数据安全管理：企业信息保护的关键策略与实践

数据安全管理：推动数据资产化的基石

随着数字化、网络化和智能化的发展，数据作为一种新型生产要素，已迅速融入各个领域，包括生产、分配、流通、消费和社会服务管理等。党的二十大报告强调了加快建设数字中国和数字经济的重要性，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》则明确提出了探索数据资产化的新模式。这一系列政策的出台，标志着数据资产化已成为企业发展的重要方向，而数据安全管理则是实现这一目标的基石。

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

在当前的经济形势下，数据不仅是企业运营的核心资产，也是推动产业升级、实现创新的重要基础。数据资产化意味着将数据视为可管理和增值的资产，进而提升其在企业财务报表中的地位。

• 数据的价值日益凸显：数据不仅能够反映企业的运营状况，还能够为企业的战略决策提供重要依据。
• 政策推动数据资产化：国家政策的引导使得企业必须重视数据的管理与安全。
• 提升竞争力：有效的数据管理和安全措施能够提升企业的市场竞争力。

二、数据安全管理在数据资产化中的重要性

数据安全管理是保障数据资产化顺利进行的前提。企业在进行数据资产化的过程中，必须重视数据的安全性，确保数据的完整性、保密性和可用性。

• 保护敏感信息：企业必须采取有效措施保护客户和员工的个人信息，避免数据泄露和滥用。
• 防止数据丢失：通过备份和恢复机制，确保关键数据在意外情况下不会丢失。
• 合规性要求：遵循国家和地区的数据保护法规，以降低法律风险。

三、企业如何进行数据安全管理

为了有效实施数据安全管理，企业可以从以下几个方面入手：

1. 制定数据安全政策

企业应根据自身的业务需求和数据特性，制定一套完善的数据安全政策，明确数据的采集、存储、处理和传输的安全要求。

2. 数据分类与分级

对企业内部的数据进行分类与分级管理。将数据分为不同的安全级别，针对不同级别的数据采取不同的保护措施。

3. 建立数据安全管理体系

建立包括数据安全管理、数据治理、数据质量管理等在内的综合管理体系，以保障数据的安全性和有效性。

4. 实施访问控制

根据员工的角色和职责，实施严格的数据访问控制，确保只有授权人员才能访问敏感数据。

5. 定期安全审计

定期对数据安全管理措施进行审计，及时发现潜在的安全隐患并进行整改。

四、数据资产化的基本步骤

在进行数据资产化时，企业应遵循以下基本步骤：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的方向，确保数据在企业战略中的重要性。
• 数据资产的统筹规划：根据企业的整体战略，制定数据资产的统筹规划。
• 数据资产的管理实施：实施数据管理的相关措施，确保数据的质量和安全。
• 数据资产的稽查：定期进行数据资产的稽查，确保数据的合规性和合法性。
• 数据资产的运营管理：通过有效的运营管理，提升数据的使用效率和经济价值。

五、数据资产估值与市场化

在完成数据资产化的基础上，企业还需要进行数据资产的估值，以便于在市场中进行交易和融资。这一过程涉及到数据的使用寿命、价值有效期的判断等多个方面。

• 数据价值的计量：通过数据的历史使用记录和市场需求，评估数据的经济价值。
• 数据的可复制性：在进行数据估值时，考虑数据的可复制性与使用场景，以确保估值的合理性。
• 税务影响：明确数据资产入表后的税务影响，包括数据资产的摊销、减值与处置等。

六、案例分析：数据资产化的成功实践

通过实际案例，企业可以更好地理解数据资产化的具体操作流程。例如，一家互联网企业在进行数据资产化时，首先对其用户数据进行了分类，通过数据治理和数据质量管理，确保了数据的准确性和完整性。随后，该企业制定了数据安全政策，确保用户信息的安全。在数据资产入表后，该企业成功吸引了投资者，并通过数据交易获得了可观的收益。

结语

随着数字经济的不断发展，数据资产化已成为企业提升竞争力的重要途径，而数据安全管理则为这一过程提供了有力保障。企业在推进数据资产化的同时，必须重视数据安全，建立科学合理的数据管理体系，以实现数据的价值最大化。通过不断的实践和探索，企业将能够在数据资产化的道路上走得更加稳健，迎接数字经济带来的机遇与挑战。