现在听到“数据是资产”这样的说法已经很习以为常了，数据的价值已经没有人怀疑，至少在名义上都不会否认这一点。为此，在国家层面、省市层面、甚至在一些地级市或县级市都建成了总规模绝对是世界首屈一指的大数据中心，硬件和数据存储设施令人惊叹！如果我们深问一下，这些数据和设施究竟如何带来效益？带来了多少效益？除了泛泛而谈的类似“战略意义”、“数据决定未来”、“数据定义工业”这类空话外，大部分都说不出个所以然来。比如说，我所了解的美国一个专业领域大数据中心，围绕着数据分析工作的数学家、社会学家、医学家等数据用户，人数有数以万计。反观我们有些大数据中心，大部分人都是IT维护人员，数据应用科学家几乎没有。就笔者所在的流程工业领域来说，曾经看到的一个调查结果，世界先进企业的数据应用率高达30%，而我国企业的平均数据应用率在1%左右。差距太大了！
笔者完全不反对建立大规模的数据存储设施，而是更关心我们应该如何做，才能把数据“变现”成资产。
第一，所谓“资产”意味着有“资本”属性和“物产”属性。
资本就是能变现为现金流的东西，它可以通过交易的方式换取等价的其它物品。作为一个企业来讲，数据的资本属性应该体现在对企业运营活动中的现金流有所影响。笔者就遇到过不是少数的企业，在DCS里的数据会保留2-4周后自动清除了，并没有任何人对此提出质疑。我举过一个例子，如果我现在把一个公司会议室里茶杯当众摔碎，公司会怎么办？是的，应该按破坏公物行为对我进行处理，因为这个杯子是有价物品，一旦破坏了，意味着公司有现金流的损失。但是，这个DCS数据的删除为什么就没有人质疑呢？因为没有人认为，这些数据的消失对公司的现金流有影响。
我们不是说“数据是资产”吗？为什么会对数据的消失没有像破坏一件物品具有同样的感受呢？这就说明，数据的资本属性，也就是“现金流”效应并不是像“物品”那样是直接的、即时的、直观的，而是通过某种非直接、延时的、非直观的方式才能呈现。
第二，数据是如何以非直接的和延时的方式影响现金流？
我们都懂得，数据本质是一种符号或代号，它本身并没有唯一的物理意义，更没有任何“物产”意义，因而也不能直接用于交易或交换活动。只有把这种符号进行大规模组合，并和某种物质运动以及就此产生的有价物产相关连，同时这种关联性会提高（或减少）物产的交换价值，如此才使得数据具有了现金流效应。由此可见，数据本身是无所谓资产属性的，只有关联到具体的物质运动中，才能呈现出资本属性。这里说的物质运动，就是人们进行的生产和与之相关的活动，比如工业生产、生产方式的改进、交易效率的提高，等等。离开的具体的物质运动形式，这种关联就没有任何实在的意义了。从这个角度说，数据的价值是由物质活动支撑的，与其说“数据定义工业”，倒不如说“数据带来工业的增值”，工业本身是“本”。由此想到，“工业互联网”的本是“工”，网里跑的是数据，数据关联与“工”才能滋生价值，本末不可倒置。
第三，数据是如何同物质运动或者“工”相关联的?
前面说过，数据是符号，人们通过这种符号集合来表达对物质运动规律的认识。进一步地，随着人们对物质运动认识的深入和广阔，单单用数据型的符号已经过于繁杂和远远不够本质和简洁，这就产生了各种数学工具以此将数据里的规律进行凝结和扩展。比如，现在的大数据挖掘、人工智能算法等等，都是这种数据处理的工具。物理运动产生了数据，数据内涵了规律，数据经过数学工具的应用把内涵的规律以简洁和易懂的形式表达出来。
第四，应用是数据的目的，是数据成为资产的唯一途径。
物质运动规律的表达不是目的，至此也不会对物质运动产生丝毫影响。只有把这些规律性的结果，以某种方式对物质运动进行了干涉，同时这种干涉改变了物质运动原先的既有形态，这就产生了不同的物产层面的结果。没有应用的数据规律表达，无论看起来美妙和高深，都不会关联到物品的改变，因而也不会影响任何现金流，也就没有任何“资本”属性。
第五，结束语
综上所述，物质运动是价值物品产生的本源，数据是物质运动的初级符号表达，通过数学工具对数据的加工和处理，从中找出物质运动规律的形式表达，最终用于对本源物质运动干涉活动，从而建立了数据和物质运动的关联性，数据由此具有了价值或资本属性。
这就是我对“数据是资产”的逻辑思考和解释。