提升企业效率的关键：数据模型管理的重要性

数据模型管理：推动企业数据资产化的关键

在当今数字化、网络化和智能化的发展背景下，数据作为新型生产要素，已经深入到生产、分配、流通、消费及社会服务管理的各个环节。数据不仅改变了传统的生产方式、生活方式和社会治理方式，同时也为企业管理带来了新的机遇和挑战。党的二十大报告和《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》明确了数据资产化的方向和政策框架。为了帮助企业更好地应对这些变化，本课程将重点讲授如何进行数据资产化，特别是数据模型管理在这一过程中的重要性。

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

随着数字经济的快速发展，企业面临着如何有效管理和利用数据以提升竞争力的问题。数据资产化不仅是企业数字化转型的重要一步，也是提升企业价值和市场竞争力的关键因素。以下是企业进行数据资产管理的几个重要原因：

• 提升决策效率：通过数据模型管理，企业可以更快速地分析数据，做出更科学的决策。
• 优化资源配置：数据资产化有助于企业识别和利用数据资源，从而实现更高效的资源配置。
• 增强市场竞争力：在数据驱动的市场环境中，拥有丰富数据资产的企业更具竞争优势。
• 满足政策要求：随着国家政策的不断完善，企业需要遵循数据资产化的相关规定以确保合规经营。

二、数据模型管理的基本概念

数据模型管理是数据资产化过程中至关重要的一环，它帮助企业将数据转化为有价值的信息和知识。数据模型不仅仅是数据的简单存储，更是数据之间关系的结构化表现。有效的数据模型管理能够确保数据的准确性、一致性和可用性，进而提升数据价值。

• 数据模型的定义：数据模型是对数据的抽象表示，它定义了数据的结构、关系和约束条件。
• 数据管理的基本维度：包括数据质量、数据安全、数据标准、元数据管理等多个方面。
• 数据资产管理模型：通过建立数据资产管理模型，企业可以系统化地管理数据资产，实现数据的全生命周期管理。

三、数据资产化的实施步骤

数据资产化并非一蹴而就，需要企业根据自身实际情况制定相应的实施步骤。以下是数据资产化的几个基本步骤：

• 总体方向：明确企业的业务数据化与数据业务化的方向，建立数据资产化的战略目标。
• 数据资产的统筹规划：对企业数据资源进行全面评估，制定数据资产管理的总体规划。
• 数据资产的管理实施：建立数据管理团队，落实数据资产的管理职责和流程。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行稽查，确保数据的准确性和合规性。
• 数据资产的运营管理：对数据资产进行持续的运营和维护，以保证其长期价值。

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，关于数据资产入表的相关政策和技术处理也逐渐清晰。企业需要重点关注以下几个方面：

• 适用范围分析：明确哪些数据适用于入表，哪些数据不适用。
• 会计处理适用的准则：遵循相关的会计处理准则，以确保数据资产的正确列示和披露。
• 数据价值的计量：对数据的经济利益进行可行性分析，判断数据的使用寿命和价值有效期。
• 税务影响：了解数据资产的摊销、减值与处置对企业财务的影响。

五、数据模型管理的实战演练

为了帮助学员更好地理解和应用数据模型管理的知识，本课程将采用案例分析的方法，深入探讨企业数据资产化的实战问题，包括数据治理、数据入表以及数据资产估值等。以下是一些典型的讨论话题：

• 数据确权问题：如何处理公共数据与个人数据的确权问题。
• 大模型公司的数据资产化：探讨大模型公司在数据资产化过程中面临的挑战与机遇。
• 数据资产的估值问题：分析数据资产估值的前沿问题及其对企业的影响。

六、总结与展望

数据资产化是企业数字化转型的重要组成部分，而数据模型管理则是实现数据资产化的关键环节。通过有效的数据模型管理，企业不仅能够提升数据的利用效率，还能在数据驱动的市场环境中获得更大的竞争优势。随着国家政策的不断完善和技术的发展，企业在数据资产化的道路上将面临更多的机遇与挑战。希望通过本课程的学习，学员能够全面掌握数据资产化的基本步骤与方法，为企业的数字化转型和数据资产化打下坚实的基础。

在未来的工作中，企业应不断探索和实践数据资产化的相关方法，以适应快速变化的市场环境和政策要求。同时，推动数据模型管理的标准化和规范化，将为企业的数据发展提供更强大的支持。