全面提升企业数据安全管理的有效策略与方法

数据安全管理的重要性及实施策略

在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据已成为新型的生产要素，广泛应用于生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，促进数字经济的发展，这为企业数据资产化奠定了政策基础。本文将围绕“数据安全管理”这一主题，结合最新的政策动态和企业实践，探讨如何有效进行数据资产化，提升企业的数据价值。

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据要素作用的意见》的发布，数据资产化逐渐成为各类企业关注的焦点。财政部也出台了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为企业数据资产入表提供了指导。这些政策不仅强调了数据的价值，也推动了数据安全管理的必要性。

• 数据的价值提升：数据作为生产要素，具有独特的经济价值，企业应通过有效的数据管理提升其价值。
• 数据安全管理的必要性：在数据资产化的过程中，保护数据安全是保障企业利益的基本前提。
• 市场竞争力的增强：完善的数据管理和安全措施将增强企业在市场中的竞争力。

二、数据资产管理的基本维度

数据资产管理涵盖多个维度，企业在进行数据资产化时，必须从以下几个方面着手：

• 数据模型管理：建立清晰的数据模型，为数据资产的管理提供框架。
• 数据标准管理：制定统一的数据标准，确保数据的可用性和一致性。
• 数据质量管理：定期检测和修正数据质量问题，保证数据的准确性和完整性。
• 主数据管理：对关键数据进行集中管理，避免数据孤岛的形成。
• 数据安全管理：确保数据在收集、存储和传输过程中的安全性，以防止数据泄露和滥用。

三、数据安全管理的实施策略

为了有效进行数据安全管理，企业可以采取以下策略：

1. 制定数据安全政策

企业应根据自身特点制定数据安全政策，包括数据的收集、存储和使用规范。这些政策应明确责任，确保所有员工了解数据安全的重要性。

2. 加强数据访问控制

实施严格的数据访问控制，仅允许授权人员访问敏感数据。使用身份验证和授权机制，确保数据的安全性。

3. 定期进行安全审计

定期对数据安全管理措施进行审计，发现潜在的安全隐患并及时整改。这不仅提高了数据安全性，也增强了员工的安全意识。

4. 数据加密与备份

对重要数据进行加密，确保即便数据被窃取也无法被轻易利用。同时，定期备份数据，以防止数据丢失带来的损失。

5. 员工培训与意识提升

定期对员工进行数据安全培训，提升其对数据安全的认知和重视程度，使其在日常工作中自觉遵守数据安全政策。

四、数据资产化的实践步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下步骤：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的方向，确保数据资产化与企业战略相结合。
• 数据资产的统筹规划：制定全面的数据资产管理计划，明确各项工作的实施步骤和时间节点。
• 数据资产的管理实施：根据规划逐步推进数据资产管理工作，确保各项措施落到实处。
• 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准确性。
• 数据资产的运营管理：建立数据资产运营管理机制，确保数据在企业中的有效利用。

五、数据资产化的影响

数据资产化不仅会影响企业的资产负债表，还会提升企业的竞争力：

• 资产负债表的影响：数据资产化将使得企业的资产结构更加合理，提高企业的整体资产价值。
• 竞争力的提升：通过数据资产化，企业可以更好地利用数据进行决策，提升市场反应速度和服务水平。

六、数据资产入表的财务规范与技术处理

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业在数据资产入表时需遵循相关财务规范：

• 适用范围分析：明确哪些数据适用于企业资产入表，避免误入表的问题。
• 会计处理适用的准则：遵循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：确保数据资产的列示和披露符合相关法规要求，增强透明度。

七、结论

数据安全管理在企业数据资产化过程中扮演着至关重要的角色。通过建立健全的数据管理体系，强化数据安全措施，企业不仅能够有效保护自身的数据资产，还能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。随着政策的不断完善和技术的发展，企业应将数据安全管理视为提升自身竞争力的重要手段，积极探索数据资产化的最佳实践，为数字经济的发展贡献力量。