국내 대기업 물류 운영사와 빅데이터 전문기업 간 2년에 걸친 데이터 협력을 단일 사례로 고찰하였다. 자원 보완성은 협력의 출발점으로, 상호 부족한 자원인 운영 데이터와 분석 역량의 결합이 복수의 사업 가치를 창출하고, 그 가치가 지속 가능한 데이터 자산으로 정착하며, 그 정착 경로가 조건에 따라 어떻게 분기하는지를 하나의 인과 사슬로 분석하였다. 그리고 패턴 매칭과 인과 추론 테스트로 분석적 일반화를 수행하였다. 분석 결과, 데이터의 비경합성으로 동일한 데이터 자원이 상이한 AI 모델을 통해 이중 가치로 실현됨을 확인하였다. 또한 협력 맥락에서 정식 계약을 기점으로 데이터 자산화의 다단계 제도화가 관찰되었다. 나아가 데이터 마찰을 데이터 분석 차원과 제도적 환경 차원으로 구분하고, 두 차원의 차이가 자산화 정착 경로의 분기와 대응한다는 분석 틀을 제시하였다. 실무적으로는 사업 가치가 확인된 이후에도 제도적 환경 마찰이 해소되지 않으면 자산화 정착이 지연될 수 있음을 시사하였다.