数据安全管理的重要性与最佳实践解析

数据安全管理：数字经济时代的重要支柱

在当今数字化、网络化的时代，数据已经成为一种新型的生产要素，深刻影响着生产、分配、流通、消费及社会服务管理等各个环节。党的二十大报告强调，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展，而数据安全管理则是实现这一目标的基础。

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

张光利 培训咨询

一、数据安全管理的重要性

随着数据的广泛应用，数据安全问题频频出现，给企业带来了重大挑战。数据安全管理不仅关乎企业的经济利益，更关系到客户的隐私安全和社会的整体信任度。

• 保护敏感信息：企业在运营过程中会收集大量客户和业务相关的敏感信息，如何保护这些信息不被泄露是数据安全管理的首要任务。
• 维护企业声誉：数据泄露事件会导致客户信任度下降，从而影响企业的市场竞争力和品牌形象。
• 合规要求：随着数据法规的不断完善，企业需要遵循相关法律法规，确保数据处理的合规性。

二、数据资产化与数据安全管理的关系

数据资产化是指将数据视为企业的资产进行管理和运营。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》的出台，企业需要探索数据资产化的新模式。数据安全管理在这一过程中扮演着至关重要的角色。

• 数据治理：企业需要建立完善的数据治理体系，对数据进行分类、标识和管理，确保数据的安全性和可用性。
• 风险评估：在进行数据资产化时，企业应对数据进行风险评估，识别潜在的安全隐患，并制定相应的安全策略。
• 合规管理：企业在数据资产化过程中，应确保遵循相关法律法规，避免因数据处理不当而引发的法律责任。

三、数据安全管理的基本框架

有效的数据安全管理需要建立一个全面的管理框架，涵盖多个维度。以下是数据安全管理的基本框架：

• 数据分类与标识：根据数据的重要性和敏感性，对数据进行分类和标识，以便采取相应的安全措施。
• 访问控制：建立严格的访问控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据。
• 数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被非法访问。
• 安全监控：建立实时的安全监控系统，及时发现和响应潜在的安全威胁。
• 应急响应：制定数据泄露和安全事件的应急响应计划，确保在发生安全事件时能够迅速采取行动，减少损失。

四、数据资产化实施步骤中的数据安全管理

在数据资产化的实施过程中，数据安全管理需要贯穿始终。以下是数据资产化的实践步骤及其中的数据安全管理措施：

1. 总体方向：业务数据化与数据业务化

企业应明确数据资产化的总体方向，确保数据的安全性与业务的有效结合。

2. 数据资产的统筹规划

在数据资产的规划过程中，企业应考虑数据的安全管理要求，制定相应的安全策略。

3. 数据资产的管理实施

数据资产的管理过程中，企业需要建立完善的数据安全管理制度，确保数据的安全性和合规性。

4. 数据资产的稽查

定期对数据安全管理进行稽查，确保企业的数据安全管理措施有效实施。

5. 数据资产的运营管理

在数据资产的运营管理中，企业需要持续关注数据安全问题，及时调整安全策略。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

随着数据资产化的推进，企业需要将数据资产纳入财务报表中。此过程中的数据安全管理同样不可忽视。

• 适用范围分析：明确哪些数据可以作为企业资产入表，哪些数据不适用。
• 会计处理准则：遵循相关的会计处理准则，确保数据资产的入表合规。
• 数据安全检查：在数据资产入表前，进行严格的数据安全检查，确保数据的合法性和安全性。

六、数据安全管理的未来趋势

随着技术的不断发展，数据安全管理也在不断演进。未来，数据安全管理将呈现以下趋势：

• 智能化管理：利用人工智能和大数据技术，实现数据安全管理的智能化，提高安全管理的效率。
• 全方位安全：从数据的生成、存储、传输到使用，全面考虑数据的安全管理，确保全生命周期的安全。
• 合规优先：随着数据法规的不断完善，企业需要将合规性放在数据安全管理的首位，避免法律风险。

结论

在数字经济时代，数据安全管理不仅是企业发展的必要条件，更是实现数据资产化的基础。通过建立完善的数据安全管理体系，企业可以有效保护数据资产，实现数据的最大价值。随着政策的不断推进和技术的不断发展，数据安全管理将迎来新的机遇和挑战，企业应积极应对，以确保在数据时代的竞争中立于不败之地。