估模型：数据质量评估模型主要用于评估数据的质量。例如，在传统成本法的基础上，考虑数据资产的成本与预期使用溢价，加入数据资产价值影响因素对资产价值进行修正，从而建立数据资产成本法评估模型。
3.数据资产的质量评估：数据资产的质量评估主要有以下几个方面：数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等。数据的准确性和一致性主要是指数据的正确性和数据之间的一致性，数据的完整性则是指数据的完备性，数据的规范性是指数据的格式和规范，数据的时效性是指数据的更新速度，数据的可访问性则是数据的获取便利性。
4.数据资产的质量评估结果的应用：评估结果可以用于指导数据资产的管理和运用，帮助企业更好地发挥数据资产的价值，提升企业的竞争力。
总的来说，数据资产质量评估是一个复杂的过程，需要专业的知识和技能。同时，由于数据资产的特性，其质量评估的结果可能会受到许多因素的影响，包括数据的来源、数据的处理方式、数据的使用环境等。
另一方面数据资产的价值评估是一个复杂的过程，涉及到数据资产的多个复杂过程，需要根据具体情况进行详细分析。同时，数据资产的价值评估也是一个动态的过程，需要随着市场环境和技术的变化进行不断的调整和更新。
目前对于数据资产的评估存在不少的。常见的方法包括成本法、市场法和收益法。
数据资产评估中的成本法，是一种基于形成数据资产的成本来评估其价值的方法。虽然数据资产的成本和价值先天具有弱对应性且其成本具有不完整性，但对于某些数据资产，使用成本法进行价值评估仍然具有一定的合理性。
在传统成本法的基础上，考虑数据资产的成本与预期使用溢价，加入数据资产价值影响因素对资产价值进行修正，从而建立数据资产成本法评估模型。
对于那些无法对应到业务场景的数据，我们可以将其对应到各自的来源系统中，以建造和运维成本来评估此类数据的数据价值。借助元数据或数据资产平台功能，统计数据资产数量，及单一资产项下存储的数据规模，结合数据及产品的加工复杂程度，对数据资产总成本进行分割，识别单一数据资产，一个单位规模，轻度加工时所产生的成本金额。
在数据资产评估业务中，首先要根据数据资产形成的全部投入，分析数据资产价值与成本的相关程度，考虑成本法的适用性。然后，确定数据资产的重置成本，包括合理的成本、利润和相关税费。
总的来说，成本法是一种简单而有效的数据资产评估方法，尤其对于那些无法直接对应到业务场景的数据资产，通过成本法可以进行有效的评估和管理。
数据资产市场法是一种评估数据资产价值的方法，主要通过市场交易的数据来进行估值。它是数据资产评估的三种主要方法之一。
数据资产是指合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源。数据资产市场法的应用，可以帮助企业更准确地评估其数据资产的价值，从而做出更有效的决策。
具体来说，数据资产市场法通过分析市场上的数据交易价格，来推测出数据的价值。通过对大量的市场交易数据做多元化的分析，可以找出数据资产与其价值之间的关系，从而为企业提供一种量化数据资产价值的方法。此外，这种方法还可以帮助企业了解市场对数据资产的需求，以及数据资产在市场中的竞争地位。
然而，数据资产市场法在实践中也存在一些挑战。例如，由于数据资产的价值易变性，对数据资源入账价值的可靠性和企业价值判断存在重大影响。此外，数据资产的成本归集难、收入成本匹配难、数据资产资本化与费用化的区分标准统一难等问题，也对数据资产市场法的应用提出了挑战。
尽管存在这些挑战，数据资产市场法仍被广泛应用于数据资产的评估和管理中，因为它能够提供一种有效的方法来量化和理解数据资产的价值。在未来，随着数据资产市场的发展，数据资产市场法的应用也将更加广泛和深入。
而在数据评估中，华东数交正好可以提供过往数据交易记录，这些正是市场法对数据客观评估有力信息，因为这一些数据交易记录很多来自市场。通过过往数据交易记录，数据资产可以更加客观的被批个股，从而在变为可计量的资产时能够更加准确。
数据资产收益法是一种评估数据资产价值的方法，它通过预计数据资产所带来的收益来评估其价值。这种方法在实际操作中比较容易操作，是目前对数据资产评估比较容易接受的一种方法。
1.它能够更好地体现数据资产的内在经济价值，因为它是通过预测数据资产所带来的收益来评估其价值的。
3.它还可以更好地体现数据资产的生产价值，因为它是通过预计数据资产所产生的经济收益来评估其价值的。
虽然数据资产收益法的操作性和可行性较强，但由于数据资产的特殊性，这种评估方法中对于数据资产价值的判断就变得非常关键，也是这种方法还需要改进的原因。数据宝的数据资产评定估计是在交易流通中来锚定数据资产价值，对收益法进行了改进。
