有效的数据模型管理提升企业决策能力

数据模型管理：构建企业数据资产化的基石

在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据已成为新型生产要素，深刻改变着我们的生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。党的二十大报告明确提出要加快建设数字中国，推动数字经济的发展，这为企业的数据资产化提供了政策支持和实践指导。本文将围绕“数据模型管理”这一主题，从多个维度探讨企业如何进行数据资产化，提升数据价值，助力数字经济的发展。

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

数据资产化是指将数据作为企业的重要资产进行管理和利用，旨在提升数据的价值和使用效率。根据《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》，探索数据资产化的新模式对于推动经济高质量发展具有重要意义。数据资产化不仅可以提升企业的竞争力，还可以促进数据要素市场的创新和产业化发展。

二、数据模型管理的基本概念

数据模型管理是数据资产管理的核心组成部分，涉及数据的组织、存储、访问和分析等多个方面。通过有效的数据模型管理，企业可以实现对数据的系统性管理，确保数据的质量和价值。

• 数据模型的定义：数据模型是对数据及其关系的抽象描述，它为数据的存储和处理提供了结构和框架。
• 数据模型的类型：
  • 概念模型：描述数据的高层次视图，通常使用ER图表示。
  • 逻辑模型：在概念模型基础上，具体化数据的结构和属性。
  • 物理模型：描述数据在数据库中的存储方式和实现细节。

三、数据资产管理的基本维度

为了实现数据资产化，企业需要从多个维度进行数据管理，包括但不限于以下几个方面：

• 数据标准管理：制定统一的数据标准，以确保数据的一致性和可用性。
• 数据质量管理：通过数据清洗和校验，提高数据的准确性和可靠性。
• 主数据管理：集中管理关键业务数据，确保不同系统间的数据一致性。
• 元数据管理：对数据的定义、结构和关系进行管理，以便于数据的理解和使用。
• 数据安全管理：保障数据的安全性和隐私，防止数据泄露和滥用。

四、数据资产化的实施步骤

实施数据资产化需要遵循一系列步骤，以确保各项工作的顺利进行：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的战略目标。
• 数据资产的统筹规划：制定数据资产管理的整体规划，明确各部门的职责和任务。
• 数据资产的管理实施：依照规划，开展数据资产的管理工作，建立数据管理制度和流程。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审计和评估，确保数据的合规性和有效性。
• 数据资产的运营管理：通过数据分析和挖掘，提升数据的使用价值和经济效益。

五、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，如何将数据资产入表成为企业关注的焦点。《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，企业需要重视以下几个方面：

• 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：根据相关会计准则进行数据资产的确认和计量。
• 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规定。
• 实务操作中的难点解析：识别和解决数据资产入表过程中可能遇到的难点。

六、数据资产的估值方法

数据的价值不仅体现在其本身，还体现在其带来的经济利益。企业需要掌握数据资产估值的方法，以提升数据的整体价值：

• 使用寿命与价值有效期：判断数据的使用寿命和价值有效期，以合理评估数据的价值。
• 数据的可复制性：分析数据的可复制性与会计处理原则，确保数据资产的合理估值。
• 税务影响：考虑数据资产的摊销、减值与处置对企业税务的影响。

七、数据资产化的实践案例分析

通过实战演练，企业可以更好地理解数据资产化的具体操作。例如，某企业通过实施数据治理和数据入表，成功将数据资产化，提高了经营效率和决策能力。在数据资产估值方面，该企业采用了市场法和收益法进行评估，确保数据资产的合理定价。

八、总结与展望

数据模型管理在企业数据资产化中扮演着至关重要的角色。通过有效的数据管理和资产化策略，企业不仅能提升数据的使用价值，还能在激烈的市场竞争中获得优势。随着政策的不断完善和技术的不断进步，数据资产化将在未来的发展中扮演越来越重要的角色。

希望本文能够为企业的数字化转型提供一定的参考和指导，助力企业在数据资产化的道路上不断前行。