随着数字化转型始终给各行各业带来实质性的业务提效以及控制翻新价值，“数据”，迅速成为与土地、劳能源、资本、技术等传统消费因素并列的，具有共同属性的新型消费因素。
在数字化视角中，以数据为物理载体，以算法和模型作为逻辑处置节点，将信息流高效率地继续转化为价值流。
而与之随同出现的一个概念，就是数据资产化。由于有价值属性，所以数据资源摇身一变，成为数据资产。
值得一提的是，关于企业来说，数据资产控制和数据资源控制，只管彼此仅一字之差，意思竟大不相反。
数据资源控制以数据自身为中心，目的是优化数据的品质和数据服务的效率；数据资产控制以数据价值为中心，目的是促成数据的流通和买卖，更宽泛、更高效地监禁数据的业务价值后劲。
数据资产化框架包含数据确权、数据定价、数据流通与买卖等多个环节的关键主题。关于这些主题并没有构成一致的方法和规范，因此，关于数据资产化的通常，业界关键在于早期探求阶段。
在大数据时代，数字化究竟是什么？有很多不同的解释。
从软件的角度，数字化是服务；从AI的角度，数字化是算法或模型；从信息价值的角度，数字化就是数据自身——数据资产化，目的就是把数据自身“炼就”成数字化的交付产物。
关于数据资产化，关键有这么几个关键意义：
首先，从数据迷信的原始法令看，跨畛域、跨专题的数据往往更有价值。因此，在满足法律和行业解放的条件下，应当激励数据流通和买卖。
其次，从数据一切者主体看，数据资产化可以处置企业的“财务困境”，提高企业估值，无利于撬动业务杠杆，监禁更多潜在产能。
第三，可以促成数据产业生态构成，从而“倒逼”企业放慢成功数字化转型进程。无论是数据控制，还是数据标注，这些因数据而发生的"老本项“，都会逐渐转化为“投资项”，企业主关于数字化投入的态度会逐渐扭转“向好”。
数据价值评价，是数据资产化的关键基础，同时也简直是最难的一件义务。
数据价值不能脱离数据的经常使用模式和经常使用场景来确定。
为了建设有效的数据资产体系，必定先确定数据究竟怎样用（如信息验证、内容介绍、决策允许、目的评价），有几种用法（如数据服务、数据模型、数据标签），以及谁来用（如团体、企业、政府）。
因此，现实化的数据定价模式应该是一个三维“函数矩阵”，而非繁难的系数相乘！
关于数据一切者来说，须要思考的并非一次性搭建完善的定价模型，而是须要经过case by case的模式，墨守成规地启动运行场景的填充。
未来，构建基于AI技术的数据资产加工才干以及面设计向行业运行的数据资产价值模拟方程式，都将面临极大的产业需求。
越来越多的传统企业，正在经过数据资产为“抓手”驱动自身业务减速改革，成功产业结构的矫捷化转型。
要知道，谁把握最关键的市场“信息”，谁在供应链中的话语权就愈减轻要。