哪些数据可以成为数据资产？如何实现数据资本化？
在资产的定义中，我们可以看到“拥有或控制”和“带来经济利益”是资产的核心内涵。从资产的概念到数据资产，可以得出数据资产是企业拥有或控制的数据资源，能够给企业带来经济利益。
油在使用前只是一种黑色的液体。如果数据不被使用，只是一堆没有价值的信息，那么什么样的数据资源才能转化为数据资产呢？
可以“变现”的数据资源，可以明确视为“资产”的数据资源，表现为以下两种形式:可以帮助现有产品实现收入增长；数据本身可以产生价值。
数据赋能商业
数据有助于现金流，即数据本身并不产生价值，而是通过数据作用于现有产品，使其在创造收入和降低成本方面表现更好。企业通过这种方式对生产经营中产生的数据进行收集、整理和分析，服务于自身的经营决策和业务流程，从而提高产品收益。
数据本身产生价值。
利用数据优化业务是数据间接创收的一种方式。在这种情况下，数据所能产生的价值是很难评估的。在合法合规的前提下，允许数据以各种形式进行交易，是数据产生价值的直接方式。
数据“变现”的过程就是数据资本化可以直接产生有价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程。这个过程的成本在于数据采集、处理和存储的成本，属于比较容易实现的数据。用数据赋能商业有一个更复杂、更专业的资本化过程。我们通过一个案例来分析数据资本化的过程:
在投融资交易过程中，一家金融机构一直为缺乏固定标准界定企业的可投资性而苦恼，难以找到符合其投资标准的融资企业和项目，造成“钱找不到投资项目，有投资项目的企业拿不到钱”的现象。这个时候，这个机构迫切需要解决信息不完整、不对称、不透明、缺乏客观分析评估等问题，于是找到代码检测，希望通过大数据解决这个问题。
在了解了组织的诉求后，我们想出了一个数据资本化的解决方案:通过机器学习和人工智能分析企业大数据，得出解决方案。具体步骤如下:
企业数据通过社会数据、网络采集、机构数据、企业申报等数据源采集，主要包括工商信息、股权信息、行政处罚、销售年报、司法信息、知识产权、法律诉讼、税务信息等。
利用大数据技术进行数据清洗、数据合并、数据挖掘、数据标准、安全脱敏、多维关联等数据治理操作，提高数据质量。
利用机器学习技术学习专家打分，模拟专家对企业价值评估的决策过程，先建立评估模型，自动高效地对企业数据进行多维度、全方位的分析，最终生成企业评估报告。
随着数据资源的日益丰富，数据资本化将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。我们也将用扎实的技术打破数据之间的信息孤岛状态，应用云计算、大数据、人工智能技术，帮助企业实现数据资产运营。