在当今数字化快速发展的背景下，资产的概念早已不再局限于传统的实物资产，如厂房、机器设备等。随着信息技术的广泛应用，数据作为一种新型资产形态，逐渐受到企业的高度重视。特别是在企业资产管理和财务报表中，数据资产与设备资产的区分变得愈发重要。本文将围绕数据资产和设备资产在使用方式上的区别进行深入探讨。

首先，从基本定义来看，设备资产通常指的是企业所拥有的、用于生产经营活动的实物资产，如生产设备、运输工具、办公设备等。这些资产具有物理形态，能够被直接观察和使用。而数据资产则是指企业在运营过程中所积累的、具有经济价值的数据资源，包括客户信息、交易记录、市场分析数据等。这类资产不具备物理形态，但通过合理的管理和分析，可以为企业创造巨大的经济价值。

在使用方式上，设备资产和数据资产存在显著差异。设备资产的使用通常具有排他性和消耗性。企业购置一台设备后，该设备在某一时间点只能被一个部门或流程使用，且在使用过程中会逐渐损耗，价值随时间递减。例如，一台数控机床在持续运行中会经历机械磨损，导致其使用寿命有限。因此，企业在使用设备资产时，往往需要考虑维护、保养、折旧等成本，以延长其使用寿命并提高使用效率。

相比之下，数据资产的使用方式则具有非排他性和非消耗性。数据资产可以在不同部门、不同业务流程中同时被使用，且不会因为使用次数的增加而损耗。例如，企业的客户数据库可以被销售部门用于客户关系管理，同时也可以被市场部门用于市场趋势分析，二者并不冲突。更重要的是，数据资产在使用过程中还可能产生新的数据，进一步丰富企业的数据资源，形成“数据增值”的良性循环。

此外，数据资产的使用方式还具有高度的可塑性和延展性。通过现代数据分析技术，如人工智能、机器学习等，企业可以从原始数据中挖掘出更深层次的业务洞察，从而优化决策流程、提升运营效率。例如，零售企业可以通过对销售数据的分析，精准预测消费者需求，调整库存策略，降低运营成本。而设备资产的使用则相对固定，主要依赖于其设计功能和物理性能，难以通过技术手段实现功能上的突破。

从资产管理的角度来看，设备资产的管理更侧重于物理层面的维护与更新。企业需要定期检查设备的运行状态，安排维修计划，评估设备的剩余使用寿命，并根据技术进步和市场需求变化决定是否进行设备升级或更换。而数据资产管理则更注重数据质量、数据安全与数据价值的挖掘。企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和时效性，同时防范数据泄露和滥用风险，确保数据资产的安全可控。

在资产价值评估方面，设备资产通常采用成本法或市场法进行估值，其价值主要取决于购置成本、使用年限和当前市场行情。而数据资产的价值评估则更为复杂，不仅需要考虑数据的获取成本，还需综合评估数据的稀缺性、应用场景的广泛性以及数据带来的潜在收益。目前，国际上对于数据资产的估值方法仍在不断探索和完善中。

综上所述，数据资产和设备资产在使用方式上存在本质区别。设备资产以物理形态为基础，具有排他性和消耗性，管理重点在于维护与折旧；而数据资产则以信息为核心，具有共享性和增值性，管理重点在于治理与挖掘。随着数字经济的不断发展，数据资产的重要性将日益凸显，企业需要在资产管理体系中给予数据资产更多关注，以实现资产价值的最大化。