数据价值评估：揭示数据背后的商业潜力与机会

数据价值评估：数字经济时代的关键因素

在数字化、网络化、智能化迅猛发展的今天，数据作为新型生产要素，已深刻改变了传统的生产、分配、流通和消费模式。数据的价值不仅体现在其本身的使用，还在于其能够推动企业创新、提升竞争力，甚至重塑整个行业的生态格局。因此，进行有效的数据价值评估已成为各类企业，尤其是民营企业和城投公司，必须面对的重要任务。

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

党的二十大报告明确提出要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。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据要素作用的意见》指出要探索数据资产化及数据资产入表的新模式。这一系列政策的出台，标志着数据资产化进程的加快，也为企业如何有效管理和评估数据价值提供了方向。

二、数据资产化的意义

• 推动企业创新：数据资产化能够为企业提供新的增长点，通过对数据的深度挖掘，企业可以发现潜在的市场机会。
• 提升竞争力：在数字经济时代，数据的有效管理和运用将直接影响企业的市场地位。
• 优化资源配置：通过数据资产化，企业能够更加合理地配置资源，提高运营效率。
• 增强决策能力：数据驱动的决策方式能够帮助企业在复杂多变的市场环境中迅速反应。

三、数据资产管理的基本维度

为了实现数据资产化，企业需要从多个维度进行数据管理，主要包括：

• 数据模型管理：制定标准化的数据模型，以确保数据的一致性和可用性。
• 数据标准管理：建立数据标准，确保数据的准确性和可靠性。
• 数据质量管理：实施数据质量监控，及时发现并纠正数据中的错误。
• 主数据管理：集中管理企业的核心数据，确保数据的统一和共享。
• 数据安全管理：建立完善的数据安全机制，保护企业数据资产的安全性。
• 元数据管理：管理与数据相关的上下文信息，提升数据的可理解性。
• 数据开发管理：规范数据的开发流程，确保数据的实时性和准确性。

四、数据资产的评估方法

数据资产的价值评估是数据资产化过程中的关键步骤，主要包括以下几个方面：

• 使用寿命评估：评估数据的有效期及其在未来的使用潜力。
• 价值有效期判断：分析数据在不同时间段内的价值变化，确保评估的准确性。
• 数据的可复制性：判断数据是否能够在不同场景下重复使用，从而提升其价值。
• 税务影响分析：评估数据资产的摊销、减值及处置对企业税务的影响。

五、数据资产化的实施步骤

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一致。
• 统筹规划：对企业的数据资产进行综合规划，确保各项资源的合理配置。
• 管理实施：建立数据资产管理机制，确保数据的有效管理与运营。
• 稽查管理：定期进行数据资产的审计，确保数据质量和合规性。
• 运营管理：持续优化数据资产的运营模式，提升数据的经济价值。

六、数据资产入表的财务规范与技术处理

为了实现数据资产的入表，企业需要遵循相关的财务规范和技术要求，具体包括：

• 适用范围分析：明确哪些数据可以列入企业资产。
• 会计处理准则：遵循相关会计准则，确保数据资产的准确计量。
• 列示和披露要求：按规定对数据资产进行列示和披露，确保信息的透明性。
• 实务操作难点解析：分析在实际操作中可能遇到的难点，准备应对方案。

七、数据资产的实战演练

通过案例分析，企业可以深入理解数据资产化的实际操作过程，包括：

• 数据治理：建立完整的数据治理框架，确保数据的合规性和安全性。
• 数据入表：按照财务规范将数据资产入表，提升企业的财务透明度。
• 数据资产估值：通过科学的方法对数据资产进行合理估值，确保其在财务报表中的反映。

八、结论

在数字经济快速发展的背景下，数据价值的评估与管理已成为企业实现可持续发展的重要环节。通过有效的数据资产化，企业不仅能够提升自身的竞争力，还能在激烈的市场环境中占据有利位置。希望本课程的学习能够帮助参与者掌握数据资产化的基本步骤和方法，推动企业的数据价值最大化。

在未来，企业应继续关注数据资产化的最新政策动态和市场趋势，灵活调整自身的管理策略，以更好地应对数字经济时代的挑战与机遇。