数据资产运营：提升企业价值的关键策略与实践

数据资产运营：数字经济时代的新机遇

在信息化迅速发展的今天，数据已成为一种重要的生产要素，深刻影响着各行各业的生产、分配、流通、消费以及社会服务管理等多个环节。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，发展数字经济。随着《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》的发布，数据资产化的概念逐渐进入公众视野，成为企业转型升级的关键。

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

张光利 培训咨询

一、数据资产化的背景与重要性

数据资产化不仅是政策推动的结果，更是企业自身发展的需要。随着数字经济的崛起，企业对数据的重视程度不断提升。数据资产化使得企业能够将数据视为一种资产，进行有效管理和运营，从而实现数据价值的最大化。

• 政策背景： 2022年12月，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出了企业数据资产入表的相关处理办法。这一政策为企业数据资产化提供了规范和依据。
• 市场需求： 在数字化、网络化、智能化的时代背景下，企业对数据的依赖程度不断加深，数据资产化为企业提供了新的竞争优势。
• 技术发展： 随着大数据、云计算和人工智能等技术的发展，企业具备了对数据进行深度挖掘和分析的能力，推动了数据资产化的进程。

二、数据资产的管理与运营

数据资产化不仅仅是数据的简单归类和管理，更是一个系统的过程。企业需要从多个维度入手，全面提升数据资产的管理水平。

1. 数据资产管理的基本维度

• 数据模型管理： 对企业内部数据进行结构化管理，确保数据的标准化和一致性。
• 数据质量管理： 定期评估和优化数据质量，确保数据的准确性和可靠性。
• 主数据管理： 确保企业关键数据（如客户、产品等）的统一管理，避免数据孤岛现象。
• 数据安全管理： 加强数据安全防护，保护企业敏感数据和客户隐私。
• 数据价值评估： 通过科学的方法评估数据资产的价值，为决策提供依据。

2. 数据资产化的实践步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下步骤：

• 总体方向： 明确数据资产化的目标，实施业务数据化与数据业务化相结合的战略。
• 统筹规划： 制定数据资产的管理框架，明确各部门的职能和责任。
• 管理实施： 建立数据管理团队，推动数据资产的落地实施。
• 稽查与监督： 定期对数据资产进行审计，确保其合规性和有效性。
• 运营管理： 持续优化数据资产的运营流程，提升数据的使用效率。

三、数据资产入表的财务规范与技术处理

数据资产入表不仅关系到企业的资产负债表，更是企业在财务管理中必须面对的重要问题。在《暂行规定》中，财政部对数据资产入表的相关要求进行了详细阐述。

1. 会计处理的适用准则

根据规定，企业需要明确哪些数据适合入表，并按照相应的会计准则进行处理。数据资产的确认条件、计量方法以及列示要求均需符合相关规范。

2. 数据资产入表的关键要点

• 数据是否属于企业资产： 确认数据的所有权及其法律地位。
• 数据价值如何计量： 评估数据的使用寿命和价值有效期。
• 数据的可复制性： 确定数据的复制和使用方式，遵循会计处理原则。
• 税务影响： 数据资产的摊销、减值与处置会对企业的税务状况产生影响。

四、数据资产运营的实战案例与经验分享

企业在进行数据资产化的过程中，借鉴成功案例能够有效提升运营效率。例如，一些领先企业通过建立数据资产管理平台，实现了数据的集中管理和高效利用，推动了业务的创新与发展。

• 案例分享： 某大型零售企业通过采集和分析消费者的购买数据，优化了库存管理和营销策略，显著提升了销售额。
• 经验总结： 企业在数据资产运营中，应重视数据的治理与管理，加强数据的安全性，确保数据在流通过程中的合法性和合规性。

五、未来展望：数据资产运营的新趋势

随着数据资产化进程的不断推进，企业在运营中将面临越来越多的挑战与机遇。未来，数据资产运营将呈现以下趋势：

• 智能化： 结合人工智能与机器学习，提升数据分析的准确性和实时性。
• 开放化： 鼓励数据共享与合作，推动数据资源的高效利用。
• 合规化： 加强数据资产管理的合规性，确保企业在数据使用中的合法性。
• 价值化： 深度挖掘数据的商业价值，为企业决策提供科学依据。

结语

数据资产运营是企业在数字经济时代实现转型升级的重要举措。通过有效的数据资产化管理，企业不仅能够提升自身的竞争力，还能够在激烈的市场竞争中获得可持续的发展优势。未来，随着政策的不断完善和技术的不断进步，数据资产运营将迎来更大的发展空间和机遇。