数据安全管理：保护企业信息安全的关键策略

数据安全管理：构建企业数据资产化的坚实基础

在当今数字化快速发展的时代，数据已被视为新型生产要素，深入融入了社会的各个层面。党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展，这意味着企业在数据管理与安全方面面临着前所未有的挑战与机遇。本文将结合最新的政策背景和企业实践，深入探讨数据安全管理在数据资产化过程中的重要性与实施策略。

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重要性

数据资产化不仅是政策的要求，更是企业未来发展的必然趋势。根据《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》，企业需要探索数据资产化的新模式，以更好地发挥数据的价值。而数据安全管理则是实现这一目标的基石。

1. 数据资产化的宏观背景

• 数据要素化：数据成为重要的生产要素，与传统的劳动力、资本等要素并列。
• 要素市场化：数据作为一种资源，其市场化运作将促进经济的进一步发展。

在这样的背景下，企业需要认识到数据安全管理的重要性，以确保数据资产在合规、安全的环境中进行流通和使用。

2. 数据安全管理在数据资产化中的角色

数据安全管理不仅涉及对数据的存储与保护，还包括对数据使用过程的全面监控。其目标是防止数据泄露、篡改及其他不当使用，确保数据的完整性、保密性和可用性。

二、数据资产管理的基本维度

企业在进行数据资产化时，必须掌握数据管理的基本维度，包括数据模型管理、数据质量管理、主数据管理等。在这些维度中，数据安全管理扮演着不可或缺的角色。

1. 数据模型管理

数据模型管理的核心在于对数据的结构化和标准化。通过建立清晰的数据模型，企业可以确保数据在不同系统之间的兼容性和一致性。而数据安全管理则需要确保这些模型不被未授权访问或篡改。

2. 数据质量管理

数据质量直接影响到数据的价值。企业必须建立有效的数据质量管理机制，以确保数据的准确性和可靠性。同时，数据安全管理的有效实施能够防止数据在采集、存储和分析过程中出现质量问题。

3. 主数据管理与安全

主数据管理的目的是确保企业关键数据的一致性和准确性。在此过程中，数据安全管理将确保这些关键数据不被外部或内部威胁所破坏。

三、数据资产化的实施步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下步骤进行实施：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的方向。
• 数据资产的统筹规划：制定清晰的数据资产管理计划。
• 数据资产的管理实施：落实各项管理措施，确保数据安全。
• 数据资产的稽查：定期检查数据资产的管理状况。
• 数据资产的运营管理：优化数据资产的使用效率和安全性。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

根据财政部的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业数据资产入表的相关处理办法逐渐明晰，这也为数据安全管理提出了新要求。

1. 数据的合规与确权

企业必须确保所有数据的合法性与合规性，并对数据的所有权进行明确确权。这一过程需要严谨的数据安全管理，以防止数据的非法使用或交易。

2. 数据安全检查

在数据资产入表之前，企业需要进行全面的数据安全检查，确保数据的完整性和有效性。这一环节是数据资产化过程中的关键步骤。

3. 数据的治理与管理

企业应建立完善的数据治理框架，对数据进行全面的管理。数据治理不仅涉及数据的分类、标准化，还包括数据安全策略的制定与实施。

五、数据资产估值与安全

在数据资产化过程中，数据的估值是一个重要环节。企业需要对数据进行科学的估值，以评估其对企业价值的贡献。而数据安全管理则在这一过程中起到了保护数据资产不被贬值的作用。

六、数据资产实践问题讨论

在实施数据资产化的过程中，企业面临着一系列实践问题，包括数据的确权、数据资产的估值等。这些问题的解决需要依赖于成熟的数据安全管理体系。

• 数据如何确权：公共数据与个人数据的界限需明确。
• 大模型公司的数据资产化问题：如何处理大规模数据的安全与管理。
• 数据资产的估值前沿问题：在快速变化的市场环境中，如何保持数据资产的高价值。

结论

随着数据资产化进程的加快，数据安全管理的重要性愈发凸显。企业必须建立健全的数据安全管理体系，以保障数据资产在合法、安全的环境中流通与利用。通过有效的数据安全管理，企业不仅可以提高数据的使用效率，还能在激烈的市场竞争中占据优势。

在未来的数字经济环境中，数据安全管理将成为企业实现数据资产化的重要保障，也是推动企业持续发展的核心动力。只有将数据安全管理与数据资产化紧密结合，企业才能真正发挥数据的潜力，推动自身的创新与发展。