提升数据资产运营效率的关键策略解析

数据资产运营：提升企业价值的新机遇

在数字化、网络化和智能化的浪潮下，数据作为一种新型的生产要素，正在深刻改变着我们的生产方式、生活方式以及社会治理方式。尤其是在党的二十大报告中，强调了要加快建设数字中国、发展数字经济的紧迫性。为了更好地发挥数据的价值，我国已开始探索数据资产化的相关政策。本文将深入探讨数据资产运营的必要性、管理方法以及如何提升企业的数据价值。

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、数据资产化的背景和重要性

数据资产化的背景可以追溯到《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》，该文件明确提出要探索数据资产化及数据资产入表的新模式。这一政策背景为企业的数据管理和运营提供了新的方向。

• 政策指引：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。
• 市场需求：随着数字经济的发展，企业对数据的依赖程度不断加深，数据资产化成为提升企业竞争力的重要手段。
• 技术支持：大数据、人工智能等技术的发展，为数据资产化提供了强有力的支持，使得数据的收集、分析和利用变得更加高效。

二、数据资产管理的基本维度

企业在进行数据资产化时，需要掌握数据管理的基本维度，以确保数据的有效利用。以下是几个关键的管理维度：

• 数据模型管理：建立适合企业业务的数据模型，以支持数据的结构化和标准化。
• 数据标准管理：制定统一的数据标准，以保证数据的一致性和可比性。
• 数据质量管理：监控数据质量，及时发现并纠正数据错误，确保数据的可靠性。
• 主数据管理：管理企业的重要数据，确保其在不同系统中的一致性。
• 数据安全管理：保护数据资产的安全，防止数据泄露和滥用。
• 元数据管理：管理数据的上下文信息，以支持数据的理解和利用。
• 数据价值评估：评估数据的价值，为数据资产化提供依据。
• 数据资产流通：探索数据的流通机制，实现数据的共享和再利用。
• 数据资产运营：制定数据资产运营策略，以实现数据的商业化。

三、数据资产化的实施步骤

数据资产化的实施需要遵循一定的步骤，以确保企业能够有效地管理和利用数据资产。以下是数据资产化的基本实施步骤：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的方向，确保数据资产化与企业战略相结合。
• 数据资产的统筹规划：制定数据资产的整体规划，包括数据的收集、存储、分析和应用。
• 数据资产的管理实施：建立数据管理团队，落实数据管理责任，确保数据资产的有效管理。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审计，确保数据的合规性和准确性。
• 数据资产的运营管理：制定数据资产的运营策略，推动数据的商业化应用。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

随着数据资产化的推进，企业需要将数据资产入表，以符合财务规范。以下是数据资产入表的关键要点：

• 数据确认条件：明确哪些数据可以被认定为企业资产，确保数据资产的合法性。
• 数据价值计量：制定合理的数据价值计量方法，考虑数据的使用寿命和价值有效期。
• 数据的可复制性：评估数据的可复制性，以确定其在会计处理中的原则。
• 税务影响分析：分析数据资产的摊销、减值与处置对企业税务的影响。

五、数据资产化的影响

数据资产化不仅能够提升企业的资产负债表，还可以增强企业的市场竞争力。具体影响包括：

• 资产负债表的提升：通过数据资产化，企业可以在财务报表中体现数据的价值，增强资产的多样性。
• 竞争力的增强：有效的数据管理与运营能够帮助企业在市场竞争中抢占先机，提高决策效率。

六、数据资产的实战演练

为了更好地掌握数据资产化的实际操作，企业可以通过案例分析的方法进行实战演练，重点关注以下几个方面：

• 数据治理：研究如何确权数据，特别是公共数据与个人数据的界限。
• 数据入表：探讨数据资产入表的具体流程与案例，帮助企业理解数据资产的财务处理。
• 数据资产估值：讨论数据资产的估值前沿问题，掌握数据资产评估的基本方法。

结语

随着数字经济的快速发展，数据资产化已成为企业提升竞争力的重要手段。通过对数据资产的有效管理和运营，企业不仅能够实现数据价值的最大化，还能在未来的市场竞争中立于不败之地。希望通过本文的探讨，能够帮助企业更好地理解数据资产运营的重要性，并为数据资产化的实施提供有效的指导。