数据要素价值化蓝图：全景、认知与路径

（1）作者背景资深：作者是数据领域资深专家，曾任凯捷咨询亚太区副总裁、阿里云中国区咨询总经理、ThoughtWorks数据智能总经理、埃森哲资深咨询经理。拥有25年企业数字化转型、数据战略实施落地经验。
（2）既实用又科普：本书既从实践的角度讲解了数据资产价值变现的方法和路径，又从科普的角度介绍了数据要素的各种必备常识。
（3）图文并茂易懂：为了便于读者理解，书中总结了大量信息量丰富的模型图和框架图，能帮助读者快速梳理知识体系，通俗易懂。

内容简介
这既是一本系统讲解数据资产价值变现的入门书，又是一本全面介绍数据要素的科普书，它能帮助零基础的读者厘清数据要素各种概念并建立系统的知识体系，同时还能掌握数据资产价值变现的必备认知、实现路径和实操方法。本书由凯捷咨询前亚太区副总裁、阿里云中国区前咨询总经理撰写，全球数据资产理事会（DAC）联合出品。本书是《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》一书的姊妹篇，后者讲了如何制定数据战略、梳理数据场景、开发数据产品，如何利用精益数据方法转型为数字化企业；前者为数字化企业的数据资产变现给出了方案。
全书一共17章，分为5篇。
第一篇 数据要素基础与政策环境
首先详细介绍了数据要素的定义、特征以及20余个该领域的相关概念，彻底厘清读者对数据要素的认知；然后全面分析了国家在数据要素领域的布局以及与之相关的各种政策和法规。
第二篇 数据要素价值化
详细阐述了如何实现数据要素价值化，具体包括数据资产管理、数据治理与确权、数据资产评估与定价等多个方面，提供具体的方法和操作指南；同时介绍了数据资源入表，数据监管、合规与安全，数据资产的交易，数据要素市场，以及数据基础设施，帮助读者全面理解和实践数据价值化路径。
第三篇 公共数据要素价值化
重点介绍了公共数据要素的基本知识，并通过公共数据要素价值蓝图，让读者直观了解公共数据的价值构成和实现路径，为公共数据的利用提供参考。
第四篇 产业数据要素价值化
聚焦于产业数据要素，介绍其基本知识，并通过产业数据要素价值蓝图，让读者清晰地看到产业数据的具体价值构成，以更好地利用数据驱动业务发展。
第五篇 个人数据要素价值化
聚焦于个人数据要素，介绍其基本知识，并通过个人数据要素价值蓝图，让读者学习到个人数据的价值实现过程，从而更好地理解和保护个人数据资产。
总体而言，本书可以提升企业管理者对数据的敏感度，以做出更具前瞻性的决策；提升数据专家职业能力，掌握数据要素的深层次价值；助力科技行业从业者了解数据如何驱动行业创新，抢占未来市场。

目录
前言
第一篇　数据要素基础与政策环境
第1章　全面认识数据要素
1.1　数据要素的定义和特征2
1.1.1　数据要素的定义2
1.1.2　数据要素的典型特征3
1.2　数据要素相关的重要概念5
1.2.1　数据6
1.2.2　数字经济7
1.2.3　数据资源8
1.2.4　数据资产8
1.2.5　数据产品9
1.2.6　数据治理12
1.2.7　数据资产确权13
1.2.8　数据资产评估14
1.2.9　数据资源入表14
1.2.10　数据知识产权15
1.2.11　数据产品/知识产权登记16
1.2.12　数据交易平台17
1.2.13　数据交易机构17
1.2.14　数据要素流通18
1.2.15　数据定价18
1.2.16　数据交易19
1.2.17　数据运营19
1.2.18　数据监管20
1.2.19　数据资源化20
1.2.20　数据资产化21
1.2.21　数据资本化21
1.3　重要法律法规22
1.4　中国数据要素的发展与布局23
1.4.1　从传统生产要素到数据生产要素23
1.4.2　数据要素赋能业务的4个阶段25
1.4.3　数据要素价值流通共享的4个挑战28
1.4.4　中国数据要素发展的4个阶段33
1.4.5　从应用优先到数据优先36
1.4.6　从应用副产品到战略要素的演进36
1.4.7　数字化时代数据战略的6个目标37
第2章　数据要素的政策环境
2.1　相关政策法规解读41
2.1.1　详解“十四五”规划41
2.1.2　详解《数字中国建设整体布局规划》45
2.1.3　详解“数据二十条”46
2.1.4　详解《企业数据资源相关会计处理暂行规定》48
2.1.5　详解《关于加强数据资产管理的指导意见》50
2.1.6　详解《“数据要素×”三年行动计划
　　　（2024—2026年）》52
2.2　组建国家数据局54
2.2.1　国家数据局的成立背景和历程54
2.2.2　国家数据局的职能56
2.2.3　国家数据局的机构设置56
2.2.4　国家数据局的重要举措57
2.3　新质生产力与数据要素62
2.3.1　新质生产力提出的背景62
2.3.2　新质生产力解读63
2.3.3　数据要素是新质生产力的重要组成部分68
第二篇　数据要素价值化
第3章　数据要素价值化链路
3.1　数据价值化过程剖析72
3.1.1　传统生产要素价值化的典型示例72
3.1.2　数据报表价值化示例73
3.1.3　数据智能价值化示例75
3.1.4　数据产品交易价值化示例77
3.1.5　数据产品资本化示例79
3.2　数据要素价值化的4个特点80
3.3　数据要素价值化的3种形式81
3.4　实现数据价值化全链路的3个阶段82
3.4.1　阶段一：数据生产（S1 源数据）83
3.4.2　阶段二：数据采集加工（S2 数据资源）84
3.4.3　阶段三：数据价值化（S3 数据资产）87
第4章　数据资产管理
4.1　数据资产管理基本知识96
4.1.1　数据资产管理的定义96
4.1.2　数据资产和普通资产的共性97
4.1.3　数据资产管理的发展97
4.2　数据资产管理的重要性和价值99
4.2.1　数据资产管理的七大重要性99
4.2.2　数据资产管理的价值100
4.3　数据资产管理的范围102
4.4　典型的数据资产管理框架介绍103
4.5　数据资产管理与数据治理、数据管理的关系112
第5章　数据治理与确权
5.1　数据治理概述116
5.1.1　数据治理的定义116
5.1.2　数据治理的价值117
5.1.3　企业级数据治理的主要工作内容119
5.2　价值驱动的精益数据治理121
5.2.1　传统数据治理的六大挑战121
5.2.2　六大挑战的四大应对策略122
5.2.3　精益数据方法打造价值驱动的数据治理123
5.2.4　精益数据治理的六大新范式124
5.3　数据确权概述126
5.3.1　数据确权的定义126
5.3.2　数据确权的必要性127
5.3.3　数据权属概念剖析128
5.4　数据确权的挑战和方法129
5.4.1　八大挑战129
5.4.2　典型方法131
第6章　数据资产评估与定价
6.1　数据资产评估文件解读133
6.1.1　《资产评估基本准则》解读134
6.1.2　《数据资产评估指导意见》解读141
6.2　典型的数据资产评估流程149
6.2.1　数据资产评估的4个阶段149
6.2.2　数据资产评估关键过程的检查点151
6.3　数据资产定价152
6.3.1　数据资产定价的难点和应对策略152
6.3.2　数据资产定价模型154
第7章　数据资源入表
7.1　数据资源入表概述156
7.1.1　数据资源入表概念解读156
7.1.2　数据资源入表对数据要素市场的十大推动作用156
7.1.3　数据资源入表，从费用化到资本化159
7.1.4　数据资源入表给企业带来新的机遇和创新160
7.2　数据资源入表关键解读161
7.2.1　数据资产的确认条件161
7.2.2　将数据资产以无形资产的形式披露165
7.2.3　将数据资产以存货的形式披露166
7.2.4　数据资源披露（未作为无形资产或存货确认的
　　　数据资源）167
7.3　如何实现数据资源入表168
7.3.1　数据资源入表的挑战和应对机制168
7.3.2　数据资产计量172
7.3.3　数据资源入表的九大步骤174
7.3.4　数据资源入表典型流程176
7.3.5　典型数据资源入表案例剖析180
第8章　数据监管、合规与安全
8.1　数据监管、合规与安全概述189
8.1.1　数据监管189
8.1.2　数据合规191
8.1.3　数据安全192
8.2　数据安全体系194
8.2.1　战略层194
8.2.2　管理层197
8.2.3　操作层198
8.2.4　技术层202
8.3　数据分级分类与保护203
8.3.1　数据分级分类203
8.3.2　不同级别数据的保护策略205
8.3.3　敏感数据的特殊保护206
8.4　数据隐私保护207
8.4.1　隐私保护原则与方法207
8.4.2　隐私风险评估与应对209
8.5　数据泄露防范与应对211
8.5.1　数据泄露风险分析211
8.5.2　数据泄露的防范措施212
8.5.3　应急响应流程与恢复措施213
第9章　数据资产的交易
9.1　数据资产交易的定义和类型215
9.1.1　按交付标的划分216
9.1.2　按交易模式划分217
9.1.3　按参与主体划分220
9.2　数据资产交易的典型流程221
9.2.1　深圳数据交易所的数据资产交易流程221
9.2.2　上海数据交易所的数据资产交易流程224
9.3　数据资产交易的商业模式、价值和特点228
9.3.1　数据资产交易的典型商业模式228
9.3.2　数据资产交易的价值234
9.3.3　数据资产交易与数据资源入表的关系234
第10章　数据要素市场
10.1　数据要素市场概述237
10.1.1　数据要素市场的概念及现状237
10.1.2　数据要素市场的趋势240
10.1.3　数据要素市场面临的挑战246
10.2　数据要素市场生态蓝图248
10.2.1　数据要素市场全景图248
10.2.2　数据要素供给方252
10.2.3　数据要素需求方256
10.2.4　数据要素中介方258
10.2.5　数据要素服务方264
第11章　数据基础设施
11.1　数据基础设施概念剖析268
11.1.1　数据基础设施的六大功能269
11.1.2　数据基础设施的五大类型278
11.2　数据基础设施的发展趋势282
11.2.1　数据基础设施成为世界各国竞争的重要内容282
11.2.2　数据基础设施的四大技术趋势284
第三篇　公共数据要素价值化
第12章　公共数据要素概述
12.1　公共数据的基本内容292
12.1.1　公共数据的定义292
12.1.2　公共数据的特点293
12.1.3　公共数据的典型类型294
12.2　公共数据利用的困难、挑战和应对296
12.2.1　公共数据利用的8项挑战296
12.2.2　公共数据利用的应对举措298
第13章　公共数据要素价值蓝图
13.1　公共数据要素价值化302
13.1.1　公共数据利用价值蓝图302
13.1.2　典型的公共数据要素价值化场景304
13.2　公共数据授权运营306
13.2.1　公共数据运营建设的几种模式309
13.2.2　公共数据授权运营全景311
13.2.3　公共数据资产运营探索—数科公司313
第四篇　产业数据要素价值化
第14章　产业数据要素概述
14.1　产业数据要素的基本内容318
14.1.1　产业数据要素的定义和分类318
14.1.2　产业数据要素的特点320
14.2　产业数据要素流通交易的挑战和应对321
14.3　产业数据要素流通交易的4种典型模式323
14.4　产业数据要素流通交易的趋势展望327
第15章　产业数据要素价值蓝图
15.1　场景驱动的产业数据要素价值化329
15.1.1　产业数据要素的典型价值场景330
15.1.2　场景对于数据要素价值化的重要性334
15.2　产业数据要素价值化场景蓝图335
15.2.1　数据要素×工业制造337
15.2.2　数据要素×现代农业338
15.2.3　数据要素×商贸流通340
15.2.4　数据要素×交通运输342
15.2.5　数据要素×金融服务343
15.2.6　数据要素×医疗健康345
15.2.7　数据要素×应急管理346
15.2.8　数据要素×气象服务348
15.2.9　数据要素×城市治理349
15.2.10　数据要素×绿色低碳351
第五篇　个人数据要素价值化
第16章　个人数据要素概述
16.1　个人数据的基本内容354
16.1.1　个人对数据看法的转变354
16.1.2　个人数据的定义355
16.1.3　个人数据的特点和生产加工利用的原则356
16.2　个人数据的分类和生产过程357
16.2.1　个人数据的典型类型357
16.2.2　不同类型个人数据的生产过程358
第17章　个人数据要素价值蓝图
17.1　世界各国个人数据利用的现状分析360
17.1.1　美国个人数据利用的现状分析360
17.1.2　欧盟个人数据利用的现状分析362
17.2　个人数据的业务场景蓝图366
17.2.1　个人数据要素的价值实现366
17.2.2　个人数据要素的典型应用场景368