1.大数据资产的属性

数据是一种客观存在，并以一定形式表现出来。大数据是数据中的一种，随着计算机技术的发展及其内在价值的发现而进入人们的视线。简单地说，当数据具有资产属性时，就可以成为数据资产。在目前的会计分类中，数据资产应该归属到无形资产，那么大数据是不是数据资产呢？大数据是否有数据资产或者无形资产的属性和特征呢？大数据资产的内涵和外延如图5-1所示。

图5-1　大数据资产的内涵和外延

通过图5-1有关数据、大数据、无形资产、数据资产和大数据资产概念的内涵和外延的变化，可以得到数据资产概念的基本内涵：一是数据资产可以给公司和组织直接或间接带来资金、现金、等价物等，也可以是某种可能性，体现在公司和组织经营的各个方面。二是数据资产可以是物理形式的，如书本、备忘录、档案、表格、照片、记录，也可以是电子形式的文件，如数据库、日志、各种电子表格、录音录像、程序等。三是公司和组织可以自行产生数据资源，也可以从外部、市场购买和合作使用各种数据。四是带来经济利益的表现可以是货币形式，也可以不是，但随着数据资产交易量的扩张及其在国民经济中地位的增强，货币计量将是需要的，会计准则中公司和组织的资产负债表也将会明确要求将数据资产或者大数据资产纳入其中。

2.大数据资产的特征

（1）大数据资产的自然特征。一是大数据资产是一种客观存在，其产生和存在可以合法或者不合法。二是大数据资产的计量具有波动性。三是大数据资产不具有实物形态。大数据资产的存在有赖于实物载体，需要存储在有形的介质中，比如计算机硬盘、移动硬盘。大数据通过数据挖掘形成资产后，虽然以抽象的形态存储于介质中，但资产价值与存储的介质无关，因而不能将置于某一项实物形态的资产上。大数据的商业功能即常见的商业模式，包括租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式及大数据技术提供模式。四是非消耗性。大数据资产在使用和消费中不会对大数据资产起消灭作用，也不会使大数据资产失去原来的使用价值或效用，这就是非消耗性。五是积累性。大数据资产一旦出现，不仅可以满足同时期人类的需要，而且可以通过信息的保存、积累、传递达到时间上的延续，满足后代的需要，这就是信息资产的累积性。六是增值性。大数据资产进行开发利用可以获得成倍、成百倍甚至更多的高于投入的收益。

（2）大数据资产的价值特征。通过对比经典的资产管理理论，可以得出大数据资产的6个核心价值特征。一是大数据资产是一类可供不同用户使用的资源。同实物资产、无形资产一样，大数据资产首先是一种资源，可以通过合理应用创造价值。但与前两类资产不同，大数据资产的应用范围更广，不再局限于企业内某一专业，甚至不再局限于企业内部，企业可以通过将其自身的数据资产进行出租、出售而产生效益。二是通过大数据资产产生的价值应大于其生产、维护的成本。大数据的产生、存储、维护、管理都是需要成本的，只有那些创造的价值大于其成本的数据才可以归为数据资产。类似资产回报率，可以提出“数据回报率”的概念，即数据回报率=数据效益/数据成本。从这个角度来看，当前企业所积累的海量数据中，可以归入资产一类的只占非常小的比例。三是大数据资产是有生命周期的。既然是资产就必然存在生命周期，简单来说就是数据会过时，不是保存越多越好、越久越好，当其价值已经无法抵消其存储、维护成本后，就应该将其进行“退役处置”，就如同设备资产一样。同时，大数据资产管理中也要实现对数据采集、存储、维护、应用、归档的全生命周期管理。四是公司和组织控制权要求。大数据要成为公司和组织的资产，作为主体的公司和组织一定要拥有控制权。目前来看，大数据所有权问题一般比较清晰，只有涉及个人信息的那部分相对模糊。五是公司和组织拥有收益权。资产能带来经济利益是共识，如果不能带来经济利益，再多的大数据也只能是垃圾，公司和组织还要为这些大数据支付额外的存储费用。六是大数据可以量化为货币，即货币化。货币是人们进行经济活动的通用语言，数据用货币计量有两个基础：首先，社会要对数据的价值达成基本的共识并愿意进行交换，同时法律上要对此做出明确的规定。其次，货币作为会计信息的统一计量单位，有利于不同公司和组织、不同行业用同一口径衡量反映其财务状况和经营成果。

（3）大数据资产的“雪球”效应。经济学上所谓的边际收益递增，即更高的效率，更低的成本。传统产业生产始于对自然物质资源的加工、利用，扩大再生产是以外延式即投入更多资源的方式实现的，已越来越受到物质资源有限性和生态问题的限制，生产的资源成本逐步增高。大数据具有无限增长的可能性，数据资产因此具有边际收益递增的能力。企业只有尽快启动大数据资产生产与管理策略，才能发挥“雪球”效应，才能获得更大的竞争优势，在未来的竞争中立于不败之地。(www.daowen.com)

（4）大数据飞轮效应。飞轮效应是指为了使静止的飞轮转动起来，一开始必须使很大的力气，一圈一圈反复地推，每转一圈都很费力，但是每一圈的努力都不会白费，飞轮会转动得越来越快。达到某一临界点后，飞轮的重力和冲力会成为推动力的一部分。这时，无须再费更大的力气，飞轮依旧会快速转动，而且不停地转动。这就是“飞轮效应”。如图5-2所示，只要公司能够利用客户数据为第三方开发出增值服务，就能支持公司持续地、免费地为客户提供更多的服务，而更多的服务将产生更多的客户行为数据，利用这些数据又能为第三方提供新的增值服务，形成良性循环。

图5-2　大数据飞轮效应

在大数据飞轮效应作用之下，公司从第三方获取的收入越多，能够为客户提供的免费服务就越多，尤其是基础性质的服务，如通信、语音、广播、电视、中介、医疗、文化等。

大数据的飞轮效应还远不止于此，拥有垄断性的、独一无二的数据资产，可以取代第三方的相关服务，引发产业资产重组和产业组织新的生态结构，如图5-3所示。

图5-3　大数据飞轮效应引发产业融合

第三方依赖数据公司提供的客户行为数据，向客户提供产品或者服务。如果数据公司中止向第三方提供客户数据，数据公司就可越俎代庖，向客户提供原本属于第三方提供的客户数据服务。因此，凡完全依赖客户行为数据分析开展的业务，都将被大数据飞轮所吞噬。谁率先启动大数据管理，谁就能从飞轮效应中获得产业竞争优势，在产业的竞争与趋势中占据主导地位。当前，互联网业利用大数据优势侵蚀传统的金融业，而一些有实力的金融巨擘也开始进军互联网服务领域，就是最好的说明。