通俗来讲，一大串无序的数字与代码，那是原始数据，不能算作资产；无序的原始数据按逻辑组织成有序，那就是数据资源；再将数据资源进一步加工、量化，梳理为能带来经济效益的数据，那便是数据资产了。也就是说数据要成为数据资产，需要至少三个前提：企业可控；质量足够好；能带来价值。
因为数据天然具备不同的属性和特征，也必然存在不同的管理主体，出于不同的管理目的、基于不同的数据属性或特征对数据资产采用不同的分类方法。
例如：对于一个打工人的数据来说，有毕业学校及专业、工作部门、户籍地址等等各种各样的属性，出于不同的管理目的，可以用不同的属性来作为数据管理的主分类方式：
就学校来说：院系、专业、班级等可以作为学生管理数据的一个主分类方式；
就工作单位来说：工作部门的层级（一级部门、二级部门…）可以是员工管理的一个主分类方式；
就社区来说：居住省份、地市、区县、社区、居委会可以是居住人员管理的一种主分类方式。
因此，我们在实践中可以看到各种各样的数据资产类型，例如：
从业务开展使用数据的视角，看到的是数据的业务特征，比如某企业内有研发、制造、销售、人力资源等部门，大量数据的产生天然就具备业务相关的特征，很自然的数据分类方式就是按业务分类：研发数据、制造数据、销售数据等等。
从IT部门/数据管理部门视角，关注的不是业务分工，而是数据自身在IT系统里如何承载、管理、呈现，所以有IT/数据管理部门将数据分类为结构化数据、非结构化数据，主数据、交易数据、元数据等。
工信部《工业数据分类分级指南（试行）》里提到的分类方式是：”工业数据分类维度包括但不限于研发数据域（研发设计数据、开发测试数据等）、生产数据域（控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等）、运维数据域（物流数据、产品售后服务数据等）、管理数据域（系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等）、外部数据域（与其他主体共享的数据等）“
具体对于企业来说，以下几类数据是可以被归类为数据资产的：
1. 内部数据资产：组织自身生成和收集的数据，包括各类运营数据、销售数据、客户数据、员工数据等。这些数据对于组织内部的决策制定、业务流程改进、资源优化等方面具有重要作用。
2. 外部数据资产：从外部获取的数据，如市场调研数据、第三方数据提供商的数据、社交媒体数据等。外部数据资产可以帮助组织了解市场趋势、行业动态、竞争对手情报等，支持战略决策和商业机会发现。
3. 运营数据资产：包括组织的实时业务数据、交易数据、设备传感器数据等。这些数据能够帮助组织进行生产运营管理、监控和优化，提高生产效率、降低成本和风险。
4. 客户数据资产：涵盖客户相关的个人信息、购买历史、偏好数据等。客户数据资产是进行客户关系管理、市场营销和个性化推荐的基础，可以帮助组织更好地了解客户需求、提供个性化的产品和服务。
5. 知识产权数据资产：组织所拥有的专利、商标、版权等知识产权相关的数据和信息。这些数据资产对组织的创新能力和竞争优势至关重要，需要妥善管理和保护。
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