数据的基本特征包括种类多样、获取速度快、质量参差不齐、来源多渠道、 非标准化、非结构化和相互隔离等，但其可重复使用、几乎零成本复制以及可 以共享的特性为数据技术、法律政策、会计制度等提出了新的挑战。
随着大数据时代的发展，越来越多的组织认识到了数据治理的重要性。但 对于多数非技术型组织来说，数据治理是什么、如何进行数据治理、数据治理 能为组织带来什么利益，仍然是数字化转型过程中困扰多数组织的基础性问题。
国际数据管理《DAMA 数据管理知识体系指南（第 2 版）》（DAMA-DMBOK2） 指出“数据管理是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其 整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程”。 该《指南》强调了，数据资产管理是提升数据资产价值的前提，而目前多数组织普遍面临的重要难题之一即数据管理、数据治理能力缺乏，导致无序的数据 资源难以转化为数据资产。
由于缺乏数据治理能力，在数据采集、存储、处理等环节可能存在不科学、 不规范等问题，导致错误数据、异常数据、缺失数据产生，无法确保数据的完 整性和准确性。另一个方面，组织由于缺乏统一的数据标准，导致多个部门采 集的数据往往因为统计口径差异，阻碍后续数据建模、分析、运用；更为关键 的是，由于数据治理能力缺乏，导致数据质量不高，将会严重影响数据资产的 价值评估，不利于数据资产价值的实现。
截止目前，我国仍未从法律层面对数据权属有明确的规定。而当前对数据 要素的认识已经从“资源”拓展到“产品”和“资产”。数据要素权属的界定 方式和实现机制，将决定数据产品的流通效率、数据资产的计量范围。故而数 据权属不明或者说数据确权“无法可依”是阻碍数据资产价值实现的重要因素：
其一，传统的法律规范对权利保护的制度难以解释数据权利。对于数据产 品的权利保护，多数仍以知识产权权利主张保护，如对相关的数据产品申请著 作权、对某些数据挖掘、加工分析处理的数据工具申请专利，或者从反不正当 竞争角度对某些数据集主张商业秘密保护。然而，主张著作权保护的数据产品 要构成法律意义上的著作权，并非是数据本身，而是构成独创性的数据汇编方 法。这就会导致缺乏数据加工处理能力的组织，在数据本身无法获得著作权保 护时，很难实现数据要素流通，阻碍数据资产价值实现。且如若因数据产品相 关权益发生纠纷，在对于产品本身是否构成著作权的审查时需要经过一系列的举证质证后才可能被认定，大量增加了维权成本。此外，由于《专利法》明确 规定智力活动的规则和方法不具有可专利性，大数据相关算法可能亦无法取得 专利保护。又如，以商业秘密对数据主张保护在某些特定场景并满足商业秘密 构成的要件的情况下可行，但面临如通过爬虫抓取公开数据、通过算法还原原 始数据、个人非法获取企业数据等场景时仍无法给予全面直接的保护和救济。 故而，传统的法律规范在对数据这一新兴权利保护已显得捉襟见肘，需要有进 一步法律规范对数据权利进行必要的规定。
其二，数据权属不明，可能导致数据要素市场参与主体间的无序竞争。由 于数据本身的特征具有无限可复制性、非排他性等特征，可能导致多个主体间 对同一数据均享有相同权利。我国《民法典》第一百二十七条规定“法律对数 据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，但却未规定不同主体的数 据权益发生冲突时的解决规则，尤其在大型的企业平台间为了扩大市场份额， 互相设置数据壁垒，最终导致无序竞争。另一方面，正是由于数据权属的相关 规定模糊，企业利用这些法律漏洞，大规模收集数据并形成自身的财产权益， 尤其对于一些超大型互联网平台，还有可能利用自身的市场优势地位，在某一 领域形成数据垄断，破坏了数据要素市场的公平秩序，阻碍了其他企业数据资 产的价值实现，而随着数据要素交易流通市场的成熟，这一问题将会更加凸显。
其三，数据权属不明，导致个人信息主体与组织对个人信息利用上易引发 数据权属纠纷。经济学者薛兆丰教授就曾援引科斯的观点分析现实中的一些现 象，譬如电子阅读器 Kindle 的 Highline 下划线笔记功能中的数据信息归属： 用户主张该数据所有权，是基于其付费购买了 Kindle，且下划线笔记也是基于其阅读努力而亲手作出，并且笔记数据中可能还蕴含了用户独创性的解读；亚 马逊同样会主张，这些数据产生并存储在它的平台上，笔记数据应归属于平台。
另外，根据《个人信息保护法》，个人信息主体还享有撤回同意权、删除 权、携带权等权利。个人信息主体可以对企业利用其个人信息开发的数据产品， 要求删除、撤回个人信息等。但问题是，对于企业来说，实际上企业对基于合 法加工形成的数据产品也享有数据财产权益，在面临个人信息主体权利主张时， 二者的权利保护孰先孰后？在 2022 年 12 月 19 日，由中共中央 国务院发布了 《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中（下简称“数据二 十条”）提出了“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党 的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，坚 持改革创新、系统谋划，以维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前 提，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线……”；从该意见可 以看出，在政策层面，当二者权利发生不可避免的冲突时，优先考虑保护前者。 此外，根据中国人民大学教授、著名民法学家王利明教授的观点也认为，在二 者发生权利冲突时，应当优先保护具备人格权益性质的个人信息权益。诚然， 从政策及理论的层面，权利冲突的解决机制已经越来越明确，但在尚未上升至 法律层面时，数据权属不明的问题，仍有可能在个案中会存在权利边界模糊和 冲突问题，影响了组织参与数据要素市场的积极性，不利于数据资产价值的实现。
“数据资产计量”，即对于数据资产的价值采用历史成本法、公允价值法、 数据因素法、评估计量法等方法对其进行价格计量。而基于法律政策的不完善、 数据本身的特征、缺乏统一的计量方法和计量标准、缺乏同类数据资产市场价 格参考等因素，导致数据资产价值在估值定价时很难被真实客观地反映。
目前，我国对组织形成的数据资产，如何进行会计处理，如何对数据资产 估值定价等等一系列问题，均处于探索阶段，尚未从国家层面形成统一的规范。 我国财政部会计司于 2022 年 12 月 1 日发布的《企业数据资源相关会计处理暂 行规定（征求意见稿）》，该《会计暂行规定》是我国首次从国家层面对数据 资产“入表”建立相关规范。但是目前该文件尚未正式施行，且征求意见稿仅 适用于企业的数据资源“入表”，并未包括政府事业单位。再者，该文件中并 未列明具体的价值评估方法，且部分内容也有待在正式稿中完善，如：征求意 见稿中对数据资源的相关会计处理分为内部使用和对外交易两大不同类型，以 此方式将数据资源的会计处理原则分别纳入现有的无形资产和存货准则。但实 务中，企业往往还可能存在同时可供内部使用以及对外交易的重合性的数据资 源，在此种情况下，数据资源应当如何归类处理，仍需进一步明确。
022 年 10 月 25 日浙江省财政厅发布关于征求《数据资产确认工作指南(征 求意见稿)》意见的通知，率先从会计角度积极探索数据资产入表事宜，对后续 数据资产在会计确认的研究探索中，对各地、各行业有重要参考价值。
但目前从资产计量实践来看，除了缺乏数据资产会计计量方面的法律规定 外，计量方法本身仍有不完善。以《数据资产确认工作指南(征求意见稿)》为 例，其中关于“可靠计量”一节的要求，有学者认为“从数据资产计量角度看， 《征求意见稿》依托企业会计准则，推荐择优选择历史成本法、公允价值法、数据因素法、评估计量法等进行价格计量。从资产计量实践来看，历史成本法 相对保守，尤其是面对数据集成化运作带来的超大价值增量时，仅按照投入成 本得出的计量结果未必能够真实反映数据资产的市场价值。数据因素法引入加 权计量方案、评估计量法直接将计量任务委托给专业主体，力图真实反映数据 价值，但是这些计量方式方法的运作归根结底无法摆脱对市场的依赖。数据资 产的价值受场景影响较为明显，因此，如何公允地计量数据资产的价值，还需 要结合具体市场场景进行考量。如果缺乏健全的数据资产交易平台，无法获取 活跃的价格信号，那么则难以准确评估资产价值。由此可见，任何科学的方法 只有建立在完备的数据要素市场之上，才可能实现可靠的数据资产计量”（赵 建旭，2022）。
数据资产计量是数据资产价值形成的重要影响因素之一，基于数据本身的 特征，对其计量的方式方法区别于并且也难于传统的资产计量，目前我国的数 据资产计量相关制度还处于初级发展阶段，随着不断发展演化的进程，数据资 产计量难的问题将逐一得到解决。
