数据价值评估：如何提升企业决策效率与收益

数据价值评估：新时代企业数字资产化的关键

在数字经济迅猛发展的背景下，数据已经成为一种新的生产要素，对企业的经营模式和竞争力产生了深远影响。党的二十大报告强调了加快数字中国建设的重要性，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。在这样的背景下，企业如何进行数据价值评估，提升数据资产的价值，成为了一个亟待解决的重要课题。

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

数据资产化是指将企业的数据资源视为一种资产进行管理和运营。这一过程不仅能够帮助企业充分挖掘数据潜力，还能够为企业的可持续发展提供新的动力。以下是数据资产化的几个重要背景：

• 数字化转型：随着数字技术的不断进步，企业必须进行数字化转型，以适应新的市场环境。
• 政策支持：政府出台了一系列政策，鼓励企业进行数据资产化，推动数字经济的发展。
• 市场竞争：在激烈的市场竞争中，数据已成为企业获得竞争优势的重要资源。

二、数据资产管理的基本维度

企业在进行数据资产化的过程中，需要了解数据管理的基本维度，包括数据的治理、管理和运营等方面。具体来说，主要包括以下几个方面：

• 数据模型管理：建立科学的数据模型，确保数据的有效性和可用性。
• 数据质量管理：确保数据的准确性和完整性，避免因数据质量问题导致决策失误。
• 数据安全管理：加强数据安全管理，保护企业的核心数据资产。
• 数据价值评估：通过对数据的价值进行评估，帮助企业更好地利用数据资源。

三、数据资产化的步骤

企业进行数据资产化的过程可以分为几个关键步骤：

• 总体方向：明确企业的数据资产化战略，结合业务需求进行规划。
• 数据资产的统筹规划：对企业的数据资源进行全面梳理，制定数据资产管理方案。
• 数据资产的管理实施：根据规划，实施数据治理和管理措施，确保数据的安全和可用。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行稽查，确保数据的合规性和有效性。
• 数据资产的运营管理：建立数据资产的运营机制，推动数据的流通和利用。

四、数据资产的价值评估方法

数据资产的价值评估是企业进行数据资产化的重要环节。企业可以采用以下几种方法进行评估：

• 收益法：通过分析数据能够带来的经济收益，评估数据的价值。
• 成本法：根据数据的获取、处理和存储成本进行评估。
• 市场法：通过市场上类似数据资产的交易价格进行参考，评估数据的市场价值。

五、数据资产入表的财务规范

根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产的入表处理也成为企业关注的焦点。以下是数据资产入表的几个关键要点：

• 确认条件：明确数据资产是否满足企业资产的确认条件。
• 计量标准：确定数据的价值计量方法，包括使用寿命和价值有效期的判断。
• 税务处理：了解数据资产的摊销、减值与处置对税务的影响。

六、数据资产化的影响

数据资产化不仅对企业的财务状况产生影响，还有助于提升企业的竞争力：

• 资产负债表的影响：数据资产的入表将改变企业的资产结构，提高企业的总资产规模。
• 竞争力的提升：通过有效的数据管理和利用，企业能够更快地响应市场变化，提升竞争优势。

七、案例分析与实战演练

在培训课程中，学员将通过实例分析的方式，深入理解如何进行数据资产化的实践，包括数据治理、数据入表、数据资产估值等方面的具体操作。这种实践导向的学习方式，能够帮助学员更好地掌握数据资产化的实务技巧。

八、总结与展望

随着数字经济的发展，数据资产化已成为企业提升竞争力的重要途径。企业只有通过科学的数据管理和有效的价值评估，才能充分发挥数据的潜力，实现可持续发展。未来，随着政策的不断完善和技术的进步，数据资产化将迎来更广阔的发展空间。

在此背景下，企业管理者应积极参与相关培训，提升自身对数据价值评估的理解和应用能力，以便在数字经济大潮中立于不败之地。