数据价值评估：提升企业决策的关键工具

数据价值评估：企业数字化转型的核心

在当今数字化、网络化、智能化的时代，数据已成为新型生产要素，深刻影响着企业的生产方式、生活方式以及社会治理方式。根据党的二十大报告，建设数字中国与发展数字经济的步伐正在加快。为此，企业需要更加重视数据资产的管理与评估，确保数据能够有效转化为企业的竞争优势。

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《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，企业的数据资产化已成为政策的重点关注领域。财政部的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》首次提出数据资产入表的相关处理办法。这些政策的出台，标志着数据资产化正在逐步成为企业管理的标准做法。

• 数据资产化的必要性：通过数据资产化，企业能够更好地识别、管理和利用数据，从而提升决策效率与市场竞争力。
• 政策支持：多项政策为数据资产化提供了制度保障，使企业在实施过程中有法可依。

二、数据资产管理的基本框架

数据资产管理涉及多个方面，包括数据的分类、管理、流通与运营等。企业需要建立清晰的数据资产管理框架，以便更好地进行数据价值评估。

• 数据资产的定义：数据资产是企业拥有的可用于经济利益的数据集合，其价值体现在其使用的潜力和经济效益上。
• 数据资产管理的维度：包括数据模型、数据标准、数据质量、主数据、安全管理等。

三、数据资产化的步骤与策略

企业在进行数据资产化时，需要遵循一定的步骤和策略，以确保数据的有效管理与使用。

• 制定数据资产化战略：结合企业整体战略，制定清晰的数据资产化目标。
• 建立数据治理架构：通过数据治理，确保数据质量与安全，提升数据的使用价值。
• 实施数据资产管理：根据制定的战略，实施数据资产的管理与运营，确保数据得到有效利用。

四、数据价值评估的方法

数据价值评估是数据资产化过程中至关重要的一步，企业需采用科学的方法对数据进行评估，以明确其经济价值。

• 市场法：通过市场上相似数据资产的交易价格，评估本企业数据的市场价值。
• 成本法：根据数据的获取、处理、存储等成本，评估数据的价值。
• 收益法：预测数据在未来使用中可能带来的经济利益，评估其价值。

五、数据资产入表的实施与挑战

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业在进行数据资产入表时，需要注意多个关键要点。

• 确认条件：数据是否属于企业资产，需根据具体情况进行确认。
• 价值计量：考虑数据的使用寿命与价值有效期，进行合理的价值计量。
• 税务影响：明确数据资产的摊销、减值与处置等税务处理，确保合规性。

六、数据资产化的影响与前景

数据资产化不仅对企业的资产负债表产生深远影响，还能提升企业的竞争力。

• 资产负债表的影响：数据资产入表后，企业的资产结构将更加多元化，增强财务透明度。
• 竞争力的提升：通过有效的数据管理，企业能够更快地响应市场变化，提高决策效率。

七、案例分析与实战演练

在本课程中，将通过案例分析，深入探讨企业在数据资产化过程中的实践问题，如数据治理、数据入表及数据资产估值等。

• 数据确权：明确公共数据与个人数据的界限，保障数据使用的合法性。
• 大模型公司的数据资产化问题：分析大模型公司在数据资产化过程中面临的挑战与机遇。
• 数据资产估值的前沿问题：探讨当前数据资产估值的最新研究及其应用。

结语

数据作为新型生产要素，正在深刻改变着企业的运营模式与市场竞争格局。通过有效的数据资产管理与价值评估，企业不仅能够提升自身的竞争力，还能在数字经济时代占据先机。因此，推动数据资产化进程，做好数据价值评估，将成为企业实现数字化转型的重要任务。

希望通过本次培训，能够帮助企业掌握数据资产化的基本步骤，提升数据价值，为企业的数字经济发展贡献力量。