提升企业竞争力的数据资产运营策略分析

数据资产运营的新时代

在信息技术迅猛发展的今天，数据作为一种新型生产要素，已深入到各个行业的生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，以推动数字经济的快速发展。本文将围绕“数据资产运营”这一主题，结合最新的政策动态和企业实践，探讨如何有效进行数据资产化，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

张光利 培训咨询

一、数据资产化的背景与重要性

随着数据要素化和要素市场化的不断推进，企业对数据资产管理的重视程度也在逐渐提升。数据资产管理的宏观背景主要体现在以下几个方面：

• 数字化转型的必要性：企业在数字化转型过程中，需要将数据视为核心资产，以确保在激烈的市场竞争中占据优势。
• 政策支持的推动：近年来，国家出台了一系列政策，鼓励企业进行数据资产化，促进数据要素的创新与产业化发展。
• 市场需求的驱动：随着消费者对个性化服务的需求增加，企业必须利用数据来提供更具针对性的产品和服务。

二、数据资产管理的基本概念

数据资产管理是指企业对其数据资源进行系统化的管理，以确保数据的完整性、安全性和可用性。以下是数据资产管理的一些基本概念：

• 数据资产的定义：指企业在运营过程中所积累的、具有经济价值的数据资源。
• 数据资产管理的发展：随着企业对数据重要性的认识加深，数据资产管理逐渐从传统的数据管理转向更为系统化的资产管理。
• 数据资产管理的模型：包括数据资产的获取、存储、分析和应用等各个环节。
• 数据资产管理的难点：主要包括数据质量的保障、数据安全的维护以及数据标准的统一等。

三、数据资产化的实践步骤

企业进行数据资产化的过程可以分为几个关键步骤：

• 总体方向：业务数据化与数据业务化：企业应明确数据资产化的目标，将数据融入到日常运营中。
• 数据资产的统筹规划：根据企业的战略目标，制定数据资产管理的整体规划。
• 数据资产的管理实施：建立完善的数据管理体系，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核，确保其合规性和有效性。
• 数据资产的运营管理：优化数据资产的使用效率，提升企业的整体竞争力。

四、数据资产的估值方法

数据资产的估值是数据资产化过程中的重要环节，合理的估值方法可以帮助企业更好地理解和利用数据资源。以下是几种常见的数据资产估值方法：

• 成本法：根据数据的获取和维护成本进行估值。
• 市场法：通过市场上类似数据资产的交易价格进行估值。
• 收益法：根据数据能够带来的预期收入进行估值。

五、数据资产入表的财务规范

为了促进数据资产的有效管理和利用，国家出台了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，对数据资产的入表进行了明确的规范。以下是数据资产入表的关键要点：

• 适用范围分析：明确哪些数据不适用于入表，如公共数据、个人数据等。
• 会计处理准则：制定适用于数据资产的会计处理原则，确保数据资产的准确计量。
• 列示和披露要求：要求企业在财务报表中如实列示和披露数据资产情况。

六、数据资产运营的挑战与应对

在进行数据资产运营的过程中，企业可能面临一系列挑战：

• 数据确权问题：企业需要明确数据的归属权，特别是在公共数据与个人数据的管理中。
• 数据安全风险：伴随着数据的使用，数据安全风险也在增加，企业需采取有效措施保障数据安全。
• 估值前沿问题：随着数据资产化的深入，数据的估值方法和标准也在不断演变，企业需及时跟进。

七、结论

数据资产化已成为企业数字化转型的重要组成部分，推动着企业的创新与发展。通过有效的数据资产运营，企业可以更好地挖掘数据的潜在价值，提升自身的市场竞争力。在这个过程中，了解最新的政策动态和掌握科学的管理方法是至关重要的。未来，随着数据资产化的深入推进，企业将迎来更多的发展机遇。

总之，数据资产运营不仅关乎企业的生存与发展，更是推动整个社会数字经济发展的重要力量。希望通过本次培训，学员能够掌握数据资产化的基本步骤与方法，帮助企业更好地开发利用数据潜力，实现可持续发展。