在数字经济时代，数据已与土地、劳动力、资本、技术并列为关键的生产要素。如何将海量、分散、异构的原始数据，转化为标准、可信、易用的数据资产，释放其核心价值，已成为政府与企业数字化转型的核心课题。

本文将结合国家政策背景、行业普遍痛点，以酷德数据自研一站式数据中台解决方案为例，深入剖析数据要素资产化的实践路径。

清晰明确概念：资源化与资产化的本质区别

首先，我们要知道什么是数据资源化、数据资产化，必须清晰界定“资源化”与“资产化”的本质差异，这是理解整个数据要素市场价值跃迁的基础。

• 数据要素资源化： 核心是“聚、治、管” 。它关注的是将分散、异构、质量不一的数据进行汇聚、清洗、整合、标准化，形成统一、可信、可用的数据资源。这解决了数据的“有无”和“好坏”问题，是价值释放的基础前提。其产出物是规范化的数据模型、洁净的数据湖/仓，酷德数据能提供数据要素资源化全流程方案：数据采集，档案数字化服务，数据行业标准化咨询等。

• 数据要素资产化： 核心是 “评、用、营” 。它是在资源化基础上，对数据资源进行价值评估、服务封装、业务赋能和运营管理，使其成为可度量、可流通、能直接产生经济效益或社会效益的数据资产。这解决了数据的“价值”和“效用”问题，是价值实现的最终目标。其产出物是数据资产目录、API服务、数据产品（酷德数据自研一站式中台、智能数字档案馆平台）、

简而言之，资源化让数据“可信可用”，而资产化让数据“可变现、可赋能”。

国家政策背景

知道了什么是数据要素资产化，那我们要知道为什么做这个事情，一是国家政策背景，二是现实需求需求痛点。

首先，理解数据要素市场化的政策背景，不能仅停留在文件名称，而需洞察其内在的演进逻辑和深层驱动力。这一过程可分为三个关键层次：

一、战略定调与基础制度构建（破冰层）

2020年，以《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》为标志，数据首次被正式提升为生产要素。

2022年，“数据二十条”（《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》）的出台，解决了最根本的“无法可依”问题，创造性提出了数据资源持有权、加工使用权、产品经营权等“三权分置”的产权制度框架，为数据的确权、流通、交易和收益分配奠定了法律基石。

这一层的核心是“破冰”，明确了数据的资产属性，为后续所有工作提供了理论依据和法律保障，这意味着，数据在法律上被明确定义为一种可界定的、具有经济价值的资产。

二、行业落地与基础设施建设（实施层）

在顶层设计之下，各部委和地方政府密集出台细分领域政策。例如，国家推动建立各类数据交易所（如北京、上海、深圳、贵阳等），为数据交易提供公开、透明的市场环境。

国资委要求央企加快推进数字化转型，将数据治理能力纳入考核体系；各地政府纷纷成立大数据局/大数据中心，旨在打通政府内部数据孤岛，推动公共数据资源的社会化利用。

这一层的核心是“铺路”，建设数据流通所需的“铁公基”（交易所、平台、机构），将战略转化为具体行动，这意味着，数据资产的价值即将在公开市场接受检验和定价。对于企业，尤其是国企和大型行业龙头，数据治理与资产化能力已从未被量化的“软实力”，变为可被考核的“硬指标”。行动迟缓，不仅意味着竞争力落后，更可能在政策考核中处于不利地位。

三、安全合规与可信流通保障（护航层）

《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的相继实施，构成了数据领域的“三驾马车”。它们并非限制数据利用，而是为数据要素的流通划定了“车道”和“交通规则”，确保流通在安全、可信、合规的轨道上进行。

它传递出一个明确信息：数据的资产化必须在安全、可信、合规的框架内加速进行。合规不是可选项，而是入场券。这反而为像酷德数据这样具备全栈信创适配能力和全过程安全方案的服务商，提供了广阔的舞台。

国家政策已形成从“明确身份”到“建设市场”再到“保障安全”的完整闭环，

从“为什么做”的宏观定调，进入“怎么做、必须做”的微观落地阶段，对于任何组织而言，推进数据要素资源化不再是“可选项”，而是在政策东风下实现高质量发展的“必答题”。

现实需求痛点

尽管方向明确，但在实践中，数据要素资产化过程面临诸多挑战，导致数据“躺”在库里，无法变成可用资产，与宏大的政策导向形成尖锐对比的，是组织内部数据管理的普遍困境。这些痛点不仅是技术问题，更是战略与管理能力的短板，具体表现为三大“痛点”：

一、管理痛点：技术债如何转为资产表？

数据管理长期局限于IT部门，关注存储与性能，是成本中心。而财务体系无法将其识别为资产进行计量和运营。这种脱节导致数据“家底”不清、投入产出比（ROI）模糊，决策层因看不到直接价值而缺乏持续投入的决心，形成恶性循环。

二、价值痛点：数据供应链为何如此迟滞？

业务侧的数据需求无法被快速、准确地满足。一个简单的数据分析需求，往往需要跨越多个部门，经历漫长的审批、取数、核对流程，价值兑现周期远超业务创新的速度。数据要素无法顺畅地流入业务价值链，其潜在价值在漫长的等待中被消耗殆尽。

三、流通痛点：如何打破“数据仓”实现聚合效应？

部门壁垒、系统异构、标准不一，导致数据被困在一个个“数据仓”中。内部尚且无法流通，更遑论参与外部市场交换。数据的核心价值在于聚合与碰撞，流通的阻滞使得组织空有数据规模，却无法产生“1+1>2”的聚合效应。

这些痛点使得数据要素被困在“资源化”的初级阶段，无法向“资产化”的高级阶段跃迁。它消耗着巨大的IT成本，却难以产生应有的业务回报，这种“高投入、低产出”的现状正是焦虑的来源。

这些痛点的本质在于，缺乏一个将数据为核心资产的核心载体和运营体系。而这个载体，就是数据中台。

酷德数据中台解决方案

酷德数据以“数据治理为核心，AI智能赋能为引擎”，构建了“治理-洞察-赋能”三位一体的数据价值转化体系。自研一站式数据中台，正是这一体系的完美体现，为数据要素资源化提供了全流程的解决方案。

经过数据中台的处理，数据从原始的、杂乱的“矿石”，被冶炼加工成标准化的、可随时取用的“工业零件”和“成品”。具体表现为两种核心形态：

1.体系化的数据资产目录

数据不再是散落的文件，而是像图书馆的藏书一样，被分门别类、标注清晰，形成全局可视、可查、可理解的数据资产地图。

2.服务化的API接口

数据不再需要复杂的导出和导入，而是被封装成标准的API服务，能够被前端业务应用像调用水电一样“即插即用”，快速支撑创新业务。

（数据中台系统架构展示）

以下酷德数据中台的架构是如何实现这一转变的：

阶段一：战略与规划——统一共识，顶层设计

1.业务驱动 

酷德团队会与客户共同成立项目组，通过高层访谈、业务研讨会，明确数据中台要支撑的核心战略目标和优先级最高的业务场景（如精准营销、风险管控、政务服务“一网通办”）。

（数据中台服务阶段展示）

2.资产盘点

进行全面的数据资产盘点，不仅盘点数据本身，更盘点数据相关的业务流程、组织角色和现有系统，形成现状图谱。

3.规范制定

建立数据中台运营所需的整套标准规范，包括数据分类分级标准、数据质量标准、数据安全规范、API服务管理规范等。

（数据中台服务阶段展示）

阶段二：平台与治理——夯实基础，提升密度

1.数据集成与研发

中台支持对接多种数据源（本地IDC、阿里云、华为云等各类云环境），通过离线、实时同步等方式，打破数据孤岛。随后，在数据研发模块，通过规范建模、指标工厂、算法开发等工具，对数据进行清洗、加工、整合，形成标准化的数据模型和指标体-系，这是提升数据“可信度”和“价值密度”的关键一步。

2.全链路数据治理与资产管理

• 数据地图与血缘： 自动构建数据资产的全局地图，并提供表级、字段级甚至作业级的全链路血缘分析。当发现数据质量问题，可快速追溯至源头，明确影响范围。

• 数据质量管控： 支持自定义质量校验规则，对数据进行实时或周期性监控，生成质量报告，并形成问题发现、派单、整改、复核的闭环管理。

• 数据安全与生命周期： 集成数据脱敏、加密、访问权限控制等功能，并对数据从创建、归档到销毁的全生命周期进行自动化管理。

（数据中台服务阶段展示）

阶段三：服务与运营——释放价值，持续进化

1.API服务化与标签中心

这是价值实现的关键一步。在数据服务模块，业务人员或开发者可以基于资产目录中已治理好的数据，通过API工厂或标签中心，以低代码或配置化的方式，快速生成数据服务API。这些API具备完善的授权、限流、计费和监控能力。

2.持续运营与优化

数据中台的建设不是项目的结束，而是运营的开始。酷德数据强调建立长效的运营机制，包括建立数据资产运营团队，定期评估数据资产的使用率、价值贡献度，并基于业务反馈不断优化数据模型和服务，形成“数据赋能业务-业务产生新数据-数据反哺中台”的良性循环。

阶段四：安全与信创保障——为数据要素流通保驾护航

酷德数据提供全过程数据安全方案，从治理方案指导、组织架构优化到信创工程实施（国产操作系统、数据库）、移动安全实践，确保数据在资源化过程中的安全合规，满足涉密项目的高要求。其产品高度融合信创生态，解决了国家关键领域的数据安全痛点。

（数据中台服务阶段展示）

我们深知，数据中台不是一个一蹴而就的项目，而是一个需要持续运营的系统工程。其落地路径遵循：需求调研 -> 分析总结 -> 标准规范设计 -> 系统建设 -> 持续运营优化。通过专业的项目管理和交付体系，确保数据中台能够真正在客户现场扎根生长，持续释放数据要素价值。

酷德数据中台核心架构

酷德数据自研一站式数据中台，采用"五层一体"的架构设计，形成从数据采集到价值变现的完整闭环。

1.数据接入层

数据接入层支持多源异构数据接入，包括CAD设计数据采集、移动端数据采集、智能物联采集与边缘计算等，实现全域数据汇聚  。这一层对应政策中"强化高质量数据要素供给"的要求，确保数据来源的多样性和可靠性。

2.数据汇聚层

数据汇聚层通过AI档案数字化、国产属性空间结构化等技术，实现PB级结构化与非结构化数据的高效存储与管理。这一层解决了数据标准化和存储的问题，为后续治理和应用奠定基础。

3.数据中台层

数据中台层是核心数据治理与服务能力层，包括行业数据体系构建、数据统一服务、分布式存储等。这一层直接对应数据要素资源化的关键环节，通过数据治理将原始数据转化为高质量数据资产。

4.业务服务层

业务服务层提供智能分析、业务赋能能力，如智能分析、风险预警、智能体+OCR+RPA+低代码平台等  。这一层将数据资产转化为业务能力，实现数据价值的释放。

5.智能分析展示层

智能分析展示层面向终端用户提供可视化与交互能力，支持IOC智能城市可视化、BIM综合管廊可视化运维等场景 。这一层使数据资产的价值可视化，便于业务人员理解和应用。

（数据中台系统架构展示）

该架构设计与酷德数据全产业链服务的定位高度契合，通过五层一体协同机制覆盖数据采集、治理、分析、应用的完整生命周期，这一架构不仅满足技术需求，更打通了从原始数据到业务价值的转化通道，为数据要素资源化提供全方位支撑。正是数据要素资产化的完成标志。

数据中台价值实现路径

一、资源化阶段：夯实资产化根基

此阶段对应“全过程精益化数据治理”和“全景数据中台研发”模块，目标是打造高价值密度的数据资源。

1.智能集成与开发（“采掘与精炼”）

依托与多家云平台（阿里云、华为云等）及大数据基础组件（CDH, TDH等）的深度兼容，中台实现全域数据无缝集成。

随后，通过数据研发模块中的规范建模和指标工厂，对原始数据进行标准化、模块化加工，形成口径统一、业务含义明确的标准数据模型与指标体系。为后续流通应用奠定基础。

2.全链路治理与资产管理（“入库与盘点”）

在数据治理模块，通过数据地图、全链血缘、数据质量等核心功能，构建企业统一的数据资产目录。这份目录不仅盘点数据“有什么”，更清晰记录数据的来源、质量、血缘关系、安全等级和责任人，实现数据资产的“可视、可查、可懂”。至此，数据完成了从原始资源到可管理、可度量的潜在资产的转变。

二、资产化阶段：释放数据要素价值

此阶段是价值实现的关键，对应数据服务”和“数据安全”等模块，核心在于API服务化。

1.服务化封装与开放（“上架与流通”） 

酷德数据中台的API工厂和标签中心，是将数据资源转化为数据资产的“核心生产线”。

业务人员或开发者可以基于资产目录中已治理好的高价值数据（如客户画像标签、经营分析指标），以低代码方式快速生成标准、稳定、安全的API服务。这使得数据能够以标准接口的形式，被前端应用“即插即用”。

2.价值实现与运营（“消费与增值”）

当业务系统通过调用这些数据API服务，实现了精准营销、风险控制或运营效率提升时，数据便真正发挥了其作为生产要素的价值，完成了从“成本中心”到“价值中心”的转变。

通过API授权、计量、监控等功能，可以对数据资产的使用情况进行跟踪和度量，为未来的数据资产定价和运营提供依据。这正是数据要素资产化的完成标志。

数据中台助力数据要素市场化

数据要素的价值实现，是一场从“资源化”到“资产化”的系统性工程。它要求我们超越传统的数据治理思维，迈向以服务化和运营为核心的数据资产建设新阶段。而一个设计优良的数据中台，正是实现这一战略跃迁的最可靠桥梁。

在国家政策引领和数字化浪潮的双重驱动下，将数据要素资源化为可用的数据资产，已是必然选择。酷德数据的一站式数据中台解决方案，通过构建统一资产目录实现数据的“可视可管”，通过API服务化实现数据的“可用的好用”，完整地打通了从数据汇聚到价值释放的全链路。为政府和企业架起了一座从“可信数据”到“可用资产”的坚实桥梁，是应对当前挑战、赢得未来竞争的有力武器。