1.大数据资产

对于大数据资产的定义，目前业界还没有确切定论，通常结合大数据与资产两者的概念来定义大数据资产。

大数据(big data)，IT行业术语，它是指在特定时间范围内无法使用常规软件工具捕获，管理和处理的数据集合。这是一个巨大的高增长率和多样化的需求，需要一种新的处理模型来具有更强的决策能力，洞察力和发现能力以及流程优化能力和信息资产。

财政部修正的《企业会计准则—基本准则》中明确规定：资产是由企业过去的交易或事项形成的、企业拥有或控制的、预期会为企业带来经济利益的资源。

结合二者定义，有学者将大数据资产定义为：企业及组织在运营活动中产生或从外部渠道获取，具有拥有权或控制权，经过加工整理后，能够真实、客观地反映某一事项的情况，并能为企业带来预计经济利益的数据资源。

2.大数据资产特点

(1)业务依附性

数据与业务是密不可分的，并且数据本质是业务的侧面反映，其价值首先是真实记录了业务发生的全过程，即便是错误的数据也可以反映业务发生时存在的违规行为。同样，数据服务机构和交易所将原始数据进行清洗处理后，也会结合特定的应用场景将数据进行整理并打包展示。企业结合自身的经营场景和管理模式来确定对数据的具体需求，而不同行业的企业，其经营场景也大不相同，当然对数据的需求也大相径庭。因此，同样的数据对主营业务和战略规划不同的企业产生的价值也不同。

(2)价值波动性

与传统有形或无形资产不同，大数据资产不会仅仅因为时间的推移或被使用而产生减值或损耗，相反其具有强烈的价值波动性，可能会随着企业的更新加工和不断积累挖掘或由于某件特定事件的发生而产生增值，当然也可能会随着失去时效而发生迅速贬值。此外，随着数字经济的迅猛发展，大数据处理技术也随之快速革新，数据量激增，大数据资产的市场价值也随之不断波动。

(3)时效性

大数据资产的价值是有一定时限的，新数据产生、企业经济环境变化或决策商业模式变更等内外部因素都会导致原有数据资产价值瞬间消减。时间和空间的变化都会导致大数据资产的时效性发生变化：一是地区间经济技术水平的差异，使大数据资产的使用寿命周期因地区而异，在一个地区失去使用价值的大数据资料在另一个地方却是适用的，仍然有可用性;二是某一时期失效的数据资源，可能在将来由于某些因素的变化而重新产生价值。此外，需要注意的是，一些已消亡或正在消失的数据资料价值不仅不会减值，反而更具有研究意义，价值连城。

(4)共享性

大数据资产本质是一种数字信息，对存储的物质载体具有独立性，即它能同时在不同的实物载体上存储，这种特质决定了大数据资产是一种共有财富，可以实现多主体同时共享，这一点与无形资产的共益性有类似之处。但不同的是，大数据资产的客户具有广泛性，一种数据资产的使用主体可以是不同类型的企业，如电信企业的客户数据信息(符合法律规定)可以销售给食品销售企业，也可以销售给服装企业，不同使用主体可能并无竞争关系，因此，大数据资产的共享并不会给使用主体带来损失。

(5)超额盈利性

超额盈利性是大数据资产能够为企业带来超过市场平均水平的盈利。数据资产以先进的科学技术为依托，不断进步的技术必然推动更多数据资产的发掘，数据资产分析带动企业创新产品、开辟新市场、建立新的销售方式等，由此获得超额利润。大数据资产的存在代表着企业具有某些优势，而这种优势是其他企业不具备的，因而大数据资产能带来超过正常收益的利润。在大数据时代，数据资产的应用前景十分广阔，大量潜在的市场有待开发，会为企业带来越来越多的价值利益。

(6)风险性

大数据资产在处理过程中会存在很大的风险，尤其是前述提到的积累清洗阶段。在这一阶段企业运用数据挖掘技术在大量原始数据中筛选可能存在潜在价值的数据资源，并且前文已述，大数据资产具有价值密度低的特点。那么在这一环节，企业很可能面临挖掘失败的结果，其付出的加工支出就需要计入当期费用，这对当期利润的影响是较为致命的。因此，基于信息不对称理论，企业需要在报表附注中对大数据资产可能存在的风险进行充分披露。

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