优化数据资产运营，提升企业竞争力的关键策略

数据资产运营：数字经济时代的新机遇

在数字化、网络化和智能化的浪潮中，数据作为一种新型生产要素，正深刻改变着我们的生产方式、生活方式以及社会治理方式。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。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，数据资产化的探索逐渐成为企业数字化转型的重要方向。本文将深入探讨数据资产运营的相关主题，帮助企业理解数据资产化的重要性与实施路径。

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、数据资产与数据资产管理的概念

数据资产是指企业在生产、经营中所产生和积累的数据，它不仅具有经济价值，还可以通过合理管理和运营进行增值。数据资产管理则是指对数据资产进行有效的规划、组织和控制，以最大化其价值。

• 数据资产的重要性：数据资产可以帮助企业提高决策效率、优化资源配置、增强市场竞争力。
• 数据资产管理的目标：通过科学的管理方法和技术手段，实现数据的安全、有效、合规使用。

二、数据资产化的政策背景

随着国家对数字经济的重视，数据资产化的相关政策不断出台。财政部于2022年发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》首次提出了数据资产入表的相关处理办法。2023年，北京市政府又进一步推动数据资产入表的政策，给予企业数据首登记、首挂牌、首交易等方面的奖励。这些政策为企业数据资产化提供了法律依据和实施框架。

三、数据资产化的实施步骤

企业在进行数据资产化时，需要遵循一定的步骤，以确保数据的有效管理和价值最大化：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的方向，结合企业战略进行统筹规划。
• 数据资产的统筹规划：制定详细的数据资产管理计划，明确各项工作的责任和时间节点。
• 数据资产的管理实施：建立数据管理制度，确保数据的安全性和合规性。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审核，确保数据质量和完整性。
• 数据资产的运营管理：通过数据分析和挖掘，提升数据的使用效率和经济价值。

四、数据资产的估值方法

数据资产的估值是实现数据资产化的重要环节。企业需要掌握以下几种估值方法：

• 市场法：通过比较类似数据资产的市场交易价格，评估数据的市场价值。
• 收益法：基于数据资产未来产生的经济利益进行折现，计算数据的现值。
• 成本法：根据数据的采集、存储和管理成本进行估值。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

数据资产入表是企业实现数据资产化的重要步骤，涉及一系列的财务规范和技术处理：

• 适用范围分析：明确哪些数据可以作为企业资产进行入表处理。
• 会计处理适用的准则：遵循相关会计准则，确保数据资产的准确列示和披露。
• 实务操作中的难点解析：解决数据确认、计量以及税务影响等问题。

六、数据资产的流通与运营

数据资产的流通与运营是实现数据价值的重要途径。企业可以通过以下方式进行数据的流通和运营：

• 数据共享：通过建立数据共享平台，实现数据的跨部门、跨行业共享。
• 数据交易：探索数据交易市场，进行数据的买卖和合作。
• 数据增值服务：基于数据分析提供增值服务，提升客户体验和满意度。

七、数据资产化对企业的影响

数据资产化不仅对企业的资产负债表产生影响，还将提升企业的整体竞争力：

• 资产负债表的变化：数据资产的入表将使企业的资产结构更加多元化，提升企业的整体价值。
• 竞争力的提升：通过数据分析和决策支持，企业可以更快速地响应市场变化，增强市场竞争力。

八、数据资产化的实践案例分析

为更好地理解数据资产化，以下是一些企业实践的案例分析：

• 某科技公司：通过数据资产化实现了产品研发的快速迭代，提升了市场响应速度。
• 某金融企业：利用数据分析优化了客户服务流程，提升了客户满意度和忠诚度。

九、数据资产化过程中的挑战与应对

尽管数据资产化带来了诸多机遇，但企业在实施过程中仍面临一些挑战，如数据的确权问题、数据安全与隐私保护等。企业可以通过以下方式应对这些挑战：

• 加强数据治理：建立完善的数据治理体系，确保数据的合规性和安全性。
• 提升数据意识：加强员工的数据培训，提高全员的数据管理意识。

总结

在数字经济的背景下，数据资产化已成为企业发展的重要趋势。通过对数据资产的有效管理与运营，企业不仅能够创造新的价值，还能在激烈的市场竞争中保持优势。面对政策的支持与市场的机遇，企业应积极探索数据资产化的实施路径，并不断提升自身的数据能力，为未来的发展奠定坚实的基础。