为指导资产评估行业开展数据资产评估业务，2019年，中国资产评估协会印发《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》，将数据资产定义为由特定主体合法拥有或控制，能持续发挥作用并且能带来直接或间接经济利益的数据资源。

根据上述定义，数据资产是一种以数据形式表现的资产，但实质数据资产在企业现有资产分类中属于什么类别，该定义并未具体说明。

企业资产原则上可以分为两类。其一，企业劳动对象，此类资产主要体现为企业的流动资产，如存货等。其二，企业劳动工具，如固定资产或无形资产等。根据数据资产的定义，数据资产形式上以数据体现，但是实质上可以是劳动对象资产，也可以是劳动工具资产，即可以是存货资产，也可以是无形资产。

因此，评估数据资产时，需要界定标的数据资产属于劳动对象类存货资产，还是劳动工具类无形资产。

当数据资产被界定为存货类资产时，评估师还需要进一步将其确定为“原材料”或“产成品”。而当数据资产被界定为无形资产时，评估师则需要进一步界定该数据资产属于无形资产中的哪类资产。数据资产可能是专利、专有技术相关数据资产（如产品生产过程的各种配方数据、加工环境条件数据等），也可能是客户关系相关数据资产（如客户注册数据、历史消费数据等），最可能体现为数据库相关资产。

数据资产具有多样性的特征，除了体现在数据的表现形式多种多样，还体现在数据与数据处理技术融合形成融合形态数据资产。例如，数据库技术与数据、数字媒体与数字制作特技等融合产生的数据资产。

单一数据资产通常指有数据形式的资产。融合形态数据资产除了包含数据资产外，还可能包括数据库软件资产以及将数据组合成融合形态数据资产的成本。因此，在评估对象辨识实务中，评估师还需注意单一数据资产与融合形态数据资产的差异。

企业资产分为直接获利型资产和间接获利型资产。存货类资产一般属于直接获利型资产，企业通过直接销售此类资产获取收益。无形资产属于企业间接获利型资产。

对于一项特定的数据资产，判断其获利方式为直接获利或间接获利，需根据其在企业的资产分类和经营收益方式确定。

直接获利型收益贡献可以采用如下方式估算：数据资产收益贡献=数据资产产品销售收入-（数据资产产品销售成本+数据资产产品应分摊的管理费用和销售费用）×（1+销售成本费用率）。

间接获利型收益贡献可以采用如下方式估算：数据资产收益贡献=数据资产产品销售收入×数据资产销售收入提成率；

或：数据资产收益贡献=数据资产产品销售利润×数据资产销售利润分成率。

间接获利型数据资产贡献可以采用多期超额收益方式估算。

数据资产的获利方式应根据企业经营使用方式确定。一是提供数据服务模式，该模式的企业主营业务为出售经广泛收集、精心过滤的时效性强的数据，为用户提供各种商业机会。该模式一般应认定数据资产属于存货类资产，收益模式为直接获利型。

二是提供信息服务模式，此类模式的企业聚焦某个行业，通过广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，通过为用户提供信息服务的形式获利。该模式一般应认定数据资产属于数据库类资产，获利方式一般为间接获利型。

另外，互联网电商、游戏以及其他信息服务企业在运营过程中所积累或收集的客户信息数据和经营数据，通常是以数据形式体现的客户关系类无形资产，获利方式应为间接获利型。

数据资产的数量和内容更新频率较高，甚至时时变动。

随着科学技术的进步，数据更新速度越来越快，为延长数据资产经济寿命，企业需要安排专人对其进行维护，淘汰过时数据信息，收集补充最新数据，并根据市场、技术需求、客户需求变化等情况，对数据资产进行重新加工处理。

由于更新、补充等工作需要一定的“资本性支出”作为支撑，所以数据资产的经济寿命与资本性支出具有很强的关联性。在评估实务中，评估师需要根据数据资产资本性支出情况，合理确定数据资产的经济寿命期。

房地产、专利、商标等资产均有法律权属登记文件。目前，数据资产没有权属登记法规依据和权属登记法律程序，因此数据资产的权属核实具有一定挑战性。

在数据的获取和使用过程中，数据取得方式是否合法、是否侵犯个人隐私权、是否涉及单位相关权益等法律问题时常出现。因此，评估师在进行数据资产评估时，需要进行合规性审核。

评估师应根据数据资产的归类合理确定数据资产预期收益的折现率。当数据资产属于存货类资产时，折现率应采用流动资产折现率；当数据资产属于无形资产时，应采用无形资产折现率。