法律框架缺失：相较于传统的“有形资产”或“无形资产”，我国尚无明确的法律条文对数据权益归属做出具体规定。现有的政策法规主要是对

确权难度大：数据资产的虚拟性、多种类、溯源复杂等特征，使得确定数据资产权属变得尤为困难。在没有明确的权利凭证作为数据资产“入表”基础的情况下，如何防止侵犯数据来源方的合法权益或社会公共利益成为一大挑战。

会计政策错误适用：企业在将数据资源纳入财务报表时，需确保符合现行会计制度的资产定义与确认条件。如果企业追溯调整数据资源的会计核算，可能构成对会计政策的错误适用，导致财务报表失真。

信息披露不透明：数据资产的价值难以准确量化，企业在披露数据资产信息时可能存在夸大或隐瞒的情况，影响投资者的判断和决策。

交易标准化和规模化难题：数据资产通常需要在特定的技术环境下进行处理和使用，不同企业的数据需求和技术标准各异，这使得数据资产的交易难以实现标准化和规模化。

合规性挑战：企业在数据交易过程中需遵守相关法律法规和监管要求，确保数据交易的合法性和合规性。然而，目前数据交易市场的法律法规尚不完善，企业可能面临合规性挑战。

数据安全风险：数据资产在存储、处理、传输等过程中可能面临泄露、篡改等安全风险。企业需建立健全的数据安全管理体系，确保数据资产的安全性和完整性。

隐私保护风险：对于涉及个人信息的数据资产，企业需严格遵守相关法律法规和隐私政策要求，确保个人数据的合法采集、使用、处理和保护。

市场操纵风险：一些上市公司或平台公司可能通过过度宣传或发布不实信息来吸引投资者关注和资金流入，导致市场操纵行为的发生。

泡沫风险：由于数据资产的价值难以准确量化，企业在完成数据入表后可能会高估数据资产的潜在价值，形成数据资产的“泡沫”。这不仅会损害企业的财务稳定性和市场信任度，还可能对整个数据资产市场造成负面影响。