大量虚拟世界的虚拟物件已经被资产化了，比如：游戏道具，个人数据包装后的产品等等。也有很多资产被数字化，比如：优惠券，积分，音乐版权等。
数字资产化是过去十年互联网大数据积累的必然结果。从最早的BI（商业智能）到之后的BigData（大数据）再到最近的AI（人工智能），说明数据的积累从最初的行业范围内扩展到了泛行业和跨行业，之后进入了海量数据阶段：数据维度多且交叉，结构化数据向非结构化数据演变，后者的比例越来越高。
在BI商业智能时代，数据主要散落在各个行业内部，数据的收集和整理相对缺乏规范，数据的电子化和清理规范工作是重点，优势在于数据在限定行业内便于管理和使用。大量的BI应用都是2B业务，基本上以本地化部署为主。
在BigData大数据阶段，跨行业、跨领域数据逐渐占据主流。数据更多地是以互联网和移动互联网端的数据收集为主，非结构化程度明显，需要跨领域和跨行业的分析能力和经验。同时，各类公司提供给B类机构的服务从本地化部署向SaaS化方向发展。这种模式对于服务提供方而言，数据的沉淀和积累是必然趋势，也奠定了这些大数据公司的优势地位和竞争壁垒。
到了AI人工智能阶段，充分发挥硬件设备在存储和运算方面的优势，以遍历和枚举等最粗暴的方式来解决海量数据分析和整理的问题。
上述三个阶段都是渐次地将数据资产化的过程，也让C端用户越来越了解自己的数据价值，Facebook的数据泄密从一个侧面反映了个人数据的价值，也证明目前数据分析能力的强大。
资产数字化是一个巨大的挑战，也是一个巨大的市场。如果我们说，有大量的产品和服务没有资产化，那么，可以更近一步说，有大量的资产需要数字化。
作者：袁晔，水木清华区块链基金执行董事，盗火者区块链应用联盟发起人。
