第一步：入表形成原始资产


原始资产入表是将指系统建设及数据生成等所产生的成本费用以成本法入表，据此构成数据资源的初始资产价格。

系统建设是数据资产入表的前置条件。企业需要完成基础信息化建设，并对企业数据治理程度和数据管理能力做必要评估。此外还需进行数据资产入表前改造工作，主要涉及数据分类分级工具准备、数据成本计量工具准备、财务系统准备等。

企业在梳理确认好数据资产类型、类别和安全等级后，就可以进入到实施阶段：梳理数据资产构成成本，并对数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。

第二步：形成无形资产收入


确认数据商业价值是形成无形资产收入的必要前提，企业需进行相应可行性评估和投产比分析。此外企业还需考虑，数据需方愿意以什么价格和方式进行付费，这决定了数据能否形成稳定、持续的收益。目前数据交易所主要以API、数据包或数据模型的方式来交付数据产品。如果走无形资产路线，卖的就不是数据本身而是数据服务，可选择数据模型或数据软件服务的形式，以特许经营、软件授权等方式来产生可持续现金流。

数据产品的结算系统搭建非常关键，建立合理的利益分配机制，必要时考虑分销路线，有利于将数据资产收入最大化。需要注意的是，由于数据可以无限复制，具有弱排他性，所以市场的参与者需要从一开始就建立营销体系以及品牌意识，为下一阶段的残酷竞争做好相应准备。

第三步：形成存量资产


存量资产是指企业所拥有全部可确指的资产，包括企业的应收账款、其他应收款、无形资产等。

数据一旦成为数据商品并达到一定交易量，就会形成数据相关的应收账款，还有存货相关的抵押账款等，这些款项都能形成业内所说的金融资产。只有形成了众多金融资产，才能构建金融资产池，步入金融化。金融化的实现模式往往是证券化，形成存量资产的后续影响是数据的货币化。一旦数据资产能实现证券化，从某种意义上数据本身就变成了货币。