感謝官方的推薦和展示！
大資料時代，資料資產化這個非常猶豫而糾結的一個問題。題目來講，如何將資料資產化及資本化？他們實際上是一個問題。可能問這個問題的人想問如何將大資料商業化變現？這也是資產化和資本化的一種表現形式。既為資本有可能是為了融資，或者是為了商業化，也就是為了變現不知這樣理解是否正確。
實際上大資料的資產化和資本化也就是在商業化的途徑中，大資料需要看量，而今，資料都是以TB進行起步。1000萬資料為基本，意味著，如果你要考慮大資料的商業化，也就是說起步，門檻還是比較高的。另外就是，資料的領域非常重要。此處以最熱門的企業大資料為例，如果你的資料到現在還沒有過億。這意味著你在企業大資料領域的研究屬於中等偏下，如果你要商業化，將變得極為困難。
如果是將資料，屬於本企業、本公司或本集團內部資產化，則按目前市場上的天使輪投資定向投資方向來講每一條資料，給予的衡量標準是這樣的，根據工程師工資把大資料獲得成本，除以資料總量乘以二。這便是，每條資料的價格。如果將資料分析為使用者資料，那麼每一名使用者的價格是一塊錢。也就是說，假如您公司的大資料擁有1000萬用戶，注意他的日活在80%的時候。就可以定價，估價為一元。反之將會打一折扣。
大資料時代，如果將資料資產化甚至資本化。優勢是能夠直接變現能給予團隊極大的信心和財富。缺陷在於大資料的保密工作和進一步的防範機制，很難透過傳統的手法或更高層次的洩漏導致全盤皆輸，也就意味著前面的工作全部是其他人白乾了。因此這是許多大資料研究公司正在猶豫和正在商業化途徑中最頭疼的事情。
那麼，如何將它商業化呢？目前有兩種途徑，一種是大資料平臺化，即資料取多少，用多少怎麼用用到哪裡？使用平臺的API對外進行開放，所開放的範圍，使用資料池，進行規範化和理論化。第二種，便是融資。自我對大資料進行評估要錢要多少？那麼也算是把資料資產化及資本化中的一種。還有一種可能性，就是被收購，當然這種事情微乎其微，除非有特定的環境或假定的特殊大資料。
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實際上大資料的資產化和資本化也就是在商業化的途徑中，大資料需要看量，而今，資料都是以TB進行起步。1000萬資料為基本，意味著，如果你要考慮大資料的商業化，也就是說起步，門檻還是比較高的。另外就是，資料的領域非常重要。此處以最熱門的企業大資料為例，如果你的資料到現在還沒有過億。這意味著你在企業大資料領域的研究屬於中等偏下，如果你要商業化，將變得極為困難。
如果是將資料，屬於本企業、本公司或本集團內部資產化，則按目前市場上的天使輪投資定向投資方向來講每一條資料，給予的衡量標準是這樣的，根據工程師工資把大資料獲得成本，除以資料總量乘以二。這便是，每條資料的價格。如果將資料分析為使用者資料，那麼每一名使用者的價格是一塊錢。也就是說，假如您公司的大資料擁有1000萬用戶，注意他的日活在80%的時候。就可以定價，估價為一元。反之將會打一折扣。
大資料時代，如果將資料資產化甚至資本化。優勢是能夠直接變現能給予團隊極大的信心和財富。缺陷在於大資料的保密工作和進一步的防範機制，很難透過傳統的手法或更高層次的洩漏導致全盤皆輸，也就意味著前面的工作全部是其他人白乾了。因此這是許多大資料研究公司正在猶豫和正在商業化途徑中最頭疼的事情。
那麼，如何將它商業化呢？目前有兩種途徑，一種是大資料平臺化，即資料取多少，用多少怎麼用用到哪裡？使用平臺的API對外進行開放，所開放的範圍，使用資料池，進行規範化和理論化。第二種，便是融資。自我對大資料進行評估要錢要多少？那麼也算是把資料資產化及資本化中的一種。還有一種可能性，就是被收購，當然這種事情微乎其微，除非有特定的環境或假定的特殊大資料。