数据资产化步骤详解：企业数字转型的关键之道

数据资产化步骤：推动企业数字化转型的关键

在数字经济快速发展的背景下，数据作为一种新型生产要素，已经渗透到生产、分配、流通、消费和社会服务管理等多个环节。党的二十大报告强调了加快建设数字中国和数字经济发展的重要性。为此，企业需要重视数据资产化的过程，以更好地利用数据的潜力，提升企业的核心竞争力。

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

数据资产化不仅是技术层面的转变，更是企业战略和管理理念的全面升级。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，数据资产化已成为政策导向的重要组成部分。企业在这一过程中，必须理解以下几个背景：

• 数据要素化：数据被视为一种重要的生产要素，推动了企业在数据管理上的转型。
• 要素市场化：数据的市场化运作为企业提供了新的商业机会，促进了数据资源的合理配置。

二、数据资产化的基本概念

在进入数据资产化的具体步骤之前，企业需要明确以下概念：

• 数据资产：数据资产是指企业在生产经营活动中所获得、积累的可用于创造经济价值的数据资源。
• 数据资产管理：涉及对数据资产的规划、组织、实施、监控与评估，确保数据资产的安全和有效利用。

三、数据资产化的制度要求

企业在进行数据资产化时，需遵循一定的制度要求，确保数据资产的合法合规性。这包括：

• 企业战略与数据资产化的结合，确保数据管理与企业目标一致。
• 组织偏好的确立，明确数据资产管理的职责和流程。
• 制度需求与工具需求的识别，确保有足够的支持来实现数据资产化。

四、数据资产化的实践步骤

以下是企业进行数据资产化的基本步骤：

1. 总体方向：业务数据化与数据业务化

企业首先需要明确数据资产化的总体方向，即将业务数据化，推动数据业务化。业务数据化是指将传统的业务流程数字化，而数据业务化则是指将数据作为一项业务来管理和运营。

2. 数据资产的统筹规划

在数据资产化的初期阶段，企业需要制定详细的数据资产规划，包括数据收集、存储、管理和分析的策略。这一阶段涉及数据的分类、标准化和整合，以确保数据的高质量和可用性。

3. 数据资产的管理实施

企业要建立完整的数据管理体系，涵盖数据质量管理、主数据管理、元数据管理等多个方面。确保数据在整个生命周期内都受到有效管理。

4. 数据资产的稽查

定期对数据资产进行审计和稽查，确保数据的合规性和安全性。这一过程有助于发现潜在的问题并及时进行调整。

5. 数据资产的运营管理

数据资产不仅需要管理，还需要运营。通过有效的数据运营策略，企业可以从数据中提取更多的价值，实现数据的商业化。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

随着企业数据资产化的深入，数据的入表问题也逐渐受到关注。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，企业需要关注以下几个方面：

• 适用范围分析：确定哪些数据可以作为资产入表，哪些数据不适用。
• 会计处理准则：明确数据资产的会计处理方法，确保符合相关的会计准则。
• 列示和披露要求：企业在财务报告中需要清晰列示数据资产的相关信息。
• 实务操作中的难点：分析在数据资产入表过程中可能遇到的难点，并寻求解决方案。

六、数据资产估值的方法

在完成数据资产化的过程中，对数据资产的估值显得尤为重要。企业需要掌握以下几个关键点：

• 数据的确认条件：明确哪些数据符合入表的条件，确保数据的合法性和合规性。
• 数据价值的计量：分析数据的使用寿命和价值有效期，以合理地评估数据的经济利益。
• 数据的可复制性：探讨数据的可复制性与会计处理原则之间的关系，为数据的价值评估提供依据。

七、数据资产的实战演练

企业在数据资产化过程中，可以通过案例分析的方法，深入理解数据治理、数据入表和数据资产估值等实际操作。通过与行业内的成功案例对比，企业可以更好地识别自身在数据资产化过程中遇到的问题，并寻找解决方案。

结论

数据资产化是企业数字化转型的重要步骤，通过合理的数据管理和资产化策略，企业不仅可以提升自身的市场竞争力，还可以在数字经济时代抓住更多的发展机会。掌握数据资产化的基本步骤和方法，将为企业的可持续发展奠定坚实的基础。

随着政策的不断推进与市场需求的增长，企业应当积极响应数据资产化的号召，推动数据的深度应用，实现数据价值的最大化，从而在竞争中立于不败之地。