目录

●一 数据价值化的时代背景与战略意义 (1)
(一)数据价值化的时代背景(1)
(二)数据价值化的战略意义(9)

二 数据价值化的基本理论分析(16)
(一)数据价值化的内涵与基本路径(16)
(二)数据资源化：数据从原始信息到可用资源的转化(21)
(三)数据商品化：数据转化为可交易商品的增值过程(23)
(四)数据资产化：数据成为可量化可交易的资产(25)
(五)数据资本化：数据要素置换为资本要素(30)
(六)数据场景化：数据与应用场景结合创造新价值(32)

三 中国数据价值化的实践探索与突出问题(35)
(一)中国数据价值化的发展概况(35)
(二)数据价值化推进过程中存在的主要问题与障碍(42)
(三)数据价值化问题的成因剖析(50)
(四)数据价值化问题的解决前景与路径展望(60)

四 数据宝数据资产化的基础(62)
(一)聚焦国有数据价值释放(62)
(二)“四化建设”实现数据资源化商品化(70)
(三)“数据老中医理论”支撑价值增值(78)

五 数据宝数据资产化路径分析(81)
(一)数据雪球：数据宝数据资产化理论(81)
(二)“九步法”：数据资产入表实践操作流程(90)
(三)数据宝数据资产化全链路解决方案(102)

六 数据资产化的“数据宝模式”典型实践(110)
(一)工业数据资产化实践案例(110)
(二)农业数据资产化实践案例(114)
(三)商贸流通数据资产化实践案例(116)
(四)交通数据资产化实践案例(119)
(五)金融数据资产化实践案例(122)
(六)文旅数据资产化实践案例(125)
(七)医疗健康数据资产化实践案例(128)
(八)房地产数据资产化实践案例(131)

七 人工智能赋能场景强化“数据要素×”效应(135)
(一)人工智能模型演进：从通用走向业务的场景赋能逻辑(136)
(二)人工智能驱动下“数据要素×”场景体系的深化机理(140)
(三)人工智能与大数据融合发展趋势对数据价值化的影响(150)
(四)数据宝的行业人工智能大模型探索(155)

八 以数据资产化深入推进数据价值实现的政策建议(162)
(一)“数据宝”模式的贡献与启示(162)
(二)数据价值化的未来图景(165)
(三)加快数据资产化推动数据价值化的政策建议(168)

结语(183)

参考文献(185)