全面解析数据资产管理的重要性与最佳实践

数据资产管理：推动数字经济的核心要素

在当今的数字化时代，数据已成为一种新型的生产要素，深刻影响着各行各业的生产方式、生活方式及社会治理方式。习近平总书记在党的二十大报告中强调了建设数字中国的重要性，并指出要加快发展数字经济。伴随这一背景，《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》于2022年12月正式发布，明确提出探索数据资产化及数据资产入表的新模式。这为企业开展数据资产管理指明了方向，也为相关的培训课程提供了理论基础。

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

数据资产管理的引入源于数据要素化和要素市场化的宏观背景。随着数字经济的迅速发展，企业纷纷意识到数据不仅仅是信息的集合，更是潜在的资产。企业通过有效的数据管理，不仅可以提升决策效率，还能为业务创新提供有力支持。

二、数据资产与数据资产管理的概念

• 数据资产：指能够为企业创造经济利益的数据资源，包括客户数据、市场数据、生产数据等。
• 数据资产管理：是对数据资产进行有效的规划、组织、控制和监控，以实现数据价值最大化的过程。

三、数据资产管理的发展

随着政策环境的逐步完善，数据资产管理正朝着规范化、系统化的方向发展。企业可以通过建立数据管理模型，明确数据资产的定义、分类、评估和管理方法，进而推动数据资产的价值实现。

四、数据资产化的制度要求

数据资产化的成功实施需要企业在多个维度上进行系统性的考虑，包括企业战略、组织结构、制度需求和工具需求等。企业应结合自身实际情况，制定相应的策略和规划，以迎接数据资产化带来的机遇与挑战。

五、数据资产化的管理规范

在数据资产化过程中，企业需要遵循一系列基本规范，确保数据的有效管理。这些规范包括：

• 数据模型管理：建立科学的数据模型，明确数据的结构和关系。
• 数据标准管理：制定统一的数据标准，提高数据的可用性和互操作性。
• 数据质量管理：定期评估数据质量，确保数据的准确性和完整性。
• 主数据管理：对关键数据进行集中管理，减少数据冗余。
• 数据安全管理：确保数据在存储和传输过程中的安全，防止数据泄露。
• 元数据管理：管理数据的定义和上下文信息，提升数据的可理解性。
• 数据开发管理：推动数据的开发与应用，创造经济价值。
• 数据价值评估：定期评估数据的经济价值，指导数据资产的投资决策。
• 数据资产流通：建立数据流通机制，促进数据的共享与交易。
• 数据资产运营：通过有效的运营管理，提升数据资产的使用效率。

六、数据资产化的实战步骤

为了推动数据资产化，企业应顺利开展以下几个步骤：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的战略方向。
• 数据资产的统筹规划：制定全面的数据资产管理计划。
• 数据资产的管理实施：落实数据管理策略，确保各项措施落地。
• 数据资产的稽查：定期进行数据资产审计，确保合规性。
• 数据资产的运营管理：优化数据资产的使用，提高运营效率。

七、数据资产入表的财务规范与技术处理

随着数据资产化进程的推进，数据资产入表成为企业会计处理的重要议题。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)》明确了数据资产入表的相关处理办法，对企业的财务管理提出了新要求。

• 适用范围分析：明确哪些数据适用入表，哪些数据不适用。
• 会计处理适用的准则：遵循相关会计准则进行数据资产的确认与计量。
• 列示和披露要求：确保数据资产的相关信息及时、准确地披露。
• 实务操作中的难点解析：分析实际操作中可能遇到的难点，提供解决方案。

八、数据资产入表关键要点分析

在数据资产入表过程中，企业需关注以下几个关键要点：

• 数据确认条件：明确数据是否属于企业资产。
• 数据价值计量：判断数据的使用寿命和价值有效期。
• 数据的可复制性与会计处理原则：分析数据的特性对会计处理的影响。
• 税务影响：考虑数据资产的摊销、减值与处置对企业税务的影响。

九、实战演练与案例分析

为了帮助学员更好地掌握数据资产化的实践，课程中将通过案例分析的方式，探讨数据治理、数据入表及数据资产估值等实际问题。通过这些案例，学员将能够更直观地理解数据资产化的过程和挑战。

十、总结与展望

数据资产管理是推动企业数字化转型的重要环节。通过有效的数据资产化，企业不仅能够提升自身的竞争力，更能够在激烈的市场环境中占据优势。未来，随着政策的进一步完善和企业实践的不断深入，数据资产管理将迎来更加广阔的发展空间。

总之，数据资产管理不仅关乎企业的经济效益，还涉及到企业的战略规划和长远发展。希望通过本课程的学习，学员能够全面掌握数据资产化的基本步骤和方法，为企业的数字经济发展贡献力量。