数字时代众所周知，数据是资源，更是资产。它不仅是一张数据表、一份文件资料，凡是产生信息的地方均在产生数据，以物理或电子的方式记录的数据资源既是数据资产（Data Asset）。相比有形资产，数据资产有着难鉴权、归属模糊、质量和价值难衡量等特点，因此对于数据资产的管理相对较难，甚至很多企业无从下手。
如何将数据资产管理的建立是需要一个漫长的过程，一般都需要经过：数据资源化、数据资产化及数据资本化三个阶段。
数据资源化：将分散的、原始的、未经加工的数据通过科学的方法和技术手段进行收集、整理和存储，从而使其成为可以被有效利用的信息资源。这一过程需要强大的数据收集能力，高效的数据存储技术，以及先进的数据管理模式。例如，社交媒体公司通过用户的互动行为收集数据，然后利用数据仓库技术进行存储和管理，以此作为分析用户行为和设计个性化推荐算法的基础。
数据资产化：将数据资源转化为可以直接产生经济价值的资产。这一过程涉及到数据的加工、分析和应用，要求企业不仅要有强大的信息技术支持，还需要具备深厚的数据分析能力和商业洞察力。数据资产化的结果可以是提高企业运营效率、创造新的产品或服务、优化决策过程等。例如，零售企业通过分析消费者购买数据，可以优化库存管理，提高销售额；金融机构通过分析客户的交易行为，可以开发出更加个性化的金融产品。
数据资本化：通过数据资产化创造的价值转化为企业的持续盈利能力，使数据成为推动企业增长的新引擎。在这一过程中，企业不仅要不断优化数据的收集和分析过程，还需要探索数据的新用途，开辟新的盈利模式。例如，多家企业通过数据分享和交易形成的数据生态系统，可以互补资源，共同创新，从而实现共赢。另外，数据也可以成为企业之间合作和竞争的重要资本，影响企业的市场地位和竞争力。
数据资产作为任何形式的社会组织数字化转型的基石，有着无可取代的地位。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，掌握了数据的真正价值，单位组织或企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现持续增长和发展。
文章结尾附上中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、CCSA TC601大数据技术标准推进委员会起草的《数据资产管理实践白皮书》，文中提供了一些在数据资产管理方面的实践。
