21世纪以来,大数据、云计算、移动互联网、人工智能、区块链等数据技术迅猛发展,推动了人类社会从信息时代到数据时代的转变。在数据时代,数据已经成为企业的核心资产,如何有效发挥数据资产的价值却面临不少难题。现有的理论和方法难以甄别海量数据中有价值的数据、难以有效分析与量化数据资产的价值,现行的数据资产交易模式难以保障数据资产价值实现过程的安全。因此,如何衡量数据资产的价值、如何构建安全可靠的数据资产交易环境成为数据资产研究的前沿问题。基于上述认知,本文以数据资产为研究对象,以分析及量化数据资产价值、安全实现数据资产价值为目标。在明确数据资产的定义,分析数据资产价值的构成及其影响因素的基础上,提取了数据资产价值的特征维度,设计了数据资产价值分析模型框架;采用深度学习技术,构建了数据资产价值分析模型;基于区块链技术,构建了数据资产交易体系;提出了港口为核心的商务圈的应用场景,探索了数据资产价值分析模型与交易体系在实际场景中的应用方式。首先,本文从数据资产的理论研究出发,在综述国内外相关理论研究的基础上,明确了数据资产的定义、来源及分类,论述了数据资产在数据经济的四个发展阶段作为资源、产品、资产、资本的价值体现,指出了量化数据资产价值的难点及现有方法的局限性。在上述研究的基础上,本文剖析了数据资产价值的构成,将价值分为内在价值和外在价值两部分;结合数据资产价值的影响因素分析,提取了衡量数据资产价值的五项特征维度(颗粒度、活性度、关联度、多维度和规模度)及相应的细分维度指标;设计了基于特征维度的数据资产价值分析模型框架,给出了数据资产价值的计算公式,提出了量化数据资产价值的通用方法。其次,本文以完善基于特征维度的数据资产价值分析模型框架为目标,利用深度学习技术,构建了数据资产价值分析模型,实现了五个特征维度值的计算,完成了对数据资产价值的量化。在模型的构建过程中,进行了原始数据的收集和预处理,确定了模型的输入格式、模型的层次结构及各层函数,完成了模型的训练与优化。以国内某大型港口的实际业务数据为样本,验证了模型的准确性,并对模型输出结果进行了分析与说明。再次,本文以保障数据资产价值安全可靠的实现为目标,针对当前数据资产交易模式中,由于交易体系的不完善、交易方式的不规范、交易过程的不受控,产生的所出售的数据资产价值容易受损、所购买的数据资产质量难以保证等问题,构建了基于区块链的数据资产交易体系,设计了完整的数据资产交易流程。该体系基于去中心化思想,克服了当前托管式与聚合式数据交易模式中的问题,通过设置非对称加密、双向匿名、信用证明、数据保密、所有权认证等保障机制,实现了数据资产的点对点交易,为数据资产交易双方提供一个安全可靠的交易环境,为实现数据资产的价值提供安全保障。最后,本文以某大型港口企业作为研究样本,经过对港口、船公司、船舶代理公司、货物代理公司、货主企业、物流企业、海关、海事、工商局、港务局等各参与方特点与诉求的分析研究,提出了以港口为核心的商务圈的数据资产价值分析与交易应用场景,完成了数据资产价值分析系统的原型开发。在该应用场景中,将价值分析模型与企业现有业务系统进行融合,实现了企业数据资产价值的量化,验证了模型的实用性;通过选择合适的对象作为信任证明机制的初始共识节点,构建了去中心化的交易网络,验证了交易体系的可行性。基于实际场景的应用方式研究,为数据资产价值分析模型与交易体系的落地应用提供了参考与借鉴。