在当今数字经济时代，数据已成为企业最重要的战略资源之一。数据资产与传统资产在企业战略规划中的地位日益凸显，二者既存在本质区别，又在战略层面具有协同效应。如何科学地将数据资产纳入企业战略规划，与传统资产形成互补和融合，是企业在数字化转型过程中必须面对的重要课题。

传统资产通常包括实物资产（如设备、厂房）、金融资产（如现金、股票）和无形资产（如专利、品牌）。这些资产具有明确的权属、可计量性以及相对稳定的价值形态。企业在进行战略规划时，往往围绕这些资产的获取、配置、优化和回报展开。传统资产的管理逻辑强调效率、成本控制和风险规避，是企业发展过程中长期积累的核心竞争力。

相比之下，数据资产的定义更为宽泛，通常指企业所拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的数据资源。这些数据可以是客户信息、交易记录、供应链数据、市场反馈、用户行为日志等。数据资产的价值在于其潜在的分析价值和决策支持能力，具有非消耗性、可复制性、高度流动性等特征。正因为如此，数据资产在企业战略规划中的作用日益突出，尤其是在客户洞察、产品创新、流程优化和商业模式重构等方面。

在企业战略规划中，数据资产与传统资产的融合成为一种趋势。首先，数据资产可以提升传统资产的使用效率。例如，通过数据分析优化库存管理、预测设备维护需求、提升供应链响应速度，从而降低运营成本、提高资产回报率。其次，数据资产本身可以成为企业新的盈利增长点。企业可以通过数据产品化、数据服务化等方式，将数据资产转化为直接的经济收益。再次，数据资产有助于企业构建差异化竞争优势。通过对客户行为数据的深度挖掘，企业可以更精准地制定营销策略，提升客户满意度和忠诚度。

然而，将数据资产有效纳入企业战略规划也面临诸多挑战。首先是数据治理问题。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、安全性和合规性。缺乏有效的数据治理机制，可能导致数据孤岛、数据滥用或数据泄露，进而影响企业的战略决策质量。其次是组织能力的构建。企业需要培养具备数据思维的管理团队，同时引进数据分析、人工智能等领域的专业人才，构建跨部门的数据协同机制。再次是技术基础设施的支撑。企业需要投资建设强大的数据采集、存储、处理和分析平台，以支持数据资产的战略价值实现。

在战略规划层面，企业应从以下几个方面着手，实现数据资产与传统资产的有效融合：

第一，明确数据资产的战略定位。企业应将数据资产视为与传统资产同等重要的战略资源，在战略制定过程中充分考虑其价值创造潜力。可以设立专门的数据战略委员会，负责统筹数据资产的规划、管理和应用。

第二，构建数据驱动的决策机制。传统的经验决策模式已难以应对复杂多变的市场环境，企业应推动基于数据的实时决策机制建设，提升战略执行的灵活性和精准度。

第三，推动数据资产的商业化应用。企业应积极探索数据资产的产品化路径，例如开发数据驱动的智能服务、构建数据交易平台、提供数据咨询服务等，以实现数据资产的货币化价值。

第四，加强数据资产的风险管理。在数据资产的使用过程中，企业必须高度重视隐私保护、数据安全和合规问题，建立健全的数据合规体系，防范潜在的法律和声誉风险。

第五，持续优化数据资产的投入产出比。企业应建立数据资产的价值评估体系，定期衡量数据资产的投资回报，确保数据投入的有效性和战略性。

综上所述，数据资产与传统资产在企业战略规划中各有特点，但并非对立关系，而是可以相互促进、共同发展的战略资源。企业应站在数字化转型的战略高度，重新审视数据资产的价值，将其与传统资产有机结合，构建面向未来的综合竞争优势。只有将数据资产真正纳入战略核心，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。