由於筆者從事的是去區塊鏈與隱私計算領域相關技術研究，日常工作中也會與應用場景打交道，所以對數據的確權、定價、資產化、流通邏輯技術、法律等方面的問題也保持着好奇心和關注度。
今天偶然發現一本數據資產領域的書——《數據資產論》作者：北京大學光華管理學院教授 王漢生。
於是決定一探究竟。
閱讀思路
按照筆者個人的看書習慣，我先大致瀏覽了目錄，第一至七章是王教授關於統計學、數據分析領域的一些觀點，第八至十章纔是關於“數據要素”在確權、定價、資產化、流通中的邏輯、技術、法律等方面的問題。
起初看了豆瓣和微信讀書的評分以及書評，評價一般般，但本書畢竟是北大光華的教授所著，相必還是有真知灼見。
明確了我讀本書的目標是瞭解“數據資產化”領域的知識後，我決定速讀本書。
搜了一下業界對王教授的採訪以及他本人的公開講稿，快速理解本書的思想。
我主要閱讀了以下兩篇文章：
1、光華思想 41期 數據資產論
2、作者訪談 | 《數據資產論》王漢生
觀點1：數據資產的定義
首先我覺得需要釐清以下兩個問題，自然能理解“數據資產”的定義。
Q1：什麼是數據？
A1：電子化的記錄都是。
Q2：什麼是資產？
A2：按照會計學的定義能夠產生預期經濟收益的資源都叫資產。
由於會計上對資產的定義就是“能夠產生預期經濟收益的資源”，而數據一般擁有一定的價值，且能產生預期收益，因此數據本質上是一種資產。
既然數據是資產，那麼數據資產的價格如何定義呢？
現代金融學有一個基礎模型：資本資產定價模型（capital asset pricing model）
任何資產的生產成本跟它對應的商業價格無必然關係，價格是由其創造的價值驅動的。
所以數據資產的價格由其創造的價值驅動。
觀點2：數據可分析性
筆者個人理解，數據可分析性只有在下面兩種情況纔會體現出來，一是當數據的量達到一定程度時；二是當這組數據與所預測問題高度相關時。
良好的數據可分析性一定是要不斷優化，不斷接近所預測問題真相的，當然預測精度問題無法得到完美接近，只能是不斷接近真相。
觀點3：數據確權面臨的挑戰
整體而言，數據相關的權益特別難界定。
我們國家今年也頒佈了數據安全、個人信息保護的相關法律和條例，但還處於較爲初期的階段，很多細節還未形成，社會上也沒有相關的數據安全相關的審判案例，整個社會對於數據安全的意識還未形成。
除了社會意識層面外，數據確權存在明顯的跨界問題：對律師來講技術是一個重大挑戰，因爲他們無法得知數據是如何被採集利用的，哪些人有權限、在什麼情況下可以使用等；而對技術人員來講法律條文又是一個很大的挑戰。
另外就是利益問題，平臺總是希望儘可能採集更多的數據，消費者總是擔心自己的隱私等合法利益得不到保障，因此我們應該找到各方合理利益訴求的平衡點，這需要足夠的實踐去磨合。
如果這些問題解決好了，數據纔會有市場，有了市場就會有數據資產定價，這樣數據資產纔會真正流通起來。
觀點4：數據資產交易的發展方向
王教授提出：“數據資產交易必須是標品，而數據指數就是這樣的標品。”
其中“數據指數”是指將原始數據進行加工後得到的數據。對數據進行加工是爲了避免不泄露隱私信息，比如具體的業務實踐中金融機構需要的信用指數，保險公司需要的健康指數等。
因爲數據的複製成本爲零，所以要求買方不能把轉賣購買的數據指數。
觀點5：數據質量和數據治理
要改善數據質量，必須得依靠市場，不大可能通過自律或監管來實現。因爲市場會定價，質量不好、對業務沒有改善的數據不會有市場。
在數據治理上，王教授不太傾向於設立一個統一的數據監管機構，但確實需要統一的關於數據規制方面的法律法規。
法律法規可以被看作是社會基礎設施平臺上的一部分，任何人破壞數據治理的法律法規就會有相關的部門去處理，而不再需要單獨的數據監管部門出面，更不需要每個行業數據治理都成立一個監管機構。
推薦閱讀：
1、《區塊鏈是構建產業互聯網的可信基礎設施》
2、《隱私計算佈局思考》
和花一輩子都看不清的人， 註定是截然不同的命運。
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