提升企业竞争力的关键：数据安全管理策略解析

数据安全管理：数字时代的关键要素

在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据作为一种新型生产要素，已经渗透到生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变了我们的生产方式、生活方式和社会治理方式。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2022年《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》则强调了数据资产化的重要性。因此，企业如何有效管理数据安全，成为了行业内亟待解决的问题。

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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课程背景与目标

本课程旨在帮助企业管理者了解最新的政策动态以及数据资产化的基本步骤，以提升企业的数据价值。在这一过程中，数据安全管理是不可或缺的组成部分。通过全面讲授企业如何进行数据资产化，学员将能够掌握数据管理的基本维度，了解数据安全管理的重要性，并学会如何在实际操作中保护企业的数据资产。

数据资产管理的宏观背景

数据的要素化与市场化

随着数字经济的快速发展，数据逐渐成为企业的重要资产。数据的要素化和市场化不仅为企业提供了新的商业机会，也带来了数据安全管理的挑战。企业在进行数据资产管理时，需要关注以下几个方面：

• 数据的价值识别：企业需要准确识别数据的价值，确保其在财务报表中的正确展现。
• 数据的安全保护：随着数据泄露事件频发，企业必须制定有效的数据安全管理措施，以防止数据被非法访问或篡改。
• 政策的适应性：企业应及时调整自身的管理策略，以符合国家政策的要求，确保数据资产化的合规性。

数据资产管理的基本概念

数据资产与数据资产管理

在了解数据安全管理的重要性之前，首先需要明确数据资产及其管理的基本概念。数据资产是指企业拥有的、能够为其带来经济利益的数据资源，而数据资产管理则是指对这些数据资源进行有效的规划、治理和运营，以实现其最大价值。

数据资产管理的难点与发展趋势

数据资产管理面临着多种挑战，其中包括数据的分散性、复杂性以及快速变化的环境。企业在进行数据资产管理时，需要注意以下几点：

• 数据质量管理：确保数据的准确性和完整性是数据安全管理的基础。
• 数据标准化：制定统一的数据标准，有助于提高数据管理的效率和安全性。
• 数据安全管理：建立健全的数据安全管理机制，防止数据泄露和滥用。

数据安全管理的基本规范

数据模型管理与数据质量管理

数据模型管理是指对数据结构的设计和维护，而数据质量管理则关注数据的准确性和一致性。这两者是实现数据安全管理的基础。企业应建立完善的数据模型和数据质量管理体系，以确保数据的安全与可用性。

主数据管理与元数据管理

主数据管理是指对企业核心数据的集中管理，而元数据管理则关注对数据的描述和管理。通过有效的主数据和元数据管理，企业可以提高数据的安全性和可控性，降低数据资产化过程中的风险。

数据开发管理与数据价值评估

在数据资产化过程中，数据开发管理和数据价值评估同样重要。企业应建立数据开发流程，确保数据在开发过程中的安全性。同时，对数据价值的评估能够帮助企业识别和管理数据资产的风险，提高数据的使用效率。

数据资产化的实践步骤

总体方向：业务数据化与数据业务化

企业在进行数据资产化时，需要明确业务数据化与数据业务化的总体方向。业务数据化是指将业务过程中的数据进行有效管理，而数据业务化则是指将数据转化为可创造价值的业务模型。

数据资产的统筹规划与管理实施

企业应制定详细的数据资产统筹规划方案，并在实施过程中严格遵循数据安全管理的相关规范，以确保数据的安全性和合规性。

数据资产入表的财务规范与技术处理

政策解读与会计处理适用准则

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为企业的数据资产入表提供了政策依据。在这一过程中，企业需要认真解读政策，并遵循相关的会计处理适用准则，以确保数据资产的合规入表。

数据资产入表的关键要点分析

• 确认条件：企业需要明确数据是否属于其资产，以此为基础进行确认。
• 价值计量：企业应合理评估数据的使用寿命和价值有效期，以确保数据的真实价值反映在财务报表中。
• 税务影响：企业需要关注数据资产的摊销、减值与处置对财务报表的影响，以确保合规性。

数据资产的实战演练与案例分析

通过案例分析的方法，企业可以深入理解数据资产化的实务操作。无论是数据治理、数据入表还是数据资产估值，实际案例都能够为企业提供宝贵的经验和借鉴。

数据如何确权：公共数据与个人数据

在数据资产化过程中，如何确权是一个重要问题。企业需要明确公共数据与个人数据的界限，确保数据使用的合法性和合规性。

大模型公司的数据资产化问题

在大模型公司中，数据资产化面临着更多的挑战，如数据的复杂性和多样性。企业需要在数据安全管理上加大投入，确保其数据资产的安全性和有效性。

总结

数据安全管理是企业进行数据资产化过程中不可或缺的一部分。通过有效的数据管理，企业不仅能够提升数据的价值，还能够在激烈的市场竞争中占据优势。随着政策的不断完善和企业实践的深入，数据资产化将成为未来企业发展的重要趋势。

通过参加本课程，企业管理者将能够深入了解数据安全管理的相关知识，掌握数据资产化的基本步骤，从而为企业的数字化转型奠定坚实的基础。