数据资产运营策略：提升企业价值的关键路径

数据资产运营：推动企业数字化转型的新动能

在数字经济时代，数据作为一种新型的生产要素，已经深刻地改变了生产、分配、流通、消费以及社会服务管理等各个环节。党的二十大报告强调，要加快建设数字中国，促进数字经济的发展。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》等政策的出台，为企业数据资产化提供了明确的方向和支持。因此，数据资产运营不仅是企业数字化转型的必然选择，更是提升企业竞争力的重要手段。

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、数据资产化的背景与意义

1. 数据要素的崛起

随着信息技术的飞速发展，数据已经成为推动经济增长的重要因素。数据要素的治理与管理，直接影响到企业的决策能力和市场竞争力。企业通过数据资产管理，可以实现对数据的有效整合、分析和利用，从而提高业务效率和客户服务水平。

2. 政策推动下的数据资产化

近年来，中国政府相继出台了多项政策，强调数据资产化的重要性。例如，财政部发布的《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，为企业的数据资产化提供了法律支持。

3. 企业数据资产化的必要性

• 提升资产负债表的完整性：通过将数据资产纳入企业财务报表，企业能够更真实地反映自身的资产状况。
• 增强市场竞争力：数据资产的有效管理和利用，能够帮助企业快速响应市场变化，提升决策的科学性。
• 促进创新和业务拓展：数据的深入分析能够激发新的商业模式和服务，提高企业的创新能力。

二、数据资产化的基本步骤

1. 数据资产的统筹规划

企业在进行数据资产化时，首先需要进行全面的统筹规划。这包括明确数据资产化的目标、制定相应的战略以及建立组织架构，以便更好地推动数据资产的管理与运营。

2. 数据资产的管理实施

在数据资产的管理实施过程中，企业需要关注以下几个方面：

• 数据模型管理：建立标准化的数据模型，确保数据的一致性和可用性。
• 数据标准管理：制定数据标准，以提升数据质量和可操作性。
• 数据安全管理：确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露与滥用。

3. 数据资产的稽查与运营管理

数据资产的稽查是确保数据质量和合规性的必要步骤。企业应定期对数据资产进行审计，确保其符合相关法律法规。同时，数据资产的运营管理也至关重要，企业需制定清晰的运营流程，以实现数据的高效流通和利用。

三、数据资产入表的财务规范与技术处理

1. 数据资产的确认与计量

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业在进行数据资产入表时，需要确认数据是否属于企业资产。这包括分析数据的使用寿命、价值有效期以及可复制性等关键因素。

2. 数据资产的摊销与减值

企业在确认数据资产后，还需考虑其摊销与减值的问题。合理的摊销政策能够有效反映数据资产的经济价值，而减值的处理则是确保企业财务报表真实与准确的重要保障。

3. 数据资产的列示与披露

数据资产的列示与披露要求企业在财务报表中清晰地反映数据资产的相关信息。这不仅有助于提升企业的透明度，也能增强投资者对企业的信任。

四、数据资产化的实践案例分析

1. 企业数据治理的成功案例

某大型制造企业通过实施数据治理，成功实现了数据的标准化和集中化管理，显著提升了生产效率和产品质量。该企业建立了完整的数据管理体系，从数据的采集、存储到分析和应用，实现了全生命周期的管理。

2. 数据资产估值的前沿问题

在数据资产化的过程中，数据估值是一个复杂而重要的环节。企业需要根据数据的市场需求、使用频率及其潜在价值进行评估。同时，随着数据市场的不断发展，数据资产的估值方法也在不断演变，企业需与时俱进，灵活应对。

五、未来展望：数据资产运营的趋势与挑战

1. 数据资产运营的趋势

随着技术的进步和市场的变化，数据资产运营将呈现以下趋势：

• 智能化管理：利用人工智能和机器学习等先进技术，实现数据的智能化管理与分析。
• 数据共享与流通：推动数据资产在各行业之间的共享，形成更具活力的数据生态系统。
• 合规与安全：随着数据隐私保护意识的提升，企业需加强数据合规管理，确保数据的安全与合法使用。

2. 面临的挑战

尽管数据资产运营前景广阔，但企业在实施过程中仍面临多重挑战，包括数据质量问题、人才短缺、法规不完善等。企业需要积极应对这些挑战，制定相应的解决方案，以确保数据资产运营的顺利进行。

总结

数据资产运营是企业数字化转型的关键环节，能够帮助企业提升竞争力、促进创新与发展。在政策的支持下，企业应积极探索数据资产化的路径，建立完善的数据管理体系，以实现数据的有效利用和价值提升。通过不断优化数据资产运营，企业不仅能够在市场中占据一席之地，更能够为推动经济的高质量发展贡献力量。