数据资产运营的价值与实践探索解析

数据资产运营：数字经济时代的核心竞争力

在数字化、网络化和智能化的浪潮中，数据已成为一种新型生产要素，深刻影响着生产方式、生活方式和社会治理方式。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。为了更好地发挥数据要素的作用，国家出台了一系列政策，探索数据资产化的路径。而在这一背景下，企业如何进行数据资产运营，提升数据价值，已成为亟待解决的课题。

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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一、数据资产的定义与重要性

数据资产是指企业在生产经营过程中产生的、能够为企业创造经济利益的数据资源。随着数据要素化和市场化的推进，企业对数据资产的管理和运营变得尤为重要。

• 数据资产的价值：数据不仅是信息的载体，更是企业决策的重要依据。合理利用数据资产，可以帮助企业优化运营、降低成本、提升竞争力。
• 数据资产化的需求：随着政策的推动，企业需要将数据视为资产进行管理，探索数据资产的价值实现路径。

二、数据资产化的政策背景

根据最新政策要求，企业在数据资产化方面面临着新的机遇与挑战。

• 政策解读：2022年中央出台的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，明确提出探索数据资产化及相关的入表模式。
• 财政部的规定：《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》首次提出数据资产入表的处理办法，为企业提供了操作依据。
• 地方政策的落实：北京市委、市政府发布的实施意见中，鼓励企业开展数据资产的登记、挂牌、交易等活动，推动数据要素市场的创新与产业化。

三、企业数据资产管理的基本维度

企业数据资产管理涉及多个维度，以下是几个关键方面：

• 数据模型管理：建立数据模型，以便对数据进行有效的分类和管理。
• 数据标准管理：制定统一的数据标准，确保数据的质量和一致性。
• 数据质量管理：定期对数据进行质量检查，提升数据的可信度。
• 数据安全管理：保护数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
• 数据价值评估：对数据进行价值评估，以确定其在企业中的经济贡献。

四、数据资产化的实施步骤

为有效推进数据资产化，企业可以按照以下步骤实施：

• 业务数据化与数据业务化：将业务流程与数据紧密结合，形成数据驱动的业务模式。
• 数据资产统筹规划：根据企业战略，制定数据资产的中长期发展规划。
• 管理实施：建立数据管理机制，明确数据管理责任和流程。
• 稽查与考核：定期对数据资产进行稽查，评估其管理效果。
• 运营管理：制定数据资产的运营策略，确保数据的高效利用。

五、数据资产入表的财务规范

数据资产入表是企业进行数据资产化的重要环节，必须遵循一定的财务规范：

• 适用范围分析：明确哪些数据可以作为企业资产进行入表。
• 会计处理原则：根据现行会计准则，对数据进行合理的会计处理。
• 列示与披露要求：确保数据资产在财务报表中的准确列示和充分披露。
• 实务操作中的难点：针对数据确认、计量等问题进行深入分析。

六、数据资产估值的方法

为了提升企业的数据价值，合理评估数据资产的价值至关重要。以下是一些常用的数据资产估值方法：

• 成本法：根据数据的获取和处理成本进行估值。
• 市场法：参考市场上类似数据资产的交易价格进行估值。
• 收益法：根据数据资产未来可能创造的收益进行估值。

七、数据资产运营的实战案例

在实际操作中，企业可以通过以下案例分析，深入理解数据资产化的实施过程：

• 案例一：某科技公司：通过数据治理和入表，实现了数据资产的有效管理，提升了决策效率。
• 案例二：某零售企业：利用大数据分析，优化了库存管理，降低了运营成本。

八、总结与展望

数据资产运营是企业在数字经济时代提升竞争力的重要手段。通过政策的支持和企业自身的努力，数据资产化将为企业带来新的发展机遇。在未来，随着数据要素市场的不断完善，企业将更加重视数据的管理与运营，以实现更高的经济价值。

在这一过程中，企业管理者需充分认识到数据资产化的重要性，积极参与相关培训课程，以掌握数据资产管理的基本步骤和方法，推动企业的数字化转型。

我们期待在不久的将来，数据资产能够真正成为企业的重要资产，推动企业的可持续发展。