枫影(王鸿华):数据资源入表全流程实施指南

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 35725

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适用对象

企业高层管理人员、数据、财务、IT、法务

课程介绍

【课程背景】

随着数字经济的发展,数据已成为重要的生产要素。然而,并非所有的数据都具有资产价值。只有那些被重复使用、经过加工的数据资源才能转化为数据资产,并在财务报表中体现其价值。本课程旨在帮助企业了解数据资源如何转化为数据资产,以及如何将这些资产正式记录在财务报表中,从而释放数据要素的价值。

【课程收获】

  • 理解数据资源与数据资产的区别;
  • 掌握数据资源入表的全流程实施步骤;
  • 学会如何通过数据产品和服务实现数据资产的价值变现;
  • 掌握数据资产评估的基本方法;

【课程对象】

企业高层管理人员数据财务IT法务

【课程时长】1天

【课程大纲】

Part 1: 数据资源化

1. 数据原始资源的概念与分类

1.1 数据原始资源的概念

· 定义与特点

1.2 数据原始资源的分类

· 未加工的数据集合

· 外部采购或交换的数据

· 外部爬取的数据

· 自主采集的数据

· 加工中的数据集合

· 中间态数据的定义与作用

· 加工后的数据集合

· 产成品数据的特点与用途

2.数据资源的准备与集成

2.1 数据溯源与评估

· 数据来源验证

· 异常值处理与质量评估

2.2 数据模型建立

· 数据结构设计

2.3 数据标准化

· 统一数据维度

· 规范数据格式

2.4 数据接入与流转

· 设计数据接入方案

· 实现数据的流转

3.形成数据资源

3.1 原始数据的资源化

· 企业数据战略指导

· 构建数据能力体系

3.2 数据集成

· 数据模型优化

· 数据集成模式

· 组织内部数据互联互通

【案例】某金融机构的数据资源化实践

Part 2: 数据资产化

1. 可入表数据资源识别

1.1 《暂行规定》中入表数据资源的条件

· 合规性要求

1.2 登记的数据权益

· 数据权益的法律保护

2.一次入表

2.1 数据资源的会计确认

· 无形资产的确认标准

2.2 会计计量与记录

· 成本法初始计量

【案例】某企业数据资产初次入表的实践经验

3.数据产品研发与生产

3.1 数据产品需求分析

· 目标客户的识别

· 应用场景确定

3.2 数据产品分类

· 数据软件产品

· ETL工具、数据库、数据可视化软件

· 数据软件服务产品

· SaaS、DaaS

· 数据权益性产品

· 数据权益打包

3.3 数据产品的研发

· 试验型开发

【案例】某公司数据产品的研发与生产案例

4.数据交易

4.1 场内交易

· 数据要素市场登记

· 数据产品登记与交易

· 获取数据资产凭证

4.2 场外交易

· 直接协商与信任关系

【案例】某数据产品在场内交易平台的成功交易案例

Part 3: 数据金融化

1. 数据资产评估

1.1 数据资产评估方案制定

· 评估假设

· 使用场景分析

1.2 数据资产价值评估

· 定量分析

· 风险评估

1.3 数据资产评估报告

· 报告编制

· 列报与披露

2.数据金融

2.1 数据资产增信与融资

· 数据资产作为抵质押物

2.2 数据金融创新

· 质押融资、数据信托、数据保险

【案例】某企业利用数据资产成功融资的案例

3.三次入表

3.1 金融资产的转化与入表

· 衍生资产的会计处理

· 更新资产负债表

【案例】某金融资产转化后入表的实际案例

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【课程导读】 本课程将为学员呈现出系统化的大数据知识体系,以大数据管理的概念和最终的价值意义出发,重点围绕方法论,分别从数据管理理念、数据管理体系、数据管理的模型、方法论来逐次展开,帮助学员搭建系统性知识体系,赋能日常业务运营。 【课程收获】 1. 理解数据管理的目的和意义 2. 了解数据管理的方法论 3. 了解大数据在各行各业中的应用 【课程时长】2-3天 【课程大纲】 一.定义大数据 1. 大数据概念 1.1 大数据的定义 1.2 大数据的产生与发展 1.3 大数据的特征 1.4 大数据、数据和数字化之间的区别与联系 2. 大数据的价值 2.1 大数据的价值 2.2 企业数字化转型与大数据之间的关系 2.2.1企业数字化转型的目的是提效降本 2.2.2数据分析是提效降本的手段 2.2.3数据价值化是数据分析的基础 2.3 数据资产的形成 2.4 大数据资产评估 2.3.1评估原则:可计量的资产 2.3.2评估方法:成本法、收益法、市场法 2.3.3其他方法:专家评价、剩余经济寿命法 3. 大数据价值的形成过程——数据管理 二.数据管理的方法论 1. 数据管理概念 1.1 管理 1.2 管理与治理 1.3 数据管理与数据治理 2. 数据管理,是数据价值形成的方法论 2.1 数据管理理念 2.2 围绕数据资产化展开的数据生命周期价值化管理体系 2.3 数据管理、数据治理、数据资产化、数据要素化区别与联系 3. 数据管理的框架体系 3.1 基础设施层:云、网、端 3.2 技术逻辑层:从数据采集-数据传输-数据存储-数据集成-数据管理-数据资产化-数据挖掘-数据安全-数据资产服务 3.3 数据功能层:数据可视化、数据分析、数据资产服务、数据交易市场、数据资产入表 3.4 数据应用层:行业应用、场景应用 4. 基础设施层 4.1 强大的数据存储要求 4.2 更强的传输能力 4.3 边缘计算、超算、智算、量子计算的支撑 4.4 面向AI大模型数据训练的智算技术 4.5 通过数据治理提升数据供给质量 4.6 数据流通与算力协同 5. 技术逻辑层 5.1 数据采集、传输与处理 5.2 数据集成与数据管理 5.3 数据资产化 5.3.1 数据资产确权 5.3.2 数据资产封装 5.3.3 数据资产定价 5.3.4 数据资产交易 5.4 数据挖掘 5.5 数据安全与隐私计算 5.5.1 数据安全与安全治理 5.5.2 数据资产梳理 5.5.3 隐私计算 5.5.3.1 隐私计算定义与概念 5.5.3.2 系统设计理论与架构 5.5.3.3 技术原理 5.5.3.4 应用场景 5.6 数据资产服务 6. 数据功能层 6.1 企业内部 6.1.1 数据可视化+数据分析 6.1.2 大数据平台+数据中台+数据治理+API 6.1.3 数据资产入表 6.1.3.1数据资产入表的概念 6.1.3.2数据资产入表的流程 6.1.3.3数据资产入表的相关标准 6.2 企业外部(跨行业、跨区域、跨领域):可信数据空间与数据资产交易 6.2.1 可信数据空间 6.2.1.1 可信数据空间概念解析 6.2.1.2 技术框架 6.2.1.3 可信数据空间法规与标准 6.2.1.4 商业闭环与应用场景 6.2.1.5 安全与信任保障 6.2.1.6 关键举措 6.2.2 信任源 6.2.2.1 基于区块链联盟链的数据资产交易 6.2.2.2 基于国家数据交易平台的数据资产交易 6.2.2.3 基于数据资产交易所的数据资产交易 6.2.2.4 第三方数据交易平台 6.2.3 数据API 6.2.4 联盟体数据资产交易(会员制、直接交易、API、资源互换等) 6.2.5 基于分布区区块链的数据交易 6.2.6 数联网(DSSN) 6.2.6.1 数联网的概念 6.2.6.2 数联网的技术架构与核心功能 6.2.6.3 数联网的应用场景 7. 数据应用层 7.1 场景应用:数据建模、数据分析、优化决策 7.2 行业应用: 7.2.1 社会:公检法、医疗、教育、交通、文化、水、能源、天然气等 7.2.2 制造业:矿山、电厂、汽车、建筑、重工业、轻工业 7.2.3 零售服务业:物流、金融、零售、服务 7.2.4 农业:农业、农村 8. 数据管理的实施路径及保障体系 8.1实施路径 8.1.1业务数据化 8.1.2数据资源化 8.1.3数据资产化(产品化) 8.1.4数据资本化(要素化) 8.2具体流程 8.2.1数据确权与合规管理 8.2.2数据安全管理体系 8.2.3数据资源会计核算 8.2.4数据资产列示与纰漏 8.2.5入表后的定期重估审视 8.3具体步骤 8.3.1数据生产采集 8.3.2数据确权与合规管理 8.3.3数据治理:质量控制、数据标准化和数据分类分级管理。 8.3.4数据估值与定价 8.3.5数据封装计量:对数据进行标准化处理,便于后续交易和流通。 8.3.6数据交易与应用:制定统一的交易规则和流程,通过市场化手段实现数据的价值最大化 8.4 数据管理保障体系 8.4.1数据战略与规制 8.4.2数据系统与平台开发 8.4.3数据质量治理 8.4.4数据资产盘点与运营规划 8.4.5保障体系:组织、制度、技术与工具等 8.4.6管理体系建设与挑战:定责、确权、享利、拓量、优本、创利主线 9. 最佳实践 9.1策略制定、实施步骤、组织架构建设、技术工具应用以及持续改进 9.2数据资产管理的首要工作:明确目标 9.3建立专门的数据管理组织架构师关键 9.4首要工作是数据资产盘点,形成企业数据资产框架和目录 9.5采用先进的数据管理工具和技术是实现高效数据资产管理的重要手段。 9.6数据治理是数据资产管理的核心内容,包括数据模型管理、数据标准管理和数据质量管理等 9.7数据资产化不仅仅是数据资源的管理和存储,更重要的是如何将数据转化为实际的经济和社会价值。 9.8数据资产管理是一个动态的过程,需要不断进行评估和优化。 9.9企业需要严格遵守国家相关数据要素市场化的一些政策和制度 三.大数据未来趋势及展望 1. 国家政策性趋势 2. 大数据技术自身发展趋势 3. 数据资产化、要素化的应用趋势 4. 技术与实体经济的融合趋势
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【课题背景】 数据发生价值的前提是数据自身本身的真实性、可靠性,即数据本身有价值。我们把数据自身如何产生价值性的过程,成为数据治理。一般通常包括了定义数据、数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合、数据分析等全流程。在整个过程中,一切数据的动作都受到业务的约束,如何定义主数据、采集哪些数据、如何封装数据等整体来看都与业务有关。 本节课,将在系统性分析数据治理内容的基础上,聚焦主数据管理,站在数据和业务两个视角帮助学员如何做好协同性认知,提升主数据管理维护的效率。 【参与人员】 本课程适宜于:数据部门和业务部门 【学员收获】 1. 了解数据治理的价值、流程和内容 2. 了解主数据的价值、管理的流程 3. 理解数据管理与业务之间的关系 【课程时长】1天 【课程大纲】 一、数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系 1. 数字化转型核心是依托数据分析来实现科学决策,从而提效降本 2. 数据分析的前提是数据治理 3. 数据治理首要工作是主数据管理 二、数据治理的价值、流程和内容 4. 数据发挥价值的前期是数据本身得有价值 5. 如何定义数据自身有价值——时效性、客观、真实、一致、完整、准确 6. 数据治理的内涵 7. 数据治理的流程 (1)明确业务数字化转型的模块 (2)定义主数据:对应业务模块明确业务判断的模型指标 (3)实现数据采集与数据清洗 (4)数据资产管理 (5)数据安全 (6)完成对数据治理的评估 三、主数据的价值和管理的流程 1. 回溯日常工作中数据使用的常见问题 (1)数据混乱、质量差 (2)系统使用效率低 (3)及时性差 (4)统计口径不一致 (5)找数据完全对不上号 2. 为什么我们现在到了不得不去管理维护主数据的时间了?——系统太多了 3. 重新定义主数据 (1)主数据的价值——跨部门、跨业务协同的必须项 (2)对主数据的要求——唯一、稳定、准确 (3)主数据的特点——权威性、全局性、共享性、扩展性、关键性、稳定性、跨部门、跨系统、跨技术、跨主题 4. 主数据管理初步认知 (1)什么叫主数据管理 (2)做好主数据管理的意义:业务协同、便于展开数据治理工作、数字化转型的需求 (3)主数据管理的目标——提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源,以支持业务 (4)包括的内容:治理政策、处理流程、工具、最佳业务实践 (5)主数据管理不仅仅是技术问题,需要业务对整个运营模型、流程进行提炼 (6)主数据维护是个动态的过程,包括了创建和维护,随着业务变化要更新、扩展。 5. 主数据与其他数据之间的关系 (1)交易数据 (2)元数据 (3)参照数据 (4)分析数据 6. 如何做好主数据管理 (1)主数据管理的主要流程: l 立数据:关键主数据的管理制度化、数据标准化 l 通数据:依托统一的数据标准,和对接规范,实现各系统间实现数据互联互通 l 挖价值:用于业务部门实践应用 (2)实施的关键要点 l 管理问题:主数据是超越业务、管理的一把手工程 l 持续性认知:是个持续性、长期性、不断优化的过程 l 靠企业自身:企业自身需要具备强的数据思维,全员都需要 l IT技术增强:增强IT架构的灵活性,能够适应后期的不断扩展性 l 需要赋予数据部门一定的权利和资源 【案例】存量数据的迁移、清理-数据多(7个核心系统)、月结时间点-协同性认知(0点到2点之间) 四、数据治理与业务之间的关系 1. 立数据:要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程 2. 通数据:需要业务部门配合,完成数据的整理、清晰和导入工作 3. 挖数据:基于业务变革转型,即时反馈,对主数据展开维护、不断优化 4. 整体认知:业务是数据的来源,一切都源自于业务如何定义数据
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