提升企业竞争力的有效数据资产管理策略

数据资产管理的必要性与实践路径

在信息技术迅猛发展的今天，数据已成为一种重要的生产要素，深刻影响着企业的运营模式与盈利方式。党的二十大报告强调，建设数字中国与发展数字经济是当前的重要战略。而《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》明确提出了数据资产化的重要性，强调企业应积极探索数据资产入表的新模式。本文将围绕数据资产管理的主题，深入探讨数据资产的管理方法与实践步骤，为企业的数字化转型提供参考。

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、数据资产管理的宏观背景

数据资产管理的提出，源于对数据要素化与市场化的深刻认识。随着数字经济的崛起，数据不仅是生产过程中的原材料，更是企业竞争力的重要组成部分。企业通过有效的数据资产管理，可以更好地挖掘数据的潜在价值，从而提升自身的市场地位与经济效益。

• 数据要素化：数据作为一种新型生产要素，已经融入到企业的各个环节，包括生产、分配、流通、消费等。
• 要素市场化：数据的市场化使其在经济活动中具备了交易价值，推动了数据资产的形成与发展。

二、数据资产与数据资产管理的概念

在探讨数据资产管理之前，首先需要明确什么是数据资产。数据资产是指企业所拥有的、能够为其创造经济利益的数据资源。数据资产管理则是通过一系列的管理活动，对数据资产进行有效的规划、建设与运营，以实现数据价值的最大化。

三、数据资产管理的发展历程

数据资产管理经历了从无到有的过程。最初，企业对数据的管理多停留在基础的数据存储与处理层面；随着信息技术的发展，数据的价值逐渐被认可，企业开始探索数据的深度应用与价值挖掘。当前，数据资产管理已经上升为企业战略的重要组成部分，成为推动企业数字化转型的核心驱动力。

四、数据资产管理的难点与发展趋势

• 数据质量管理：企业需要确保数据的准确性与完整性，以支持决策与运营。
• 数据安全管理：在数据资产化的过程中，数据安全问题愈发重要，企业需建立完善的数据安全体系。
• 数据标准化管理：推动数据标准化，有助于提升数据的可用性与共享效率。

数据资产化的制度要求

一、企业战略与数据资产化

企业在进行数据资产化的过程中，必须将其纳入整体战略规划中。数据资产化不仅是技术层面的变革，更是企业文化与管理模式的变革。企业领导层应当对数据资产化给予重视，形成自上而下的推进机制。

二、数据资产化的组织偏好

企业应根据自身的实际情况，建立适合的数据管理组织架构。可以成立专门的数据管理团队，负责数据资产的管理与运营。同时，鼓励各部门积极参与数据资产的建设与应用，实现数据的共享与协同。

三、数据资产化的工具需求

为了有效管理数据资产，企业需要配备相应的数据管理工具。这些工具包括数据治理平台、数据分析工具、数据安全管理系统等，它们将帮助企业提高数据的管理效率与安全性。

数据要素的管理与资产化：基本规范

一、数据模型管理

数据模型管理是数据资产化的基础。企业应根据业务需求，建立合理的数据模型，以支持数据的存储与分析。数据模型的优化将直接影响数据的使用效率与价值。

二、数据质量管理

数据质量是数据资产管理的核心要素。企业需要定期对数据进行质量评估，确保数据的准确性、有效性与一致性，以支持业务决策与运营。

三、数据安全管理

随着数据资产化进程的加快，数据安全问题日益突出。企业应建立完善的数据安全管理体系，确保数据在存储、传输与使用过程中的安全性，防止数据泄露与滥用。

四、数据资产流通与运营

数据资产的流通与运营是实现数据价值的关键。企业应探索数据共享与交易的模式，推动数据的流动性，同时建立数据运营机制，以实现数据的持续增值。

数据资产化的影响

一、对企业资产负债表的影响

数据资产的入表将直接影响企业的资产负债表。通过对数据资产的确认与计量，企业可以提升其资产总额，从而增强融资能力与市场竞争力。

二、对企业竞争力的影响

数据资产化不仅提升了企业的资产价值，也增强了其在市场中的竞争力。企业通过数据驱动的决策，可以更快速地响应市场变化，抓住发展机遇。

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

财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》为数据资产的入表提供了明确的政策指导。企业需根据政策要求，对数据资产进行合理的确认与计量。

二、数据资产入表关键要点分析

• 数据确认条件：企业需判断数据是否符合资产的确认条件。
• 数据价值的计量：明确数据的使用寿命与价值有效期，以合理计量数据资产的价值。
• 数据的可复制性：企业需根据数据的特性，选择合适的会计处理原则。

三、数据资产入表的实务操作

数据资产入表的实务操作包括六个步骤：数据的合规与确权、数据安全检查、数据的治理与管理、预期经济利益的可行性分析、成本的合理归集与分摊，以及列报与披露。这些步骤为企业进行数据资产化提供了具体的操作指引。

结语

数据资产管理作为数字经济时代的重要课题，关系到企业的生存与发展。通过合理的数据资产管理，企业不仅能够提升自身的经济效益，更能在激烈的市场竞争中立于不败之地。本文结合最新的政策与实践，探讨了数据资产化的必要性与实践路径，希望能为企业在数字化转型过程中提供借鉴与指导。