数据价值评估：揭示数据背后的商业潜力

数据价值评估：企业数字化转型的新机遇

在当今数字化、网络化、智能化的时代，数据已成为新的生产要素。它不仅深刻改变了生产方式、生活方式和社会治理方式，还在企业发展中扮演着越来越重要的角色。党的二十大报告明确提出要加快建设数字中国，发展数字经济，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》则进一步强调了数据资产化的重要性。为了帮助企业更好地理解和实施数据资产化，本课程将重点讲解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、数据资源到数据资产：数据要素的治理

企业在进行数据资产管理时，首先需要明确数据资产与数据资产管理的概念。数据资产是指企业在生产、运营过程中所产生和积累的数据资源，而数据资产管理则是对这些数据资源进行有效管理的过程。

• 宏观背景：数据要素化和要素市场化
• 数据资产管理的发展：随着数据的重要性日益增加，企业需要制定相应的管理策略。
• 数据资产管理的模型：建立科学的管理模型，以便更好地评估和利用数据资产。
• 难点与发展趋势：企业在数据资产化过程中面临的挑战和未来的发展方向。

二、数据资产化的制度要求

企业进行数据资产化的过程中，需要遵循一定的制度要求。这些要求包括：

• 企业战略与数据资产化：将数据资产化融入企业整体战略中。
• 组织偏好：建立专门的团队负责数据资产化的实施。
• 制度需求：制定相关政策和流程，确保数据资产化的顺利推进。
• 工具需求：利用现代技术工具提升数据管理效率。

三、数据要素的管理与资产化

在数据资产化过程中，企业需要关注以下基本规范：

• 数据模型管理：建立清晰的数据结构和模型。
• 数据标准管理：确保数据的一致性和可比性。
• 数据质量管理：提高数据的准确性和可靠性。
• 主数据管理：对企业核心数据进行集中管理。
• 数据安全管理：保障数据的安全性和合规性。
• 元数据管理：管理数据的上下文信息。
• 数据开发管理：推动数据的应用和开发。
• 数据价值评估：评估数据的经济价值和潜在价值。
• 数据资产流通：促进数据的共享和流通。
• 数据资产运营：实现数据资产的有效运营。

四、数据资产化的影响

数据资产化不仅对企业的资产负债表产生影响，还会提升企业的竞争力。通过对数据资产的有效管理，企业能够更好地利用数据资源，提升决策的科学性和准确性，从而在市场中获得竞争优势。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

根据财政部印发的《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遵循以下关键要点：

• 适用范围分析：明确哪些数据适用于资产化处理。
• 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：确保数据资产的相关信息得到充分披露。
• 实务操作中的难点解析：解决在实际操作中遇到的问题。

六、数据资产入表的六步法

企业在进行数据资产入表时，可以遵循以下六步法：

• 数据的合规与确权：确保数据的合法性和所有权。
• 数据安全检查：对数据进行安全性评估。
• 数据的治理与管理：建立完善的数据治理体系。
• 预期经济利益的可行性分析：评估数据资产的未来收益。
• 成本的合理归集与分摊：确保数据入表成本的准确分配。
• 列报与披露：对数据资产进行准确的财务报表列示。

七、数据资产的实战演练与案例分析

通过案例分析，课程将深入探讨企业如何进行数据资产化，包括数据治理、数据入表、数据资产估值等实践问题。这部分将重点关注以下内容：

• 数据如何确权：讨论公共数据与个人数据的确权问题。
• 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。
• 数据资产的估值前沿问题：探讨数据资产估值的最新方法和技术。

总结

随着数字经济的快速发展，数据资产化已成为企业转型的重要趋势。通过有效的数据价值评估，企业能够更好地管理和利用数据资源，提升自身的竞争力。同时，企业也应该关注国家政策的变化，及时调整自身的战略，以适应数据资产化的要求。

本课程将为企业提供全面的指导，帮助学员掌握数据资产化的基本步骤和方法，促进企业在数字化转型中把握机遇，迎接挑战。