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提升企业竞争力的数据资产运营策略解析

2025-01-15 10:15:30
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数据资产化

数据资产运营:企业数字化转型的核心驱动力

在当今数字经济快速发展的背景下,数据被视为一种新型的生产要素,已深刻融入生产、分配、流通、消费及社会服务管理等各个环节。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。而关于数据资产化的政策文件也相继出台,推动企业在数据管理和运营方面的转型。

【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
zhangguangli 张光利 培训咨询

一、数据资产化的背景与重要性

随着数字化、网络化和智能化的不断深入,数据的价值日益凸显。2022年12月,中央政府出台了《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》,明确提出探索数据资产化。财政部的相关规定首次将企业数据资产入表的处理办法进行了详细说明,强调了数据资产在企业运营中的重要性。

  • 数据资产管理的宏观背景:数据要素化、要素市场化的趋势使得企业必须重视数据的管理与利用。
  • 促进数据市场创新:北京市政府的实施意见鼓励企业开展数据资产入表,推动数据要素市场的创新和产业化发展。

二、数据资产管理的基本维度

企业在进行数据资产化的过程中,需要掌握数据管理的基本维度,以确保数据的有效利用和价值提升。以下是数据资产管理的几个关键方面:

  • 数据模型管理:构建合理的数据模型,确保数据的结构清晰、易于分析。
  • 数据标准管理:制定数据标准,以提高数据的互操作性和共享性。
  • 数据质量管理:确保数据的准确性和完整性,提升数据的使用价值。
  • 主数据管理:管理企业的核心数据,确保数据的一致性和可靠性。
  • 数据安全管理:加强数据安全措施,保护企业和用户的数据隐私。
  • 数据资产流通与运营:探索数据的交易与共享模式,推动数据资产的市场化。

三、数据资产化的实践步骤

实现数据资产化并非一蹴而就,企业需要遵循一系列的实践步骤,以确保数据资产的有效管理和运营:

  • 总体方向:实现业务数据化与数据业务化的双向推动。
  • 数据资产的统筹规划:制定数据资产化的战略规划,明确目标和路径。
  • 管理实施:落实数据管理的各项措施,确保数据资产的有效运营。
  • 稽查与审计:定期对数据资产进行审计,确保数据的合规性和安全性。
  • 运营管理:通过数据分析与决策,提升企业的运营效率和竞争力。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

企业在进行数据资产入表时,需要遵循相关的财务规范,以确保数据资产的合法性与合规性。以下是数据资产入表的几个关键要点:

  • 适用范围分析:明确哪些数据可以作为企业资产,哪些数据不适用。
  • 会计处理准则:根据相关规定,对数据资产进行合理的会计处理。
  • 列示与披露要求:按照规定对数据资产进行适当的列示与披露。
  • 实务操作中的难点分析:针对数据资产的确认、计量等关键环节,进行深入解析。

五、数据资产的估值与运营

对数据资产的估值是企业进行数据资产化的重要环节。企业需要考虑以下几个方面:

  • 数据的生命周期:评估数据的使用寿命和价值有效期,以确定数据的真实价值。
  • 数据的可复制性:分析数据的可复制性对会计处理的影响,确保数据的独特性与价值。
  • 税务影响:了解数据资产的摊销、减值与处置对企业税务的影响。

六、结论:数据资产运营的未来

随着政策的不断完善与技术的发展,企业在数据资产化的过程中将面临更多的机遇与挑战。数据资产的运营不仅能提升企业的竞争力,更能推动整个行业的数字化转型。为了更好地利用数据资源,企业应积极探索数据资产管理的最佳实践,提升数据的价值,推动企业的可持续发展。

在未来的数字经济中,数据资产将成为企业核心竞争力的重要组成部分。企业需要不断调整战略,优化数据管理,以实现更高效的数据运营和价值创造。

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