提升企业竞争力的关键：数据资产管理策略解析

数据资产管理：提升企业竞争力的新路径

在数字化、网络化和智能化的浪潮中，数据作为一种新型生产要素，正在深刻改变着我们的生产方式、生活方式及社会治理方式。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。为了实现这一目标，企业必须重视数据资产管理，探索数据资产化的途径。本文将结合最新的政策动态与企业实践，全面探讨数据资产管理的意义、步骤及影响。

张光利：企业数据管理与数据资产化

【课程背景】数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式，党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，加快发展数字经济。2022年12月《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数展要素作用的意见》明确提出探索数据资产化及数据资产入表新模式。财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出企业数据资产入表相关处理办法。2023年6月中共北京市委、北京市人民政府日前印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知中提出先行探索开展数据资产入表，对企业的数据首登记、首挂牌、首交易、首开放等给予奖励，更好促进数据要素市场创新和产业化发展。本课程将基于最新的政策要求和企业实践，全面讲授企业如何进行数据资产化，如何提升企业的数据价值，使学员掌握企业数据资产化的基本步骤，有助于帮助企业开发利用数据潜力。【课程收益】1、了解中国数据资产化的最新政策动态和政策要求2、掌握数据管理的基本维度，熟悉企业的数据管理方法论3、掌握企业进行数据资产化的步骤4、掌握数据资产估值的方法，提升企业的数据价值【课程对象】民营企业董事会成员，城投公司高管，首席运营官（COO）、首席财务官（财务总监）等【课程时长】1天（6小时/天）【课程大纲】一、数据资源到数据资产：数据要素的治理（一）企业为什么要做数据资产管理1、数据资产管理的宏观背景（数据要素化、要素市场化）(二)数据资产管理1、数据资产与数据资产管理的概念2、数据资产管理的发展3、数据资产管理的模型4、数据资产管理的难点与发展趋势数据资产化地图（一）数据资产化的制度要求1、企业战略与数据资产化2、数据资产化的组织偏好3、数据资产化的制度需求4、数据资产化的工具需求（二）数据要素的管理与资产化：基本规范1、数据模型管理2、数据标准管理3、数据质量管理4、主数据管理5、数据安全管理6、元数据管理7、数据开发管理8、数据价值评估9、数据资产流通10、数据资产运营（三）数据要素资产化的实践步骤1、总体方向：业务数据化与数据业务化2、数据资产的统筹规划3、数据资产的管理实施4、数据资产的稽查5、数据资产的运营管理（四）数据资产化的影响1、数据资产化对企业资产负债表的影响2、数据资产化对企业竞争力的影响数据资产入表的财务规范与技术处理（一）《暂行规定》的政策解读1、适用范围分析（哪些数据不适用？）2、会计处理适用的准则3、列示和披露要求4、实务操作中的难点解析（二）数据资产入表关键要点分析1、数据属于企业资产吗？——确认条件2、数据价值如何计量？（使用寿命和价值有效期如何判断）3、数据的可复制性与会计处理原则4、数据资产入表的税务影响：数据资产的摊销、减值与处置（三）数据资产入表解析（六步法）1、数据的合规与确权2、数据安全检查3、数据的治理与管理4、预期经济利益的可行性分析5、成本的合理归集与分摊6、列报与披露数据资产的实战演练以案例分析方法，分解企业如何进行数据资产化：数据治理、数据入表、数据资产估值等数据资产实践问题讨论1、数据如何确权：公共数据与个人数据2、大模型公司的数据资产化问题3、数据资产的估值前沿问题

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一、数据资产管理的背景与必要性

随着《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的发布，数据资产化的理念逐渐深入人心。企业在经营过程中产生和积累的数据，不再是简单的文件或信息，而是具备一定经济价值的资产。这一转变要求企业对数据进行系统化管理，以实现数据价值的最大化。

• 宏观背景：数据要素化、要素市场化是当前经济发展的重要趋势，企业必须适应这一变化，进行有效的数据资产管理。
• 政策要求：财政部和地方政府相继出台了相关政策，鼓励企业探索数据资产入表的新模式，以促进数据要素市场的创新与发展。

二、数据资产管理的基本概念

数据资产与数据资产管理的概念是数据资产化过程中必须明确的基础。数据资产是指企业在运营过程中积累的、具有经济价值的信息资源，而数据资产管理则是指对这些信息资源进行有效的规划、监控和利用的过程。

1. 数据资产管理的发展历程

数据资产管理并非一蹴而就，而是随着信息技术的进步和市场需求的变化逐步演变而来的。企业在初期可能只是简单地存储数据，随着数据量的增加和应用场景的丰富，数据管理的复杂性和重要性日益凸显。

2. 数据资产管理模型

在数据资产管理的过程中，企业可以采用不同的管理模型，包括数据治理框架、数据标准化流程等，以确保数据的准确性和一致性。

3. 数据资产管理的难点与发展趋势

尽管数据资产管理的重要性显而易见，但在实际操作中仍面临诸多挑战，例如数据的安全性、隐私保护以及数据的整合与分析能力等。未来，随着技术的不断进步，数据资产管理将更加智能化、自动化。

三、数据资产化的制度与工具需求

要实现数据资产化，企业需要从制度和工具两个层面进行探索。

• 制度需求：企业需要根据自身战略目标，制定相应的数据资产化政策，确保数据管理与业务目标的高度一致。
• 工具需求：企业应当利用现代化的数据管理工具，如数据仓库、数据湖和大数据分析平台等，以提升数据处理和分析的能力。

四、数据资产化的基本规范

在进行数据资产化管理时，企业需要遵循一系列基本规范，以确保数据的有效性和合规性。

• 数据模型管理：构建清晰的数据模型，确保数据结构的合理性。
• 数据质量管理：定期进行数据质量评估，确保数据的准确性和可靠性。
• 数据安全管理：建立健全的数据安全防护机制，防止数据泄露和滥用。
• 数据价值评估：定期对数据进行价值评估，确定其在企业资产负债表中的反映。

五、数据资产化的实践步骤

数据资产化的实现并非一朝一夕的事情，企业需要遵循一系列实践步骤，以确保数据资产的有效管理与运营。

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的方向，确保数据管理与企业战略相辅相成。
• 数据资产的统筹规划：对企业的数据资源进行全面的规划与管理，确保数据的高效利用。
• 数据资产的管理实施：将数据管理政策落实到具体的操作流程中，确保各项措施的有效执行。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审计，确保数据管理的合规性。
• 数据资产的运营管理：建立完善的数据运营机制，实现数据的持续增值。

六、数据资产化的影响

数据资产化不仅会对企业的资产负债表产生影响，还会显著提升企业的竞争力。通过有效的数据管理与运用，企业能够更好地把握市场动态，优化资源配置，提高经营效率。

• 对资产负债表的影响：数据作为一种新型资产，能够在企业财务报表中体现出真实的经济价值，从而增强企业的融资能力。
• 对企业竞争力的影响：通过数据驱动的决策，企业能够在市场竞争中占据优势，提高市场响应速度。

七、数据资产入表的财务规范与技术处理

在数据资产化的过程中，企业必须遵循相关的财务规范，以确保数据资产的合法性和合规性。

• 政策解读：了解《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》的适用范围及列示要求，确保数据资产的准确入表。
• 数据确认条件：明确数据是否属于企业资产的确认条件，以避免法律风险。
• 数据价值计量：掌握数据资产的价值计量方法，包括使用寿命和价值有效期的判断。
• 合规与确权：确保数据的合规性和确权，避免因数据问题导致的法律纠纷。

八、案例分析与实战演练

通过案例分析，企业能够更好地理解数据资产化的实际操作流程，包括数据治理、数据入表及数据资产估值等关键环节。同时，企业还需关注公共数据与个人数据的确权问题，以确保数据资产化的顺利进行。

总结

在数字经济时代，数据资产管理的重要性愈发凸显。企业必须积极探索数据资产化的路径，通过有效的管理与运用，提升数据的商业价值，从而增强企业的竞争力。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

通过本次培训课程的学习，参与者将能够全面了解数据资产化的政策动态、管理方法及实施步骤，为企业的数字化转型提供有力支持。