1.3.2 数据的资产性
数据积累到一定规模后就形成了数据资源。数据资源的重要程度越来越凸显，已成为国家重要的战略性资源，驱动经济社会发展，提高生产效率，创造更多价值。对数据资源进行开发利用，挖掘其价值，逐渐成为人类的新需求。
在当今数据价值被广泛认同的情形下，数据给会计主体带来经济利益是可以肯定的。在经济业务活动中，会计主体可通过生产、采集、加工、购买等方式拥有并控制数据资源，并且可以通过出让数据、加工数据或提供数据服务来获取利益。
因此，数据资源是能够给会计主体带来经济利益、可以被会计主体拥有或控制的资源，其可以由会计主体过去的交易或者事项形成。数据符合资产的定义，具备资产的基本特性。此外，已有部分数据资源的成本或价值能够被可靠地计量，满足了资产的特征。
由此可见，能够带来利益的数据具备了资产的基本特性，如果一类数据能够被可靠地计量，它就符合了资产的条件，可以作为数据资产；对于暂时还不能被可靠计量的数据，可以暂时将它不当作资产。数据作为经济学和会计学意义上的资产的基本条件是具备的。
1.3.3 数据资产化
数据资产化是发挥数据要素价值、培育数据要素市场的必经之路。数据资产化就是要将数据资源转化成数据资产。
资产是一个经济学和会计学术语，是指由会计主体（政府、企事业单位等）过去的交易或事项形成的、由会计主体拥有或者控制的、预期会给会计主体带来经济利益或产生服务潜力的经济资源。数据资产可以通过交易或事项两种方式形成。
· 通过交易形成数据资产的探索：上海数据交易中心、贵阳大数据交易所等
成数据资产的好处是市场化的交易价格解决了数据资产化过程中的价值评估问题，挑战是数据出售方需要完成数据资产化，才可能将数据拿到市场上交易。
· 通过事项形成数据资产的探索：绝大多数数据资源拥有方（如商业银行、通信运营商、电商平台）是通过信息化的事项形成数据资源的，这些事项形成的数据资源是否可以变成数据资产呢？事实上，这些机构目前都在探索如何实现数据资产化的问题，例如数据权属问题和计量计价问题。只有这些机构完成数据资产化，才能将数据加工成数据产品并在市场上流通。
数据资产具有以往各类资产没有的资产特性，这使得其在资产化过程中，在数据资产形态、数据权属以及数据资产评估与定价机制等方面面临挑战。在数据资产化过程中，不能简单套用已有的会计体系处理数据资产，也不能将传统的资产标准运用到数据资产领域。因此，需要从法律、制度、财会、技术等多个方面进行研究和实践，最终形成数据资产化的方法。
