数据安全管理：提升企业信息保护的关键策略

数据安全管理的重要性与实践

在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据已成为一种新型的生产要素，其在生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节中发挥着越来越重要的作用。党的二十大报告强调了加快建设数字中国的重要性，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必要性。在这样的背景下，数据安全管理作为数据资产化过程中的重要组成部分，显得尤为关键。

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、数据安全管理的宏观背景

随着数据的迅速增长和应用，数据安全问题也日益突出。数据泄露、数据滥用等事件频频发生，严重影响了企业的信誉和经济利益。因此，企业在追求数据价值的同时，也必须重视数据安全管理，确保数据资产的安全性和完整性。

• 政策背景：随着国家政策的不断完善，如财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业的数据资产化过程需要遵循相关的法律法规，确保合规性。
• 技术发展：新技术的应用，如云计算、大数据和人工智能，为数据的存储和处理提供了便利，但也带来了新的安全挑战。
• 市场需求：随着数据要素市场的兴起，企业对数据安全的重视程度不断提升，数据安全管理已成为企业战略的重要组成部分。

二、数据资产管理的基本维度

在数据资产化的过程中，企业需要从多个维度进行数据管理，确保数据安全管理的有效性。

• 数据模型管理：建立清晰的数据模型，确保数据的结构化和标准化，降低数据误用的风险。
• 数据标准管理：制定数据标准，确保数据的一致性和可比性，从而提升数据使用的安全性。
• 数据质量管理：通过数据质量监控，确保数据的准确性和完整性，防止因数据质量问题引发的安全事故。
• 主数据管理：对企业的核心数据进行集中管理，提高数据的安全性和可控性。
• 数据安全管理：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制和安全审计等措施。
• 元数据管理：对数据的描述信息进行管理，提升数据的可用性和安全性。
• 数据开发管理：在数据开发过程中，注重数据的安全性，确保开发环节不产生安全隐患。
• 数据价值评估：定期对数据资产进行价值评估，确保数据投资的合理性和安全性。
• 数据资产流通：在数据流通过程中，确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露。
• 数据资产运营：对数据资产的运营进行监控，确保数据在使用过程中的安全性。

三、数据资产化的实践步骤

数据资产化的过程需要企业进行系统性的实践，以下是数据资产化的主要步骤：

• 总体方向：企业应明确数据资产化的战略目标，推动业务数据化与数据业务化的结合。
• 数据资产的统筹规划：对企业的数据资产进行系统性规划，确保数据的有效管理和安全性。
• 数据资产的管理实施：制定详细的数据管理实施方案，确保数据的安全性和合规性。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行稽查，发现并纠正潜在的安全隐患。
• 数据资产的运营管理：对数据资产的运营进行监控，确保数据在使用过程中的安全性。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

数据资产入表是实现数据资产化的重要环节。企业在进行数据资产入表时，需要遵循相关的财务规范和技术处理方法。

• 政策解读：企业需了解《暂行规定》的适用范围和会计处理适用的准则，确保数据资产入表的合规性。
• 确认条件：明确数据是否属于企业资产的确认条件，确保数据资产的合法性。
• 数据价值的计量：合理判断数据的使用寿命和价值有效期，确保数据资产的准确估值。
• 税务影响：了解数据资产的摊销、减值与处置的税务影响，做好税务规划。

五、数据资产实践问题讨论

在数据资产化的过程中，企业还需关注一些实践问题，如：

• 数据确权：明确公共数据与个人数据的确权问题，确保数据使用的合法性。
• 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可能面临的挑战与机遇。
• 数据资产的估值前沿问题：探讨数据资产估值的新方法和新思路，提升数据资产的价值。

结论

数据安全管理在数据资产化的过程中至关重要，企业必须建立健全的数据安全管理体系，确保数据资产的安全性和合规性。通过系统性的实践，企业不仅能够提升数据的价值，还能在激烈的市场竞争中占据优势地位。希望通过本次培训课程，学员能够深入理解数据安全管理的重要性，并掌握相关的管理方法和实践技巧，为企业的数字化转型和数据资产化提供有力支持。