医疗健康数据如何资产化（二）数据治理与资产入表

一、数据治理

数据治理是按照预设目的对汇聚的原始数据进行重新分类整理、规范化和标准化的活动。数据治理是原始数据进行数据分析、数据开发、数据应用的前奏。原始数据犹如原始森林，通过采伐、初加工治理成待深加工的方料、板材、线材。沿用医疗健康个人、机构、行业三类数据分类，分析三类数据治理差异。

1、个人数据治理。个人数据具有同类数据一般特征，也具有个人因先天遗传、后天影响形成的个性特征。个人数据因记录而存在，量少、分散，随生命周期持续发展变化。因此，个人数据治理前应在保护隐私、数据安全条件下，用数据采集、数据汇聚方式解决个人数据量少、分散的问题，形成个人数据汇聚集。

个人数据治理目的在于研究生命健康机理，用于个人健康管理、疾病治疗、疾病预防，开展个人数据与同类数据比较、变化特征与生命周期比较、差异数据影响因素分析与干预等。因此，个人数据治理方式是根据目的完善数据采集、以身份证号为主索引完成数据汇聚、围绕个人医疗健康数据元构建规范化数据库，为下一步对比分析打好基础。

2、机构数据治理。机构数据源于机构生产经营服务产生的数据，属于机构自身已汇聚数据。机构数据特征与机构生产经营服务特征一致，无论是数据深度、广度，还是数据结构。机构数据局限于自身生产经营服务活动产生，数据既有具体细节角度原始详实特点，也有宏观全局角度局部片段特点，以及特定数据库形成的数据结构特点。因此，机构数据治理前应在保护隐私、数据安全条件下，采用规范数据库按照不同索引和主题开展数据汇聚再归档，在各大医院表现为临床数据中心建设。

机构数据治理目的在于研究疾病治疗机理，用于指导机构提升疾病治疗、康复、预防能力，以及强化运行管理，开展现行数据与历史数据比较、个案数据与群体数据比较、差异数据影响因素分析与干预，实现纠偏与创新。因此，机构数据治理方式是根据目的构建医疗健康数据元规范化数据库，包含临床专科专病专技数据库、管理成效数据库等，为下一步对比分析打好基础。

3、行业数据治理。行业数据来源于各机构生产经营服务产生的数据，以及管理部门管理活动衍生的数据，行业数据属于需要汇聚才能形成的数据，主要源自“三医”数据，也包含农业、环保、民政、气象等行业部门数据。行业数据特征与行业生产经营服务特征一致，由于汇聚众多机构数据和管理数据，无论是数据深度、广度都较为完善。面对汇聚各类不同结构数据需要，行业数据库标准化、兼容性显得十分必要，其数据接口也需要包容各类机构数据的对接、汇聚，汇聚数据库、不同索引和主题数据库的构建使得行业数据的库容达到汇聚数据的数倍。而隐私保护、数据安全也因为行业数据汇聚显得尤为突出。

行业数据治理目的包含宏观层面的群体数据研究和微观层面的疾病机理研究，以及各机构、各项目运行管理研究，开展现行数据与历史数据比较、机构数据与行业数据比较、差异数据影响因素分析与干预，实现规范与创新。因此，行业数据治理方式除了包含机构数据治理方式外，拓展宏观分析需求，从更广的领域开展“页岩炼油、沙石淘金”。

二、数据资产

数据资产是指人们各类活动中产生的数字化记录，经过再加工成为可复用、具备资产属性的数字产品。这一概念含义有三，首先是数字化记录，客观存在但未被数字化记录的隐含数据不是数据资产；其次是加工成数字产品，尚未经过劳动再加工的原始数字化记录仅是数据资源、数据要素而不是数据资产；再就是可复用的具备资产属性，具备满足经济社会需求的潜在或现实收益。数据资产特征归纳起来就是“被记录、再加工、可变现”。

1、个人数据资产。个人个性特征数据的价值在于个人及其家庭使用，难以广泛流通，因此，个人个性特征数据资产的针对性强、公共属性较弱。个人公共特征数据的价值可为同类复用，得以广泛整合，因此，个人公共特征数据的价值的替代性强、群体贡献值低。

根据个人数据资产特点，个人数据资产化有两个路径，一是采集、汇聚、分析个人个性化特征，加工成能为个人及其家庭所使用的数据产品；另一个是汇聚、分析个人公共特征，集腋成裘，加工成能为政府或企业所使用的数据产品。

因此，专业公司通过治理个人个性化特征数据形成个人个性化数据资产成为可能，可通过满足个性化需求实现收益。专业公司通过规模化治理个人公共特征数据形成个人公共数据资产亦有可能，可通过满足群体性需求实现收益。这些经过加工、可供满足某些需求的数据治理产品便是可供财务入表的个人数据资产。

2、机构数据资产。机构的相似性、非唯一性，使得机构数据特征主要以公共数据为主。机构数据主要来源于人的医疗健康服务和药械生产经营，提高服务能力和生产效率都具有社会经济价值，因此，机构数据资产化主要围绕潜在提高服务能力和生产效率展开。

为提高服务能力，治理中搭建的医疗健康规范化数据库，包含临床专科专病专技，以及管理成效的数据库、数据集，无疑是服务数据的重要资产。为提高生产效率，治理中搭建的药品器械规范化数据库，包含产品研发、市场营销、用户反馈等数据库、数据集，无疑是生产数据的重要资产。

因此，通过专业公司或自行治理的机构数据可以形成规模化数据产品，具备形成机构数据资产的可能，通过满足群体性需求实现收益。这些经过加工、可供满足某些需求的数据治理产品便是可供财务入表的机构数据资产。

3、行业数据资产。行业数据源自各机构及管理数据汇聚，行业数据完善的深度、广度为数据深度治理提供丰富的机遇。无论是用于宏观研究和微观探索，政府、机构都有潜在购买数据产品欲望。参照机构数据治理产品作为资产入表，行业数据治理的资产化机遇更大。

三、数据资产评估

经过治理的数据仅是半成品，作为产品交易还有开发、应用两个步骤尚未完成，尚未取得销售收入，其价值尚未有价格表现，因此，已治理的数据作为资产入表需要通过专业性的资产评估。以评估价作为资产价格进入财务报表。

治理数据的资产评估主要参考治理投入和预期应用价值，偏向成本核算法，因而价格偏低、有限，且难以获得公认。因此，数据治理资产多用于机构自身资产匡算，降低负债，为融资提供背书，属于数据资产化起步阶段。