提升数据模型管理效率的最佳实践与策略

数据模型管理：提升企业数据资产化价值的关键

在数字经济日益发展的背景下，数据作为一种新型生产要素，已成为推动社会各领域变革的重要动力。党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，发展数字经济。而《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》则明确了数据资产化的探索方向。本文将结合最新政策与企业实践，探讨数据模型管理在数据资产化过程中的重要性及其实施步骤。

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、数据资产化的必要性

随着信息技术的快速发展，数据的价值越来越被重视。企业若想在竞争中立于不败之地，必须重视数据资产管理。以下是企业进行数据资产管理的几个原因：

• 提升企业竞争力：数据资产化能够帮助企业更好地利用数据，提高决策的科学性，进而提升企业的竞争力。
• 符合政策要求：国家对于数据资产化的政策支持，要求企业进行数据资产化管理，以顺应数字经济的发展。
• 促进资源优化配置：通过数据资产管理，企业能够更有效地配置资源，降低运营成本，提高效益。

二、数据资产管理的基本维度

数据资产管理涉及多个维度，以下是几个重要方面：

• 数据模型管理：对数据结构和关系的定义与管理，确保数据的准确性和一致性。
• 数据标准管理：建立统一的数据标准，确保数据在不同系统之间的可用性和互操作性。
• 数据质量管理：监控和提高数据的质量，确保数据的完整性和准确性。
• 主数据管理：集中管理企业的关键数据，确保数据在全公司范围内的统一性。
• 数据安全管理：保障企业数据的安全性，防止数据泄露和损失。
• 元数据管理：管理数据的数据，确保数据的可追溯性与可理解性。
• 数据开发管理：确保数据开发过程的标准化与规范化。
• 数据价值评估：评估数据的经济价值，为数据资产化提供依据。
• 数据资产流通：促进数据在市场中的流通，提高数据的利用效率。
• 数据资产运营：对数据资产进行有效的运营管理，确保其带来经济效益。

三、数据模型管理的核心内容

数据模型管理是数据资产化的重要组成部分，它的主要目标是确保数据的结构和关系能够支持企业的业务需求。数据模型管理的核心内容包括：

• 数据建模：定义数据的结构、属性和关系。数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型，每种模型都有其特定的作用。
• 数据模式设计：设计数据的存储结构，确保数据在数据库中的高效存取。
• 模型的版本管理：随着业务的变化，数据模型需要不断迭代更新，因此版本管理至关重要。
• 模型的文档化：对数据模型进行详细的文档记录，确保团队成员能够理解和使用这些模型。
• 模型的评估与优化：定期评估数据模型的有效性，并进行必要的优化，以适应不断变化的业务需求。

四、数据资产化的实施步骤

成功的数据资产化需要系统的实施步骤，以下是主要步骤：

• 总体方向确定：明确企业的业务数据化与数据业务化的总体方向，制定长远的战略规划。
• 数据资产的统筹规划：对企业内部的数据资源进行全面的评估，明确数据资产的现状与潜力。
• 数据资产的管理实施：根据数据资产规划，制定相应的管理措施，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稽查，确保数据的合规性与安全性。
• 数据资产的运营管理：建立数据资产的运营机制，确保数据资产为企业创造实际的经济价值。

五、数据资产化的影响

数据资产化不仅对企业的财务报表有影响，还对企业的整体竞争力产生深远影响：

• 对资产负债表的影响：数据资产化将使企业的资产负债表更具真实反映，提升企业的资本运作能力。
• 对企业竞争力的影响：数据资产化使企业能够更灵活地应对市场变化，提升企业的应变能力和市场竞争力。

六、数据资产入表的财务规范与技术处理

为了实现数据资产的入表，企业需要遵循一定的财务规范和技术处理流程：

• 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：依据相关会计准则，确保数据资产的合法性和合规性。
• 列示和披露要求：确保数据资产在财务报表中的列示和披露符合相关规定。
• 实务操作中的难点解析：识别数据资产入表过程中可能遇到的难点，并制定相应的解决方案。

七、实践案例分析

通过案例分析，企业可以更好地理解数据资产化的实施过程。例如，某企业通过建立完善的数据治理体系，实现了数据的确权，成功将数据资产入表，并通过数据价值评估提升了企业的盈利能力。案例分析不仅能帮助学员理解数据资产化的关键步骤，还能激发大家在自身企业实践中的思考。

总结

数据模型管理在数据资产化过程中扮演着至关重要的角色。通过有效的数据模型管理，企业可以更好地挖掘数据的潜在价值，促进数据资产的有效管理。结合政策动态与企业实践，企业应加快步伐进行数据资产化，提升自身在数字经济时代的竞争力。通过系统的培训与实践，企业能够掌握数据资产化的基本步骤，从而为未来的发展奠定坚实的基础。