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数据资产化产生背景
在宏观数据要素战略背景下 数据融合阶段存在两大路径，数据资产化与管理是其中路线之一
在数据融合阶段，数据要素的应用方向产生了两个分支，除了满足于日常运营和管理决策之外，又出现了将数据要素整合为资产包，并进行统一管理和销售变现的第二个重要方向。伴随着中国市场的数字化建设程度不断深入，越来越多的机构建立并积累了基于自身业务的数据源，很多机构在 对这些数据整合之后除了辅助管理层决策和日常运营之外，也在尝试将这些数据转变为商品，实现收入目标，从而实现数据资产化的过程转变。
数据资产化发展阶段
数据资产化可以粗略的划分为两个阶段，分别是数据资产形成阶段和数据资产管理与变现阶段。数据资产形成阶段则分为两个环节，分别是数据基础能力和业务数据化两个环节，主要是以源数据建设、数据采集、数据分析与应用等为主，市场大部分最终用户都处于第一阶段，甚至较大比例最终用户处于数据基础能力建设环节。数据资产管理与变现阶段，则包括数据资产化和数据资产变现两个环节，包括数据全流程治理、数据分析、可视化、数据决策应用和数据营销变现等。
数据资产化展现形式与概念
数据资产化将大数据市场各环节整合成一体，作为资产进行管理
数据要素现有状态
现阶段用户的数据多处于散布状态，并没有进行统一的集合、 管理与分析。
数据资产化状态
在数据资产形成阶段，大的特点就是将过去不同来源渠道的数据进行整合，将源数据、数据采集、存储、分析、管理与应用的各个环节捏合成为一个整体，从而形成基于企业/机构自身 数据资源的数据资产包，海比研究院将这个数据要素的全流程 整合过程称之为数据资产化。
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