数据资产化步骤：企业提升价值的关键指南

数据资产化步骤：企业数字转型的关键路径

随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为现代企业不可或缺的核心资产。党的二十大报告强调了加快建设数字中国和发展数字经济的重要性，这为企业提供了新的发展机遇。为了有效利用数据资源，企业必须迈出数据资产化的步伐。本文将结合培训课程内容，详细阐述数据资产化的步骤，帮助企业在新的政策环境中提升数据价值。

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、数据资产化的背景与重要性

数据作为新型生产要素，已深入到生产、分配、流通和消费的各个环节。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，企业数据资产化的政策框架逐渐清晰。财政部也出台了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，为企业数据资产的入表提供了指导。

• 政策背景：国家政策的推动为企业数据资产化提供了制度保障。
• 市场需求：数据资产化能够帮助企业释放数据潜力，提高竞争力。
• 战略意义：通过数据资产化，企业可以实现更高效的资源配置与决策支持。

二、数据资产化的基本步骤

企业在进行数据资产化时，需要遵循一系列系统化的步骤。这些步骤不仅有助于企业理清数据资产化的思路，还能有效提升数据的管理和利用效率。

1. 确定数据资产的战略定位

首先，企业需要将数据资产化纳入整体战略规划中。这包括明确数据资产在企业发展中的角色和重要性，制定相应的战略目标。

• 分析企业的业务需求与数据资源现状。
• 制定数据资产化的短期与长期目标。
• 确保高层领导的支持与参与。

2. 建立数据资产管理框架

企业应根据自身特点建立数据资产管理的框架，包括数据治理、数据标准、数据质量等关键要素。

• 数据治理：制定数据管理政策与流程，确保数据的合规性和安全性。
• 数据标准：建立统一的数据标准，提升数据的一致性和可用性。
• 数据质量：实施数据质量管理，确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据资产的评估与入表

企业需要对数据资产进行评估，以便在财务报表中进行准确的列示和披露。这包括确定数据的价值和使用寿命。

• 开展数据资产的合规与确权，确保数据的合法性。
• 进行数据安全检查，防范潜在的风险。
• 实施预期经济利益的可行性分析，评估数据资产的未来收益。

4. 数据资产的运营管理

在数据资产化的过程中，企业还需要建立数据资产的运营管理机制，确保数据资产的有效利用。

• 构建数据资产的流通机制，促进数据的共享与交易。
• 实施数据资产的维护与更新，确保数据的持续价值。
• 定期进行数据资产的审计与评估，确保其符合企业战略目标。

5. 数据资产的持续优化

数据资产化是一个动态的过程，企业需要根据市场变化和自身发展不断优化数据资产管理策略。

• 及时调整数据资产管理框架，适应新的市场需求。
• 加强数据资产的技术支持，提升数据处理与分析能力。
• 定期培训员工，提高全员的数据意识与管理能力。

三、数据资产化的影响与展望

数据资产化不仅会影响企业的资产负债表，还可能对企业的竞争力产生深远的影响。

• 资产负债表的影响：数据作为企业的无形资产，将在财务报表中反映出更真实的企业价值。
• 竞争力的提升：通过数据资产化，企业可以实现精准营销、优化决策，提高市场响应速度。
• 创新能力的增强：数据资产的有效利用将推动企业的产品和服务创新。

四、结论

数据资产化是企业在数字经济时代转型升级的必经之路。通过系统化的步骤，企业可以有效地将数据转化为可持续的竞争优势。随着政策的逐步落实和市场环境的不断变化，企业应及时调整数据资产化的策略，以更好地适应新的发展机遇。

在未来的数字化进程中，数据资产化将成为推动企业创新与发展的重要引擎。希望通过本课程的学习，企业能够更好地理解数据资产化的步骤与实践，从而实现数据的有效管理和价值提升。