隨著數字經濟的蓬勃發展，數據作為新型生產要素的地位日益凸顯。國家信息中心原常務副主任在接受專訪時指出，推動數據資產化已成為釋放數據價值、賦能經濟社會高質量發展的關鍵路徑，但這一過程仍面臨諸多現實難點，需要從技術、制度、市場等多維度協同破解。

難點一：權屬界定模糊，法律基礎亟待夯實

數據資產化的前提是清晰的權屬關系。數據在生產、流通、使用過程中往往涉及多方主體，其所有權、使用權、收益權等權利邊界尚不明確?，F行法律體系對數據產權的規定仍處于探索階段，缺乏統一、可操作的法律框架。這導致數據持有者不敢輕易共享，需求方難以合法獲取，數據交易市場因此受限。

破局思路：加快數據產權制度頂層設計，借鑒“三權分置”等思路，探索數據所有權與使用權分離的可行路徑。通過立法明確數據生成、收集、處理各環節的權利義務，為數據資產登記、評估、交易提供法律保障。

難點二：價值評估困難，市場定價機制缺失

數據不同于傳統有形資產，其價值具有非標準化、場景依賴性強、時效變化快等特點。如何對數據進行客觀、公允的價值評估，是資產化面臨的核心技術難題。目前缺乏權威的評估標準和方法，導致數據定價隨意性大，市場交易成本高昂。

破局思路：推動建立多層次的數據資產評估體系?？山Y合成本法、收益法、市場法等傳統方法，引入數據質量、稀缺性、應用潛能等維度，發展專業化評估工具。鼓勵第三方評估機構發展，并逐步形成行業共識與標準。

難點三：技術標準不一，互聯互通存在壁壘

數據來源多樣、格式異構、系統孤立等問題普遍存在。缺乏統一的技術標準與接口規范，使得數據整合、清洗、標注成本高昂，難以形成規?；?、高質量的數據集。數據安全與隱私保護技術要求高，進一步增加了合規性技術門檻。

破局思路：加強關鍵領域數據標準的制定與推廣，優先在政務、金融、工業等重點行業推動數據接口互認。大力發展隱私計算、區塊鏈等“數據可用不可見”的技術，在保障安全的前提下促進數據融合利用。

難點四：市場生態不健全，流通交易活力不足

成熟的數據資產市場需要活躍的供給方、需求方、中介服務方以及有效的監管。當前，數據交易平臺功能單一，多以原始數據“粗放式”交易為主，缺乏深度加工后的數據產品和服務。數據中介、經紀、審計等專業服務機構匱乏，市場信任體系尚未建立。

破局思路：培育多元化的數據服務市場，鼓勵發展數據清洗、分析、建模、可視化等增值服務。支持建設規范、透明、安全的數據交易平臺，探索“數據海關”“數據銀行”等創新模式。建立數據交易信用評價與監管機制，打擊非法數據買賣。

難點五：思維認知滯后，組織能力建設不足

許多機構仍將數據視為業務附屬品，而非核心戰略資產。內部數據管理分散，缺乏跨部門協同機制。既懂業務又懂數據技術的復合型人才嚴重短缺，導致數據資產化落地“最后一公里”受阻。

破局思路：提升全社會的數據資產意識，推動企業設立首席數據官（CDO）等職位，建立數據治理委員會。加大人才培養力度，通過校企合作、職業培訓等方式，構建涵蓋數據管理、分析、合規、運營的人才體系。

系統推進，以“信息技術咨詢服務”賦能轉型

數據資產化是一項系統工程，不可能一蹴而就。國家信息中心原常務副主任特別強調，專業的信息技術咨詢服務在其中扮演著“催化劑”和“連接器”的關鍵角色。咨詢機構能夠幫助各方厘清戰略方向，設計實施路徑，搭建技術架構，并協助建立管理制度與風控體系。通過內外合力，方能逐步攻克難點，讓數據真正從“資源”轉變為“資產”，進而成為驅動創新的“資本”，為數字中國建設注入強勁動力。