数据价值评估：揭示企业数据的潜在收益与应用

数据价值评估：探索数据资产化的新时代

在数字化、网络化和智能化浪潮的推动下，数据作为新型生产要素的重要性日益凸显。党的二十大报告强调了加快建设数字中国和数字经济的必要性，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》则明确提出了数据资产化的探索方向。本文将结合最新政策动态和企业实践，深入探讨数据价值评估的相关内容。

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

随着信息技术的迅速发展，数据已融入生产、分配、流通、消费及社会服务管理的各个环节。数据资产化不仅是企业数字化转型的重要步骤，也是提升企业竞争力和实现可持续发展的必要手段。

• 数据要素化：数据作为一种新型生产要素，其价值正在逐渐被社会各界所认可。
• 市场化趋势：随着数据市场的逐步形成，数据的交易、流通和利用将成为企业创新的重要驱动力。
• 政策支持：国家政策的出台为数据资产化提供了明确的方向与支持，企业应积极响应。

二、数据资产管理的基本概念

数据资产管理是指对企业内部数据资源进行有效的治理和管理，以实现数据价值的最大化。企业需要清晰理解数据资产与数据资产管理的概念，掌握其发展历程和管理模型。

• 数据资产的定义：数据资产是企业在经营活动中形成的数据资源，具有一定的经济价值。
• 数据资产管理的发展：随着数字经济的崛起，数据资产管理的模式和方法不断演进。
• 管理模型：包括数据采集、存储、分析和应用等环节，形成完整的数据资产管理闭环。

三、数据资产化的制度与工具需求

企业在进行数据资产化时，需要关注制度要求、组织偏好和工具需求等多个方面。

• 企业战略与数据资产化：数据资产化应与企业的整体战略相结合，形成协同效应。
• 制度需求：建立健全的数据管理制度，确保数据资产的安全与合规。
• 工具需求：利用先进的数据管理工具，提高数据资产的管理效率。

四、数据资产的管理与评估

数据资产的管理涉及多个维度，包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等。而数据价值评估则是数据资产管理的重要组成部分。

• 数据模型管理：通过建立科学的数据模型，提升数据的可用性和可靠性。
• 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和及时性，为数据资产评估提供基础。
• 数据价值评估：通过定量和定性分析，评估数据的经济价值，为决策提供依据。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业在财务报表中反映数据资产的入表处理是一个重要环节。

• 适用范围分析：明确哪些数据可以作为企业资产进行入表。
• 会计处理准则：遵循相关会计准则，确保数据资产的合法性和合规性。
• 列示和披露要求：合理列示数据资产，提高财务报表的透明度。

六、数据资产化的实践步骤

企业进行数据资产化时，需遵循系统的实施步骤，以确保数据资产的有效管理和运营。

• 业务数据化与数据业务化：明确数据在业务中的作用，推动业务与数据的深度融合。
• 数据资产的统筹规划：制定全面的数据资产管理规划，明确目标和方向。
• 数据资产的管理实施：建立完善的数据管理体系，确保数据资产的安全与高效利用。

七、数据资产的实战演练

通过案例分析，企业可以更好地理解数据资产化的具体操作，包括数据治理、数据入表和数据资产估值等实践问题。

• 数据确权：明确数据的所有权和使用权，确保数据资产的合法性。
• 大模型公司的数据资产化问题：分析大规模数据应用下的数据资产管理挑战。
• 数据资产的估值前沿问题：探讨数据价值评估的新方法与新思路。

八、总结与展望

数据资产化是新时代企业数字化转型的必经之路。在政策的推动下，企业应积极探索数据资产化的实践，提升数据的经济价值。通过科学的管理与评估，企业不仅能够实现数据资产的有效利用，还能在激烈的市场竞争中占据优势。

未来，随着数据技术的不断进步，数据资产化的相关理论与实践将持续发展。企业应保持敏锐的洞察力，及时调整数据管理策略，以应对快速变化的市场环境。

通过本课程的学习，学员将掌握数据资产化的基本步骤与方法，了解数据价值评估的相关技巧，为企业的数字化转型提供坚实的基础。