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| 編輯推薦： |
（1）作者经验丰富：本书4位作者集合了学术界和企业界的双重优势，都在数据要素和数据资产领域有丰富的研究和实践经验，是国内该领域的布道者和先行者。
（2）理论系统完整：理论层面，能帮助读者构建一套从数据资产的定义、确权、入表到评估和管理的完整知识体系。
（3）多维实操指导：通过丰富的实践案例、工具方法和操作流程，逐一讲解数据资产化的关键业务环节，帮助读者将理论转化为可操作的实践方案。
（4）紧扣前沿趋势：紧扣政策前沿与技术趋势，分析国家政策的实施影响，并探讨人工智能、大数据等新技术对数据资产化的推动作用。
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| 內容簡介： |
这是一部能帮助读者系统构建数据资产化理论框架并掌握数据资产化全链路实践方法的著作，它将帮助读者完成对数据资产的认知升级与实践突破。它立足于国家政策，融合理论方法与实务操作，不仅适合零基础读者快速建立认知体系，也可作为企业推进数据资产化工作的参考指南。 本书着眼于数据从资源到资产再到价值实现的全过程，深入剖析了数据资产化的重要内涵，开创性地提出数据资产战略管理模型，系统阐述数据资产全过程管理的关键环节，细致梳理数据资产的商业模式与价值实现路径，为企业建立数据资产管理体系与开发利用模式提供了系统思路，获得来自政府机构、学术界与业界多位专家的高度评价与联合推荐。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
全书共15章，围绕数据资产理论框架、形成机制、管理体系、价值实现等四方面展开：
第一部分 基本框架（第1~3章） 深入分析数据资产化的概念内涵、发展条件、面临的挑战及应对方案，为读者提供理解和开展数据资产化工作的理论支点，并全景展示数据资产化的丰富内涵。
第二部分 数据资产形成（第4~7章） 从企业战略规划和国家制度要求两方面解析数据资产的形成机制，既详细阐述企业数据资产战略管理模型的构成与应用方法，亦全面说明数据资产确认、登记和入表环节的制度要求、理论体系和操作流程。
第三部分 数据资产管理（第8~11章） 系统搭建涵盖数据资产质量评价、价值评估、使用管理、安全管理在内的数据资产管理体系，阐明数据资产管理体系为数据资产稳定运营与风险防控提供的基础保障作用。
第四部分 数据资产变现（第12~15章） 全面剖析数据资产的商业模式、价值实现路径和开发利用模式，并讨论数据资产化的发展前景，为读者提供数据资产化的全景指南。
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| 關於作者： |
秦璇
管理学博士，江西财经大学会计学院讲师，中国信息化百人会研究员，长期从事公司治理、会计信息披露、数据资产化等领域研究，推动多家企业数据资产入表和估值实践落地。在国内核心期刊发表十余篇论文，参与多项国家自然科学基金项目、省市级课题，参与撰写多部著作、白皮书和研究报告，所在团队获得2024年“数据要素x”大赛全国总决赛商业价值奖。
魏伟
管理科学与工程博士，中国电子信息产业集团高级工程师，长期从事数字经济、数据要素、科技政策、社会网络等领域研究。曾参与多项国家自然基金课题，部委、省市级课题研究。参与苏州、郑州、徐州、德阳、德州、黄石等地有关数据要素、数字经济、数字政府、智慧城市等的顶层规划设计。在国内外期刊发表数据安全、数据要素、组织管理、社会网络等领域学术论文十余篇，参与撰写多部著作，参与多个白皮书编写和标准制定。
易晓峰
数据要素领域资深专家，提升政府治理能力大数据应用技术国家工程研究中心高级咨询顾问，贵阳贵安大数据专家库专家，高级工程师和经济师，曾参与多个地方数据要素市场化配置改革咨询规划。
周舸
理学博士，中电科发展规划研究院有限公司（中国电科发展战略研究中心）研究员，长期从事数据要素、人工智能等领域研究。主笔或参与地方政府数据要素规划十余项，作为智库专家参与国家科技部、国家数据局等国家部委以及电科集团数据要素和人工智能领域重大项目谋划。
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| 目錄：
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推荐序
前言
第一部分 数据资产化的理论框架
第1章 全面认识数据资产与数据资产化
1.1 什么是数据资产化2
1.1.1 数据的价值3
1.1.2 数据资产化的出现5
1.1.3 数据资产化的内涵8
1.2 数据资产概念辨析21
1.2.1 数据资产的基本定义21
1.2.2 数据产品与数据资产的关系23
1.2.3 数据资本与数据资产的关系24
1.3 数据资产的基本特征25
1.3.1 非实体性26
1.3.2 依托性26
1.3.3 多样性27
1.3.4 价值易变性28
1.3.5 可加工性29
1.4 数据资产的分类29
1.5 数据资产化的历史演进31
1.5.1 信息时代32
1.5.2 大数据时代34
1.5.3 数据资产时代35
1.6 本章小结38
第2章 数据资产化的发展条件
2.1 政策环境39
2.1.1 数据要素成为全球数字经济发展与国际竞争的焦点41
2.1.2 数据要素市场化配置改革融入国家发展战略42
2.1.3 地方加快完善数据资源体系44
2.1.4 数据资产的顶层架构逐步成形45
2.2 经济形势47
2.2.1 世界经济发展整体乏力47
2.2.2 新质生产力需求显现49
2.2.3 生产关系与经济结构变化51
2.3 社会基础53
2.3.1 社会发展迎来新动能54
2.3.2 数字时代的社会变迁56
2.3.3 数字社会建设凸显数据价值58
2.4 技术背景61
2.4.1 新型生产力快速普及62
2.4.2 新技术牵引效应显著63
2.5 本章小结67
第3章 数据资产化面临的挑战及其应对方案
3.1 数据资源获取的挑战及其应对方案69
3.1.1 数据积累不足71
3.1.2 数据孤岛问题72
3.1.3 数据多源异构74
3.2 数据资产形成的挑战及其应对方案76
3.2.1 数据资产确认方面的问题76
3.2.2 数据资产评估方面的问题78
3.2.3 数据资产入表方面的问题80
3.3 数据资产管理的挑战及其应对方案82
3.3.1 数据安全和隐私保护方面的问题82
3.3.2 数据使用与控制方面的问题85
3.3.3 数据合规与风险管理方面的问题87
3.4 数据资产变现的挑战及其应对方案89
3.4.1 商业模式方面的问题89
3.4.2 市场需求方面的问题92
3.4.3 基础条件方面的问题93
3.5 本章小结95
第二部分 数据资产形成
第4章 数据资产战略管理模型
4.1 使能层：如何制定战略规划98
4.1.1 数据资产战略规划分析100
4.1.2 数据资产战略体系102
4.2 执行层：如何组织战略实施107
4.2.1 明确数据资产形成路径107
4.2.2 构建数据资产管理体系115
4.2.3 推动数据资产价值实现119
4.3 支撑层：如何保障战略落地126
4.3.1 夯实数字化转型基础127
4.3.2 强化战略支撑体系131
4.4 本章小结134
第5章 数据资产确认
5.1 数据产权的相关理论136
5.1.1 新型权利论136
5.1.2 权利束理论137
5.1.3 数据三权分置138
5.1.4 数据产权争议来源140
5.2 数据产权的法律依据142
5.2.1 欧盟立法的权属规则142
5.2.2 美国立法的权属规则143
5.2.3 日本立法的权属规则144
5.3 数据资产确认原则145
5.3.1 确保数据来源合法合规145
5.3.2 确保数据可价值化146
5.3.3 确保数据的可用性147
5.4 数据资源识别147
5.4.1 数据资源识别要素分析147
5.4.2 数据资源识别流程151
5.5 数据资产的会计确认与盘点153
5.5.1 数据资产的会计确认条件153
5.5.2 数据资产盘点流程157
5.5.3 数据资产确认的整体流程158
5.6 本章小结160
第6章 数据资产登记
6.1 数据资产登记的概念与意义161
6.1.1 数据资产登记的概念161
6.1.2 数据资产登记的意义166
6.2 数据资产登记的实践现状167
6.2.1 数据资产登记制度167
6.2.2 数据资产登记业务170
6.2.3 数据资产登记模式172
6.3 数据资产登记的实践内容174
6.3.1 数据资产登记对象174
6.3.2 数据资产登记内容176
6.3.3 数据资产登记主体177
6.3.4 数据资产登记凭证178
6.3.5 数据资产登记效力178
6.3.6 数据资产登记流程182
6.4 数据资产登记面临的问题186
6.4.1 过度登记现象较为突出186
6.4.2 数据产权登记的权威性有待提升187
6.5 数据资产登记的发展建议188
6.5.1 加强相关法律法规建设188
6.5.2 完善数据治理社会保障服务体系188
6.5.3 推进数据产权登记统筹建设189
6.6 本章小结190
第7章 数据资产入表
7.1 数据资产入表的概念191
7.2 数据资产入表的意义193
7.2.1 统筹数据资产化进程194
7.2.2 支持数据产业做强做大194
7.2.3 优化数据资产价值版图195
7.3 数据资产入表的前提条件196
7.3.1 明确数据资产入表的规范要求196
7.3.2 构建数据资产入表的整体链路203
7.4 数据资产入表的步骤205
7.4.1 梳理数据资源价值链206
7.4.2 成本归集与分摊208
7.4.3 开展会计处理209
7.4.4 列示与披露211
7.5 数据资产入表现状分析211
7.5.1 数据资产入表的实践情况211
7.5.2 数据资产入表的现实挑战214
7.6 本章小结215
第三部分 数据资产管理
第8章 数据资产质量评价
8.1 数据资产质量评价的目的和意义218
8.2 数据资产质量评价的指标体系219
8.2.1 数据资产的准确性评价220
8.2.2 数据资产的一致性评价221
8.2.3 数据资产的完整性评价221
8.2.4 数据资产的规范性评价222
8.2.5 数据资产的时效性评价223
8.2.6 数据资产的可访问性评价223
8.2.7 数据资产质量评价指标计算224
8.3 数据资产质量评价的方法和流程225
8.3.1 数据资产质量评价的方法225
8.3.2 数据资产质量评价的流程231
8.4 数据资产质量评价的技术与工具235
8.4.1 数据资产质量评价的技术235
8.4.2 数据资产质量评价的工具237
8.5 数据资产质量评价面临的挑战及其应对策略240
8.5.1 数据标准方面240
8.5.2 数据关系方面241
8.5.3 数据质量评价科学性方面241
8.5.4 数据处理技术方面242
8.5.5 数据资产管理意识方面242
8.6 本章小结243
第9章 数据资产价值评估
9.1 数据资产价值评估的意义245
9.1.1 对数据要素市场的意义245
9.1.2 对企业的意义246
9.2 数据资产价值评估的理论体系248
9.2.1 分析数据资产的价值构成248
9.2.2 确定数据资产价值评估指标体系250
9.2.3 搭建数据资产价值评估模型254
9.3 数据资产价值评估流程255
9.3.1 识别评估目的256
9.3.2 分析评估对象257
9.3.3 获取评估要素258
9.3.4 选择评估方法260
9.3.5 管理评估结果265
9.4 数据资产价值评估的实践研究266
9.5 数据资产价值评估面临的挑战267
9.5.1 资产特征方面269
9.5.2 评估方法方面269
9.5.3 安全合规方面270
9.5.4 市场需求方面271
9.6 本章小结272
第10章 数据资产使用管理
10.1 数据资产使用管理概述274
10.1.1 数据资产使用管理的内涵274
10.1.2 数据资产使用管理的意义275
10.2 数据资产分类分级管理275
10.2.1 数据资产分类分级的制度建设276
10.2.2 数据资产分类分级的主要形式279
10.2.3 数据资产分类分级管理的流程281
10.3 数据资产使用权限管理282
10.3.1 数据资产使用权限管理的核心原则283
10.3.2 多层次的权限管理框架283
10.3.3 动态权限管理与监控审计284
10.4 数据资产流通管理285
10.4.1 流通策略286
10.4.2 流通模式287
10.4.3 流通工具与技术支持289
10.5 数据资产更新、维护与处置291
10.5.1 数据资产更新与维护291
10.5.2 数据资产处置295
10.6 数据资产合规管理301
10.6.1 个人数据处理要求302
10.6.2 数据流通交易合规要求305
10.6.3 数据经营合规要求306
10.7 本章小结306
第11章 数据资产安全管理
11.1 数据资产安全概述308
11.1.1 数据资产安全概念308
11.1.2 数据资产安全体系312
11.2 数据资产安全管理机制313
11.2.1 分类分级保护313
11.2.2 数据加密与脱敏314
11.2.3 数据资产安全评估316
11.2.4 备份与应急响应319
11.2.5 安全合规运营320
11.3 数据资产安全保护技术321
11.3.1 数据资产安全保护技术类别321
11.3.2 常用数据资产保护技术323
11.4 本章小结326
第四部分 数据资产变现
第12章 数据资产时代的商业模式
12.1 信息时代的传统商业模式328
12.1.1 互联网时代的商业模式329
12.1.2 移动互联网时代的商业模式330
12.1.3 云计算时代的商业模式331
12.2 数据资产时代的主流商业模式332
12.2.1 数据授权运营333
12.2.2 数据流通交易335
12.2.3 数据生态系统337
12.2.4 数据跨境贸易339
12.3 数据资产时代商业模式的构建要点340
12.3.1 重要伙伴340
12.3.2 关键业务341
12.3.3 核心资源344
12.3.4 客户关系345
12.3.5 收入来源347
12.4 本章小结348
第13章 数据资产价值实现路径与模式
13.1 数据资产价值实现路径探索349
13.1.1 数据资产价值实现的主体349
13.1.2 数据要素价值链351
13.1.3 相关企业价值创造核心逻辑借鉴351
13.1.4 数据资产价值实现路径355
13.2 数据资产价值实现模式359
13.2.1 数据资产的直接变现模式360
13.2.2 数据资产直接变现的难点及方法365
13.2.3 数据资产的间接变现模式366
13.2.4 数据资产间接变现的难点与方法373
13.3 本章小结374
第14章 数据资产开发利用的行业实践
14.1 金融行业的数据资产开发利用实践376
14.1.1 金融行业数据资产的特点376
14.1.2 金融行业数据资产的开发利用模式377
14.1.3 实践案例379
14.2 能源行业的数据资产开发利用实践382
14.2.1 能源行业数据资产的特点382
14.2.2 能源行业数据资产的开发利用模式384
14.2.3 实践案例386
14.3 交通行业的数据资产开发利用实践389
14.3.1 交通行业数据资产的特点389
14.3.2 交通行业数据资产的开发利用模式390
14.3.3 实践案例392
14.4 医疗健康行业的数据资产开发利用实践395
14.4.1 医疗健康行业数据资产的特点395
14.4.2 医疗健康行业数据资产的开发利用模式396
14.4.3 实践案例398
14.5 互联网行业的数据资产开发利用实践401
14.5.1 互联网行业数据资产的特点401
14.5.2 互联网行业数据资产的开发利用模式403
14.5.3 实践案例404
14.6 本章小结406
第15章 数据资产化引领未来变革
15.1 经济关系变革408
15.1.1 生产力的提升408
15.1.2 生产关系的重构411
15.1.3 新经济形态的涌现412
15.2 社会文化的变迁413
15.2.1 推动数字文化的兴起414
15.2.2 推动数据治理体系完善415
15.2.3 加强数据权益保护416
15.3 国际关系变局418
15.3.1 数据主权与国际竞争418
15.3.2 国际数据合作与治理419
15.3.3 国际贸易与数字经济发展419
15.4 本章小结420
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推荐序
蓦然之间，人类社会进入了数字时代，虚实相映、数实融合，算法、算力和数据一跃成为支撑社会运行的三大支柱。其中，数据作为最活跃的要素，无时无刻不处于幂级膨胀之中。在数字时代，数据不再只是生产和服务的工具，而被视为一种可创造经济价值和社会价值的资产。尽管数据蕴含着巨大的价值，但要将数据转化为真正的资产，必须经过合规化、标准化和增值化的过程。这不仅需要技术和制度的支持，也需要清晰的战略规划和思维转变。正因为如此，数据资产化的理念逐步成为推动企业创新的重要引擎。如何通过系统的管理、精准的挖掘和灵活的应用，使数据价值释放变得更加有序、可持续、高效，是企业及整个社会面临的重要挑战。
数据资产化是一套跨学科的创新思维与方法体系，它涉及数据的确权、管理、流通、变现等多个环节，并且每一个环节都充满了挑战。很高兴看到秦璇博士团队迎难而上，融汇多年的思考和探索于书中，与大家共同探讨如何在数字经济背景下抓住数据资产化机遇，驱动数据创造价值。从内容结构来看，本书首先为读者系统梳理了数据资产化的理论框架。无论是从数据资产化的源起和内涵出发，还是对数据资产的特性与分类进行细致分析，都是高效推广数据资产化的重要理论基础。
随着数据的价值日益凸显，全球范围内的政策环境和技术背景也在发生深刻的变化。我国将数据要素纳入国家发展战略，关于数据要素的顶层制度设计在数据资产化中发挥着引领作用。对于数据资产化来说，财政部出台了数据资产入表与数据资产管理的系列制度文件，快速推动了数据资产化的实践进程。全方位认识数据资产化的发展条件是把握数据资产化发展方向、认识数据资产化发展规律的重要手段。本书从政策环境、经济形势、社会基础和技术背景等多个角度入手，生动展示了数据作为新型生产要素在推动经济社会发展的重要作用。
在明确了数据资产化的基本框架与发展条件后，如何打造覆盖数据资产形成、管理和变现全链路的实践路径，成为本书的核心内容。沿着数据资产化的全链路，本书系统地介绍了数据资产战略规划、确认、登记、入表、评估、使用管理、安全管理等环节的实践流程，并提炼了主流的数据资产商业模式、价值实现路径和开发利用模式。这些内容为从事数据资产管理、运营和应用的读者提供了较为实用的操作指南，为企业在复杂的市场和技术环境中有效开展数据资产化提供了可参考的分析框架和方法体系。
总的来说，本书清晰完整地展现了数据资产化的全过程，为读者提供了一次深入理解数据资产化的契机，系统回应了在实务中普遍关心的数据资产管理问题，是数据资产化从理念创新走向广泛应用的一个见证。让我们共同把握数据资产化的航向，在数字经济浪潮中笃行致远，惟实励新！
方军雄
浙江财经大学会计学院院长、教授、博士生导师
前言
为什么要写本书
数据已然成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，在全球经济中扮演着越来越重要的角色。随着我国数据要素市场化配置改革的深入，数据价值在全社会有序流动的格局逐渐形成，数据要素价值体系日益成熟和丰富，数据逐步成为兼具法律和经济属性的重要资产。无论是企业运营、产业链协同，还是宏观经济治理，都离不开对数据资源的开发利用和价值挖掘。在此过程中，数据资产化以全新的管理视角和方法体系，全面融入数据要素市场建设浪潮，有力回应了数字经济发展对数据资源有效供给和数据资产规范管理的迫切需求。
当今世界正进入数字经济的深水区，数据资产化在提升数据资产管理水平、完善数据资产价值实现路径、发挥数据资产战略价值等方面扮演着重要角色，并对数据资产合规化、标准化、增值化服务提出了更高要求。与此同时，数据资产化在操作上的复杂性和理解上的模糊性，值得我们深入思考并展开全面讨论。许多企业在尝试数据资产化的过程中面临概念理解模糊、缺乏实践指导的典型困境。国家政策和监管的推进速度与企业数据资产化能力建设之间存在显著差距。鉴于市场上关于数据资产化的书籍相对缺乏且内容分散，我们编写了这本书。本书旨在为企业提供全面的数据资产化知识体系和全景式的实践指南，帮助企业理解数据资产化的本质、意义与发展路径，推动企业数据资产化的长期可持续发展。
我们希望通过本书解答以下问题。
什么是数据资产化？
为什么要开展数据资产化？
数据资产化给企业带来哪些方面的影响？
数据资产化的发展历程和发展条件有哪些？
数据资产化会面临哪些挑战？如何应对？
数据资产化如何塑造数据资产相关权益？
数据资产化与数据要素市场的关系是什么？
数据资产化包含哪些数据资产管理流程？
数据资产化如何推动数据资产价值实现？
数据资产化可能引发哪些未来变革？
读者对象
本书主要面向企业管理人员、会计人员、法律人员、信息技术人员、相关领域的学者以及对数据资产化这一话题感兴趣的读者，特别适合CEO（首席执行官）、CFO（首席财务官）、CDO（首席数据官）、IT总监、IT经理、财务经理、数据管理员等人员阅读。
本书特色
本书围绕数据资产化这一主题，建立了涵盖经济、法律、管理、计算机等跨学科的知识体系，力图为读者提供全面而深刻的理论框架和实践指导。本书具有以下特色。
系统性：本书构建了一个完整的数据资产化知识体系，涵盖从基本概念到实际操作的全流程。内容结构清晰，从数据资产化的定义与背景入手，延展至战略规划、入表流程、管理体系、价值实现及未来发展趋势，全面呈现了数据资产化的各个关键环节。此外，本书还通过多层次视角探讨了数据资产在组织管理、政策支持和技术赋能等方面的联动作用，使读者能够形成对数据资产化的系统认知。
实用性：本书注重理论与实践的结合，提供多维度的操作指导。通过丰富的实践案例、工具方法和操作流程，本书逐一讲解数据资产化的关键业务环节，帮助读者将理论转化为可操作的实践方案。无论是企业开展数据资产管理，还是相关从业者参与数据要素市场建设，都能从本书中找到实用的解决思路。
前沿性：数据资产化是当前数字经济发展的热点议题，本书紧扣政策前沿与技术趋势，分析国家政策的实施影响，并探讨人工智能、大数据等新技术对数据资产化的推动作用。本书总结了国内外数据资产化实践中的典型案例，为读者展现了这一领域的最新进展和未来可能的演变方向。
如何阅读本书
本书分为四大部分，共15章，全面讲解了数据资产化的概念框架、理论方法、技术路径和实操方法，涵盖数据资产化的全部核心环节。
第一部分 数据资产化的理论框架（第1～3章）
深入分析数据资产化的概念内涵、发展条件、面临的挑战及应对方案，为读者提供理解和开展数据资产化工作的理论支点，并全景展示数据资产化的丰富内涵。
第二部分 数据资产形成（第4～7章）
详细阐述数据资产战略管理模型的构成与应用方法，详细说明数据资产确认、登记和入表业务的制度要求、理论体系和操作流程，帮助读者理解数据如何被企业内化为资产。
第三部分 数据资产管理（第8～11章）
系统讲解包括数据资产质量评价、价值评估、使用管理、安全管理在内的数据资产管理体系，帮助读者建立对数据资产管理体系的深刻认识并了解实践路径。
第四部分 数据资产变现（第12～15章）
全面剖析数据资产的商业模式、价值实现路径和模式、开发利用的行业实践，并讨论数据资产的发展前景，为读者提供数据资产化的全景指南。
勘误和支持
由于作者水平有限，加之数据资产领域的知识和应用更新迅速，书中难免出现一些错误或不够准确的地方，对此我们深表歉意，并恳请广大读者批评指正，以便我们不断完善和提升。
如果你对本书有任何意见和建议，请通过邮箱dataassetazation@163.com联系我们，期待得到你的宝贵反馈。
致谢
本书的撰写得到了众多业内人士和专家学者的大力支持与帮助，对此我们表示衷心感谢。
特别感谢林梓瀚先生，他对本书提出了诸多宝贵意见，帮助我们切实提高了内容质量。感谢在数据要素领域做出杰出贡献的专家学者和从业人士，他们的研究成果和理论观点为本书提供了坚实的理论基础和丰富的实践案例。此外，向众多因数据资产化与我们展开交流合作的前辈同人表示诚挚谢意，他们的精彩观点给我们带来了灵感启发，也赋予了我们传递这些观点的动力。
我们深知，一本书是一段与读者同行的旅程。衷心希望这本书的出版能给读者带来有价值的启发和实用的指导，成为大家理解并实践数据资产化的有力助手。同时，我们期待通过这本书与读者建立更紧密的联系，与志同道合的朋友携手探索数据资产化的未来发展之路。
最后，感谢所有给予我们支持和信任的人。正是他们的信任和期待推动我们完成了这本书的创作，也激励着我们在未来的旅途中继续努力，共同创造数据资产化的美好前景！
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