在当今数字经济蓬勃发展的时代，数据资产已成为推动企业创新与经济增长的关键力量。
从数据资源入表的实践情况出发，探究企业在数据资产核算方面的现状；进而分析数据资产在运营、投融资、质押融资等环节的市场表现与挑战；同时探讨数据资产对企业市值管理的影响以及资产通证化的全球实践。
从下面几部分聊聊行业分析：
1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？
1.什么时候需要做行业分析呢？
当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？
当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。
当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。
2.如何进行行业分析？
用PEST分析方法
PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。
3.案例
下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。
1）政策环境
政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：
相关法律有哪些？对公司有什么影响？
投资政策有哪些？对公司有什么影响？
最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？
2）经济环境
经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。
3）社会环境
社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。
4）技术环境
技术环境是指外部技术对公司发展的影响。
4.在工作中如何应用？
行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题
5.在生活中如何应用？
当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。
本报告汇总洞察基于文末245份数据资产行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，进群和500+行业人士共同交流和成长。
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| 上市公司 | 行业 | 数据资源-存货(万元) | 数据资源 – 无形资产(万元) | 数据资源 – 开发支出(万元) | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 中国电信 | 电信服务 | – | 10,507 | – | ||
| 中国联通 | 电信服务 | – | – | 8,476 | ||
| 中国移动 | 电信服务 | – | 2,900 | 4,100 | ||
| 同方股份 | 技术硬件与设备 | 5,798 | – | – | ||
| 观典防务 | 资本货物 – 航空航天与国防 | – | 818 | 3,034 | ||
| 航天宏图 | 软件与服务 | – | 3,674 | – | ||
| 每日互动 | 软件与服务 | – | 2,333 | – | ||
| 小商品城 | 商业和专业服务 | – | 845 | 910 | ||
| 拓尔思 | 软件与服务 | – | – | 1,738 | ||
| 开普云 | 软件与服务 | – | 382 | 795 | ||
| 中远海科 | 软件与服务 | 879 | – | – | ||
| 美年健康 | 医疗保健 | 752 | – | – | ||
| 海天瑞声 | 软件与服务 | 627 | – | – | ||
| 神州数码 | 技术硬件与设备 | – | 165 | 390 | ||
| 数字政通 | 软件与服务 | – | – | 502 | ||
| 南钢股份 | 材料 | 15,486 | – | – | ||
| 海通证券 | 金融 | – | 414 | – | ||
| 圆通速递 | 运输 | – | – | 373 | ||
| 交建股份 | 资本货物 – 建筑与工程 | 281 | – | – | ||
| 广电运通 | 技术硬件与设备 | – | – | 263 | ||
| 孩子王 | 食品与主要用品零售 | 258 | – | – | ||
| 佳华科技 | 软件与服务 | – | – | 256 | ||
| 国源科技 | 软件与服务 | – | – | 254 | ||
| 药易购 | 食品与主要用品零售 | 184 | – | – | ||
| 海格通信 | 技术硬件与设备 | – | – | 147 | ||
| 金盘科技 | 资本货物 – 电气设备 | – | – | 89 | ||
| 福石控股 | 媒体 | 55 | – | – | ||
| 日照港 | 运输 | 44 | – | – | ||
| 中文在线 | 媒体 | 40 | – | – | ||
| 中交设计 | 软件与服务 | 35 | – | – | ||
| 山东高速 | 运输 | 33 | – | – | ||
| 青岛港 | 运输 | 23 | – | – | ||
| 浙江交科 | 资本货物 – 建筑与工程 | 23 | – | – | ||
| 凌云光 | 技术硬件与设备 | – | 16 | – | ||
| 首药控股 – U | 医疗保健 | 16 | – | – | ||
| 合计36家 | 1,445 | 22,975 | 30,306 |
入表公司数量规模不大且金额体量较小，多数公司入表数据资源占总资产和净资产比例低，但少数公司借此扭亏为盈。入表公司行业分布广泛，涵盖电信服务、信息技术等多个行业，其中电信服务行业入表体量最大，信息技术行业入表企业数量最多，传统制造业和交通运输业也展现出数据资产化潜力。入表上市板块集中于主板，市值体量多在百亿左右。列报方面，无形资产和开发支出占绝对多数，入表数据资源主要为自行研发，类型以数据库、数据集和模型类为主，摊销方法以直线法为主，摊销年限集中在3 – 5年。
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然而，企业在执行过程中面临诸多难题。数据资源的合规与确权难度大，相关法律法规细则缺失，各地交易所认证不统一；软件、系统和数据资源的界定模糊，企业对其理解尚未达成一致；数据资源预期经济利益分析论证困难，后续支出处理也存在争议；数据资源审计面临挑战，缺乏统一标准和指南，对审计师专业能力要求高。
数据资产的多元应用与价值释放
数据资产的价值实现贯穿于多个领域，从运营到投融资，为企业发展带来新机遇。在运营层面，普华永道提出“数据资产运营五步法”，涵盖场景设计、模型搭建、数据补足、安全交互和收益分配。场景设计是数据应用的起点，企业可挖掘内部数字化转型场景，也可探索对外赋能的多元化商业场景，如基于卫星遥感数据在多领域的应用。模型搭建需综合考虑数据量、特征选择等多方面因素，以智慧城市建设为例，各领域通过搭建模型获取决策信息。
AI 基础数据服务是关键支撑。调研显示企业对高质量数据需求迫切，其已成 AI 研发企业重要伙伴。
AI 基础数据服务乃 AI 产业发展之关键支撑。加速获取并标注高质量数据，可有力推动 AI 算法的创新与持续优化。据 AI 基础数据服务厂商 LXT 对 322 家具有 AI 项目经验的美国企业所做调研显示，训练数据的资金投入占这些企业 AI 整体建设投入的 15%。其中，61% 的企业认为未来 2 至 5 年对数据的需求量将会增加，62% 的企业则认为数据质量比数据量更为重要。
LXT 的调研结果充分揭示出企业在 AI 建设进程中对高质量数据的迫切需求。鉴于 AI 基础数据服务厂商在高效提供高质量数据集方面所具备的专业能力，它们已然成为 AI 研发企业的重要合作伙伴，AI 基础数据服务无疑是推动 AI 产业发展的关键支撑要素。
数据补足环节，企业需从外部合法获取数据，当前数据要素流通存在确权、安全等痛点，主流数据交易所围绕合规、安全、估值构建交易生态。
AI普及化，助力非技术人员挖掘数据潜力，需安全集成数据平台确保质量、沿袭和治理。
这一变革正在悄然改变我们的工作方式。数据决策者们纷纷表示，他们的组织中，越来越多的非技术用户正在利用生成式AI从海量的数据中挖掘出有价值的洞见。为了确保这一过程的安全与高效，组织现在急需一个设计精良、集成了先进数据加密机制的数据平台。
理想的数据平台应当具备以下功能：
- 自动数据目录建立：平台能够自动构建组织的数据目录，让数据资产一目了然。
- 元数据整合与整理：利用元数据，组织可以更有条理地整合和整理数据，提高数据的使用效率。
- 情境化数据保护与治理：根据具体的业务情境，平台可以集中地保护及治理数据，确保数据的安全性和合规性。
- 内置自动化与智能功能：平台内置的自动化和智能功能可以深度剖析数据、提升数据质量，并追踪数据沿袭，为组织提供强大的数据管理能力。
这样的数据平台能够确保：
- 数据质量的提升：自动生成数据质量规则，以衡量数据的完整性、准确性和有效性。
- 端到端的数据沿袭追踪：自动生成数据沿袭，帮助您跟踪数据流、执行影响分析，并将沿袭作为跨数据和AI模型的治理和合规基础。
- 统一的数据与AI资产治理：集中管理、监控和审核数据授权、保留和分类，确保数据与AI资产的安全与合规。
安全交互依赖隐私计算技术，根据场景选择合适技术组合保障数据安全。收益分配关乎多方利益，需系统筹划以实现数据的高效流通与运营。
集团型企业可构建“一中心五统一”的数据资源内循环创新机制，促进数据价值释放。“一中心”即数据资源交易中心，统筹集团数据流通战略；“五统一”涵盖统一数据产品货架、合规保障机制、估值定价模型、流通交易机制和流通交易平台。该机制有助于集团内部数据资源高效流通，提升企业数据驱动经营能力，并为参与数据要素外循环奠定基础。
在投融资领域，数据资产投融资围绕债权类、股权类和创新类融资展开。债权类融资受头部数据交易所和银行推动，但面临数据资产包规划选择、价值评估和流动性等挑战。股权类融资在数据富集型和数据要素型公司中探索较多，引入数据资产后带来投资人选择、估值、尽职调查和投后整合等方面的新难题。创新类融资包括基于资产和基于收入的融资，虽有发展潜力，但面临资产包规模、数据合规、收益分配等挑战。
数据资产质押融资作为创新增信方式，虽比信息增信融资更具优势，但在确权、登记、估值、托管和处置等方面存在困难。上海数据交易所制定“一项规范，五项指引”，打造登记、估值、交易、披露、处置五项核心功能，通过交易方、平台方、服务方和监管方四方协同，构建数字经济高质量发展新生态。
先进数据存力以三层使能机制带动产业经济发展，2030年全球潜力大，中国前景好，还能赋能各行业提升生产力。
产业发展升级层面，先进数据存力凭借其 “核心 ICT 使能产业 – 数据要素全产业 – 产业数字化赋能” 的三层使能机制，有力地带动了海量产业经济的蓬勃发展。
数据资产与企业发展战略
数据资产对企业市值管理意义重大，可从价值传递、价值创造和价值实现三个维度助力企业提升市值。在价值传递方面，企业依据相关规定对数据资源进行盘点和披露，展示数据能力，改变估值逻辑，提升市场估值。价值创造上，企业利用数据优化现有业务收入和盈利结构，增强风险管理能力，开发全新数据业务，如银行构建风控模型、电商平台提供模型服务创造收入。价值实现层面，数据资产重塑企业估值，吸引战略投资人，企业还可分拆数据资产业务进行资本运作，提升整体估值和市场吸引力。
资产通证化是数据资产在全球发展中的新兴趋势。数据跨境流通是全球经济发展必然，目前有数据加工、跨境数据交易和数据共享三种应用方式，香港特区在其中发挥重要作用。数据资产通证化可通过真实世界资产形式在香港特区实现境内外数据资产交易流通，但当前资产代币化实践案例较少，面临法律框架不完善、数字结算形式缺失和身份验证成本高等问题。香港特区具备发展数字资产的优势，需加快推动数字资产生态系统发展，包括发行高质量数字资产、构建法律合规框架和制定长期战略愿景。
总结与展望
数据资产行业在政策推动下不断发展，企业在数据资源入表、运营、投融资等方面积极探索，但也面临诸多挑战。未来，企业需加强数据资产的管理与应用，提升数据质量和合规性，探索创新商业模式，以应对市场变化。同时，行业需要进一步完善法律法规和标准体系，加强监管，促进数据要素市场的健康发展。随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟，数据资产将在企业发展和经济增长中发挥更加重要的作用，为数字经济时代的发展注入强大动力。企业应抓住机遇，积极应对挑战，充分挖掘数据资产的价值，实现可持续发展。
本专题内的参考报告（PDF）目录
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- AI赋能数据资产管理革新：在数据标准等多领域的探索实践 报告2025-02-20
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- 金蝶：2024数据治理蓝皮书：助力企业数据资产化 报告2024-11-28
- 普华永道：2024年教育行业数据资产化实践系列白皮书之一-资源聚合，积… 报告2024-11-16
- 中国经济信息社：企业数据资产入表合规指引（2024） 报告2024-09-10
- 袋鼠云：数据资产管理白皮书（2024版） 报告2024-09-02
- 上海高级金融学院：中国企业数据资产入表情况跟踪报告：2024年第一季度 报告2024-09-02
- 济南市大数据协会：2024中国上市公司数据资产入表实践蓝皮书 报告2024-08-28
- 高金智库：2024中国企业数据资产入表情况跟踪报告 报告2024-08-27
- 北数所&清华大学：2024企业数据资产管理白皮书 报告2024-08-11
- 北数所&金杜律师事务所：2024数据资产治理蓝皮书（简版） 报告2024-08-11
- 全球数据资产理事会：数据资产入表财务实操手册 报告2024-07-15
- 广州数据交易所：数据资产化实践指南报告(2024年) 报告2024-07-01
- 赛迪：2023-2024中国数据资产发展研究报告 报告2024-06-24
- 亿欧智库：智慧医院评级标准2024解读-数据资产化时代下智慧医院发展研… 报告2024-06-19
- 用友：2024中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设白皮书 报告2024-06-18
- 金诚同达：数据资产合规管理白皮书（2024） 报告2024-06-16
- 天津市数据资源服务联合体：2024企业数据资产入表操作指引 报告2024-05-03
- 开放群岛开源社区：2023中国数据资产化发展趋势白皮书 报告2024-04-27
- 数据资源服务联合体：2024企业数据资产入表操作指引 报告2024-04-05
- 垦丁律师事务所：全国数据资产法规政策汇编（2024） 报告2024-04-05
- 北京金融科技产业联盟：2024金融数据资产估值与交易研究报告 报告2024-03-23
- 海南省大数据管理局：数据资产评估场景化案例手册 报告2024-03-14
- 中电金信：2023金融数据资产运营白皮书 报告2024-01-15
- 全球数据资产大会：数据资产政策宝典 报告2024-01-09
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- 上海数据交易所：2023企业数据资产化调研报告-基于上海数据交易所的挂… 报告2023-12-26
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- 上海数据交易所：数据资产入表及估值实践与操作指南 报告2023-12-01
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