提升企业竞争力的数据资产管理策略解析

数据资产管理：企业数字化转型的新动力

在数字化、网络化、智能化的时代背景下，数据已成为一种新的生产要素，深刻影响着生产、分配、流通、消费及社会服务管理各个环节。党的二十大报告明确指出，建设数字中国和发展数字经济是当前的重中之重。在此背景下，数据资产管理作为提升企业竞争力的重要手段，逐渐受到重视。本文将结合最新的政策动态，深入探讨数据资产管理的必要性、基本步骤及其对企业的影响。

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

张光利 培训咨询

一、数据资产化的宏观背景

• 数据要素化：数据作为一种新型生产要素，已被广泛认可并逐步融入各个经济领域。
• 要素市场化：随着数据的重要性不断提升，数据要素市场化的趋势愈发明显，为数据的有效流通提供了基础。

根据《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》，探索数据资产化及其入表新模式成为了政策方向。财政部也发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为企业数据资产的管理提供了指导。

二、企业为什么要做数据资产管理

随着信息技术的快速发展，企业面临前所未有的机遇与挑战。数据资产管理不仅能够帮助企业提升数据的使用价值，还能有效应对市场竞争，增强企业的核心竞争力。

1. 数据资产管理的概念

数据资产管理是指对企业的数据资源进行系统化的管理，以提升数据的价值并实现其在企业战略中的有效应用。数据资产不仅包括数据的收集、存储和处理，还涉及数据的评估、流通和运营。

2. 数据资产管理的发展

随着政策的逐步完善，企业在数据资产管理领域的实践也在不断深化。从数据的采集、清洗到数据模型的建立、数据标准的制定，企业需要全面规划数据资产化的路径。

三、数据资产化的基本步骤

企业在进行数据资产化时，需要遵循一系列的步骤，以确保数据的有效管理和利用。

• 企业战略与数据资产化：企业需将数据资产化纳入整体战略规划中，以确保数据管理与企业目标的一致性。
• 数据资产的统筹规划：明确数据资产的范围，制定相应的管理政策和流程。
• 数据资产的管理实施：建立数据管理团队，制定数据管理规范和标准。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产的管理情况进行审计，确保数据的安全和合规性。
• 数据资产的运营管理：通过数据分析和挖掘，提升数据的使用价值和商业价值。

四、数据资产管理的关键要点

在进行数据资产管理时，企业需要关注以下几个关键要点：

• 数据确权：明确数据的所有权和使用权，确保数据的合法性。
• 数据安全管理：建立完善的数据安全管理体系，防范数据泄露和滥用。
• 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和及时性，以提升数据的使用价值。
• 数据资产的估值：采用科学的方法对数据资产进行评估，为数据的流通和交易提供依据。

五、数据资产化的影响

数据资产化不仅对企业的资产负债表产生影响，还对企业的竞争力提升有着深远的意义。

• 资产负债表的影响：将数据资产纳入资产负债表，有助于提升企业的资产总值，从而增强融资能力。
• 竞争力的提升：通过数据资产的有效管理和利用，企业能够更好地洞察市场变化，做出快速反应，从而在竞争中占据优势。

数据资产入表的财务规范与技术处理

随着数据资产化的推进，企业在财务处理上也面临新的挑战。根据《暂行规定》，企业需要明确数据资产的适用范围、会计处理的准则以及列示和披露的要求。

1. 数据是否属于企业资产

确认数据是否属于企业资产的条件至关重要。企业需要综合考虑数据的使用价值、可复制性以及相关的法律法规，以确保数据的合法性和合规性。

2. 数据价值的计量

在数据资产化过程中，企业需要明确数据的使用寿命和价值有效期，以便于进行合理的计量和评估。数据的可复制性与会计处理原则同样是企业需要关注的重点。

3. 数据资产的摊销与减值

企业在进行数据资产入表时，还需考虑数据资产的摊销、减值与处置等问题，以确保财务处理的合规性和合理性。

实践案例分析

为了帮助企业更好地理解数据资产化的实践步骤，本课程将通过案例分析的方式，探讨企业在数据治理、数据入表、数据资产估值等方面的典型问题。

1. 数据确权问题

在数据确权方面，企业需明确公共数据与个人数据的界定，确保数据的合法使用。

2. 大模型公司的数据资产化问题

大模型公司在数据资产化过程中，需关注数据的流动性与价值变动，合理评估数据资产的实际价值。

3. 数据资产估值的前沿问题

数据资产估值是数据资产化的重要环节，企业需借助专业的评估工具和方法，对数据资产进行科学评估。

结语

数据资产管理是企业数字化转型的重要组成部分，通过对数据资产的科学管理与合理利用，企业能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。随着政策的不断完善与技术的不断创新，数据资产化必将为企业的发展带来新的机遇和挑战。希望通过本课程的学习，学员能够全面掌握数据资产管理的基本知识和实践技巧，为企业的数字化转型贡献力量。