全面解析数据价值评估的重要性与方法

数据价值评估：新时代企业数字化转型的核心

在数字化、网络化、智能化的浪潮下，数据已成为新型的生产要素，深刻影响着生产方式、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，发展数字经济，这为企业的数据资产化提供了政策支持。在这一背景下，企业如何评估数据的价值，推动数据资产化，成为了一个重要课题。

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意义

随着《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》的出台，数据资产化已成为政策引导的重要方向。财政部也发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出了企业数据资产的入表处理办法。这些政策的出台，标志着数据资产化在中国进入了一个新的阶段。

• 数据要素化：数据不仅仅是信息的集合，更是企业运营和决策的重要资源。
• 市场化发展：数据作为一种新型资产，其价值需要被识别和评估，以便在市场中流通。
• 提升企业竞争力：通过数据资产化，企业可以更好地利用数据，提高决策的准确性和效率。

二、数据资产管理的基本维度

企业在进行数据资产化时，首先需要了解数据管理的基本维度。数据资产管理不仅涉及数据的收集和存储，还包括数据的治理、质量控制、安全管理等多个方面。

• 数据模型管理：建立和维护数据模型，以确保数据的一致性和可用性。
• 数据标准管理：制定数据标准，以便于数据的共享和流通。
• 数据质量管理：确保数据的准确性和完整性，提升数据的实际价值。
• 数据安全管理：保护数据的安全性，防止数据泄露和滥用。

三、数据资产化的步骤

企业在推进数据资产化的过程中，可以遵循以下几个步骤：

1. 总体方向确定：明确企业的业务数据化和数据业务化的战略方向。
2. 数据资产统筹规划：对企业的所有数据进行全面的评估和分类。
3. 数据资产管理实施：建立数据管理的流程和规范，确保数据的有效利用。
4. 数据资产稽查：定期对数据资产进行审计和评估，发现问题并及时整改。
5. 数据资产运营管理：通过数据驱动的运营模式，提高业务的敏捷性和响应能力。

四、数据价值评估的方法

数据的价值评估是数据资产化过程中的关键环节，企业可以采用以下几种方法来进行数据价值的评估：

• 使用寿命评估：分析数据的生命周期，确定数据的有效期和使用价值。
• 市场比较法：通过市场上类似数据的交易情况，评估自身数据的市场价值。
• 收益法：根据数据能够带来的经济效益，评估其价值。
• 成本法：评估数据的获取和维护成本，以此作为数据价值的参考。

五、数据资产入表的政策要求

根据财政部的《暂行规定》，企业在进行数据资产入表时，需要遵循以下几个政策要求：

• 适用范围分析：明确哪些类型的数据可以作为资产入表。
• 会计处理准则：依据相关会计准则进行数据资产的确认和计量。
• 列示和披露要求：确保数据资产在财务报表中的正确列示和披露。
• 实务操作难点解析：分析在实际操作中可能遇到的难点，提供解决方案。

六、数据资产化的实践案例分析

为进一步理解数据资产化的实践，企业可以通过案例分析来学习如何进行数据治理、数据入表及数据资产估值等。以下是几个值得关注的案例：

• 公共数据与个人数据的确权：探讨在数据确权过程中，如何平衡公共利益与个人隐私。
• 大模型公司的数据资产化问题：分析大模型如何利用数据资产化提升竞争力。
• 数据资产估值的前沿问题：关注数据价值评估领域的新兴研究和实践。

七、结论与展望

在数字经济时代，数据的价值评估与资产化已成为企业转型的重要组成部分。通过有效的数据管理与资产化，企业不仅能够提升自身的市场竞争力，还能在日益激烈的市场环境中，找到新的增长点。未来，随着政策环境的不断完善，数据资产化将迎来更多的发展机遇，企业应积极应对，抓住这一历史性机遇。

通过本次课程的学习，相信各位学员能够深入理解数据价值评估的核心内容，为企业在数字化转型过程中提供有效的指导和支持。