提升数据模型管理效率的最佳实践方法

数据模型管理：数字经济时代的核心要素

在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据作为一种新型的生产要素，已经深刻地融入到生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。在这一背景下，数据资产化的相关政策和实践逐渐成为企业提升竞争力的重要手段。

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、数据资产化的重要性

数据资产化是指将数据视为企业的一项重要资产，通过对数据的管理和利用，提升企业的整体价值。以下是企业进行数据资产管理的几大理由：

• 提升决策能力：数据资产化使企业能够更精准地分析市场趋势，从而做出更为科学的决策。
• 增强竞争优势：通过对数据的有效利用，企业能够在激烈的市场竞争中占据有利位置。
• 实现资源优化：数据资产化有助于企业识别和优化资源配置，减少不必要的浪费。
• 促进创新：通过数据分析，企业能够发现新的商业模式和产品机会，推动创新发展。

二、数据资产化的政策背景

随着数字经济的不断发展，中国政府对数据资产化的重视程度逐渐加深。2022年12月，中共中央国务院发布的《构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出探索数据资产化及数据资产入表的新模式。这一政策为企业进行数据资产化提供了法律和制度保障。

2023年6月，北京市政府也发布了《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》，鼓励企业开展数据资产入表，推动数据要素市场的创新和发展。这些政策的出台，为企业在数据资产化的过程中提供了明确的方向和支持。

三、数据模型管理的基本框架

在数据资产化的过程中，数据模型管理是一个不可或缺的环节。数据模型管理的基本框架包括以下几个方面：

• 数据标准管理：确保数据的统一性和规范性，以便于后续的数据处理和分析。
• 数据质量管理：通过对数据质量的监控和评估，确保数据的准确性和可靠性。
• 主数据管理：建立和维护企业的主数据，确保各业务系统之间的数据一致性。
• 元数据管理：管理数据的描述信息，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，防止数据泄露和滥用。

四、数据资产化的实施步骤

数据资产化的实施可以分为以下几个步骤：

• 总体方向：明确企业的业务数据化与数据业务化的总体方向，制定相应的战略规划。
• 数据资产统筹规划：对数据资产进行全面的规划，确保各项数据资源的合理配置。
• 数据资产管理实施：根据规划，进行数据的收集、整理和管理，确保数据资产的有效利用。
• 数据资产的稽查：对数据资产进行定期的稽查，确保数据资产的合规性和准确性。
• 数据资产运营管理：建立数据资产的运营机制，确保数据的持续增值。

五、数据资产入表的财务规范

随着数据资产化的推进，企业在财务管理中也需要对数据资产进行合理的入表处理。根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，企业在数据资产入表时需注意以下要点：

• 确认条件：明确数据是否属于企业资产的确认条件，确保数据资产的合法性。
• 价值计量：对数据的价值进行合理的计量，包括使用寿命和价值有效期的判断。
• 会计处理原则：遵循数据的可复制性与会计处理原则，确保数据资产的准确入表。
• 税务影响：关注数据资产的摊销、减值与处置对企业税务的影响。

六、数据资产化的挑战与前景

尽管数据资产化为企业带来了巨大的机遇，但在实际操作中，企业仍面临着诸多挑战：

• 数据确权问题：如何界定公共数据与个人数据的界限，确保数据的合法使用。
• 数据估值的复杂性：数据的价值评估方法仍在探索中，缺乏统一的标准和模型。
• 技术与人才短缺：数据资产化需要专业的人才和先进的技术支持，而这在很多企业中仍然是短板。

然而，随着国家政策的不断完善和企业对数据资产化认识的加深，数据资产化的前景依然广阔。企业通过合理的数据管理和利用，能够在数字经济时代中占据一席之地，实现可持续发展。

七、总结

数据模型管理在数据资产化过程中起着至关重要的作用。通过科学的管理方法和有效的实施步骤，企业能够充分挖掘数据的潜力，提升自身的竞争力。在国家政策的支持下，数据资产化的进程将不断加快，企业应积极应对挑战，把握机遇，在数字经济时代实现更大的发展。

在未来，随着数据资产化的深入推进，企业将会越来越重视数据的价值，通过数据驱动的决策和创新，实现更高效的运营和管理。这不仅是企业转型升级的必经之路，也是推动整个社会数字化进程的重要力量。