不平凡的2020年已經過去，在這一年中國正式提出將“數據”與土地、勞動力、資本、技術并稱為五種要素，提出要“加快培育數據要素市場”，數據作為生產要素之一已經上升成為國家級戰略布局，未來數據要素的市場化配置將是重要的發展趨勢。
從企業和政府機構等需求端來看，隨著互聯網時代大數據應用的普及化，越來越多的企業/機構開始意識到數據的重要性，并積極推動數字化建設，以建立基于自身業務積累的數據采集、分析體系，從而形成自身的數據生產要素，并將這些數據要素應用到實際的管理決策之中。
伴隨中國市場企業數字化建設的不斷深入，數據要素除了滿足于日常的管理運營之外，也開始呈現出數據資產化的狀態，可以說現階段中國市場在數據要素的應用上正處于將散亂的各項數據整合加工過渡到數據資產的數據資產化階段。
01數字化建設需求旺盛
數據要素的積累呈爆發式增長
從宏觀經濟發展環境來看，中國經濟發展已經邁入增速換擋期，未來中國經濟發展將更多的面向產業升級方向，會逐步告別粗放式的發展模式，邁向高技術含量的產業上游。因此，中國不斷推出中國制造2025、“新基建”概念、信創產業扶持政策等各項產業升級舉措，并推出《國家數字經濟創新發展試驗區實施方案》，希望打造中國的數字智能產業。
數據變成資產的實施路徑是什么？需要哪些工具？
在這樣的背景之下，中國企業/機構也面臨較高的改革轉型壓力，尤其是數字化建設需求空前巨大，再加上疫情的影響進一步加劇了企業、政府機構等向數字化轉型的迫切程度，大量企業希望通過數字化建設實現降本增效，實現企業在管理思想、業務模式、營銷策略等各個方面的轉型升級。
因此，在中國經濟邁入增速換擋期的當下，中國市場的數字化建設需求呈現急劇增長的態勢。伴隨數字化建設程度的不斷提高，將會有更多的企業、政府機構等積累產生大量數據資源，越來越多的企業/機構開始意識到這些數據的價值，并希望對這些數據要素進行整合與管理，以便于為企業/機構管理者提供決策輔助支撐。
02數據要素應用發展已歷四個階段
現在邁入第四階段——數智融合階段
初步梳理來看，海比研究院認為中國市場數據要素的管理和應用已經歷四個階段，分別是起布階段、成長階段、變革階段和融合階段。
起步階段主要是以數據的收集、存儲和查詢為主，典型代表產品是數據庫，而隨著數據量的不斷發展，原有簡單的數據存儲查詢已經無法滿足企業對數據要素的需求，由此開始進入成長階段，開始重視數據的處理與分析，比較具有代表性的產品就是數據倉庫和商業智能系統（BI）。
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隨著中國互聯網的大發展，大數據平臺開始興起，大量企業積累的數據進入大數據級別，由此開啟了將業務進行數據化的過程，從而將數據要素應用推進到第三個階段，即變革階段。隨著企業對數據要素的重視程度越來越高，應用越來越來深入和廣泛，因此促使數據要素的管理和應用進入了新的發展階段。
從2017年開始，中國市場首先推出了數據中臺的概念，開始嘗試數智融合發展的方向，希望提供數據對管理決策的智能輔助功能，由此開辟了數據要素管理與應用的第四個階段，即融合階段。融合階段最大的特點就是數據與各項先進技術的融合發展，以及伴隨數據的整合而出現的數據資產化現象。隨著云計算、5G等技術的成熟與發展，未來企業/機構大數據與人工智能、云計算、物聯網等方面的技術融合將是大勢所趨。
03數據融合階段的兩大路徑：
智能決策和數據資產化與變現
在數據融合階段，數據要素的應用方向產生了兩個分支，除了滿足于日常運營和管理決策之外，又出現了將數據要素整合為資產包，并進行統一管理和銷售變現的第二個重要方向。伴隨著中國市場的數字化建設程度不斷深入，越來越多的機構建立并積累了基于自身業務的數據源，很多機構在對這些數據整合之后除了輔助管理層決策和日常運營之外，也在嘗試將這些數據轉變為商品，實現收入目標，從而實現數據資產化的過程轉變。
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現階段，中國市場中的大多數企業和機構在數字化建設過程中，對于數據要素的管理與應用更多的是集中在輔助運營和決策方面，而對數據資產化的管理與變現方面關注較少。
海比研究院認為，從數字化建設的角度來看，數據是企業/機構的重要資產、關鍵生產要素，將數據整合成資產包，發揮生產要素的作用，就是數字化建設的根本目的。因此，未來企業/機構對于數據資產化的需求將會逐步提高，將是數智融合階段數據發展的兩大路徑之一。
04數據資產化的發展歷程與概念
海比研究院認為，數據資產化可以粗略的劃分為兩個階段，一個是數據資產形成階段，主要是源數據、數據采集、轉化、存儲環節，另一個是數據資產的管理使用與變現階段，包括數據挖掘、數據分析、可視化、數據內部應用和數據交易變現等。
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現階段，中國的企業和機構在數據資產化方面大多數是處于第一個階段，也就是數據資產的形成階段，這得益于數字化建設的推廣，也得益于互聯網的發展以及物聯網、工業互聯網、5G等技術的成熟與應用，企業/機構可以獲得大量的內部生產運營數據、管理數據、工業設備數據、三方數據等，通過對這些不同來源渠道的數據進行整合即可建立基于自身業務的數據資產，從而實現數據資產化。
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在數據資產形成階段，最大的特點就是將過去不同來源渠道的數據進行整合，將源數據、數據采集、存儲、分析、管理與應用的各個環節捏合成為一個整體，從而形成基于企業/機構自身數據資源的數據資產包，我們將這個數據要素的全流程整合過程稱之為數據資產化。
將數據資產化過程中所需要的源數據、數據采集、存儲、處理、應用的一切軟件產品和服務，海比研究院統稱為數據資產化工具。
05數據資產化的業務價值鏈分析
對于一家企業/機構來說，數據資產化的業務價值鏈可以分為五大環節，七小環節。五大環節分別是源數據、數據采集、數據存儲、數據處理和數據應用，而數據應用又可以分出三個小環節，分別是可視化、內部應用和交易變現。
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源數據主要是數據的源頭，數據采集則包括數據抽取、清洗、加載等內容，數據存儲則主要是將采集清洗后數據進行保存，數據處理則包括數據挖掘、數據檢索、商業智能分析等?？梢暬瘎t是主要側重于數據集成與可視化展示方面；內部應用則主要強調數據對企業/機構內部運營、管理決策的支持，體現其作為生產要素的價值；交易變現則更多關注數據業務化、數據資產的變現等方面。
從整個數據資產化的業務鏈條來看，源數據、數據存儲和數據交易變現是戰略環節，能對整個業務鏈條產生重大影響，如果可能的話，提供數據資產化工具的廠商應將其經營范圍覆蓋這些戰略環節，或與之結成戰略同盟，以此來鞏固其在業內的優勢地位。
06數據資產化工具
針對企業/機構數據資產化的各個環節都具有很多典型工具，例如數據采集環節有ETL、API、爬蟲等，數據存儲環節則有數據倉庫、數據庫、數據湖等，數據處理則有商業智能BI、數據科學平臺、數據報表等，數據應用方面則有可視化產品、數據中臺、數據產品等。
數據變成資產的實施路徑是什么？需要哪些工具？
因此可以說，現階段所有能為企業/機構提供數據產品和服務的廠商都可以是數據資產化工具的供給方，這些廠商將覆蓋源數據、數據采集、數據存儲、數據處理和數據應用等數據資產化的完整業務鏈條。
海比研究院希望通過系統的梳理數據資產化工具市場，從企業/機構數據資產化建設的需求端和提供數據資產化工具的供給端（數據產品和服務商）兩個方面來分析，為需求端呈現中國數據資產化工具的市場發展情況、優秀的數據資產化工具代表、成功案例，幫助有數據資產化需求的企業、政府機構等探索如何建立符合自身要求的數據資產化方案。
同時，也為供給端呈現當下中國市場數字化建設過程中的數據資產化工具的需求情況，讓數據產品和服務類廠商了解當下中國市場需求端的數據資產化現狀，以及所需的產品工具或解決方案有哪些，未來應該如何更好的推出符合企業/機構需求的數據資產化工具產品。
為此，海比研究院、中國軟件網聯合中國軟件行業協會，將于2021年3月18日舉辦報告發布會，首發《2021中國數據資產化工具市場研究報告》。該報告主要基于海比研究院對中國企業/機構級數據資產化工具方面的長期追蹤研究與觀察，結合對中國市場代表性企業/機構的調研，利用定性和定量相結合的研究方法編寫完成，希望幫助供需兩端破解企業/機構數據資產化過程中所面臨的問題，以及現階段市場發展現狀與發展趨勢，為推動中國企業/機構級數據資產管理的應用與普及貢獻研究的力量。