数据模型管理的最佳实践与应用解析

数据模型管理：提升企业数据价值的关键

在数字化、网络化、智能化的时代，数据已经成为新型的生产要素。随着数据在生产、分配、流通、消费以及社会服务管理等各个环节的深度融入，企业的运营模式和社会治理方式都发生了深刻变化。党的二十大报告明确指出，加快建设数字中国、发展数字经济的重要性，这为企业的数据资产化提供了政策支持和发展方向。

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

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》，数据资产化不仅是提升企业竞争力的重要手段，也是实现经济高质量发展的必要途径。财政部也发布了《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的相关处理办法。这些政策为企业进行数据资产化提供了明确的指导和规范。

数据资产化的核心在于将企业所拥有的数据视为资产进行管理和运营，进而提升数据的经济价值。企业通过有效的数据管理，不仅可以提高运营效率，还能为决策提供数据支持，进而实现价值的最大化。

二、数据模型管理的重要性

在数据资产化的过程中，数据模型管理是不可或缺的一部分。数据模型不仅定义了数据的结构和关系，更是数据资产化的基础。通过科学的数据模型管理，企业能够更好地理解数据，从而实现数据的有效利用。

• 数据模型的定义：数据模型是对数据及其关系的抽象描述，是数据管理的核心工具。
• 数据模型的作用：
  • 帮助企业明确数据之间的关系，促进数据的整合和共享。
  • 提高数据的可用性和一致性，降低数据管理的复杂性。
  • 为数据分析和决策提供支持，提升企业的决策效率。

三、企业进行数据资产化的步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下几个基本步骤，以确保数据资产的有效管理和利用：

• 总体方向的确定：明确业务数据化与数据业务化的方向，制定相关的战略规划。
• 数据资产的统筹规划：对企业现有的数据资源进行全面梳理，制定数据资产的管理框架。
• 数据资产的管理实施：建立数据管理制度和流程，确保数据的质量和安全。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审计，确保数据的合规性和有效性。
• 数据资产的运营管理：通过数据的运营，实现数据的增值和变现。

四、数据资产估值的方法

数据资产的估值是数据资产化过程中一个重要的环节。企业需要掌握数据价值的评估方法，以便于在财务报表中准确反映数据资产的价值。以下是几种常见的数据资产估值方法：

• 成本法：根据数据的获取和管理成本进行估值。
• 市场法：借助市场上类似数据资产的交易价格进行估值。
• 收益法：根据数据未来所能带来的经济利益进行估值。

五、数据资产化面临的挑战

尽管数据资产化的前景广阔，但在实际操作中，企业仍面临诸多挑战：

• 数据安全与隐私保护：如何有效保护企业数据的安全性，防止数据泄露是一个重要问题。
• 数据质量管理：数据的准确性和完整性直接影响数据资产的价值。
• 制度与政策的适应性：企业需不断适应新的政策要求，确保数据资产管理符合相关法律法规。

六、数据资产入表的财务规范与技术处理

在数据资产化的过程中，数据资产入表是一个重要的环节。根据财政部的相关规定，企业需要在会计处理上符合一定的标准。以下是数据资产入表的关键要点：

• 数据的合规与确权：确保数据资产的合法性和合规性。
• 数据价值的计量：合理评估数据的使用寿命和价值有效期。
• 数据的可复制性与会计处理原则：明确数据资产的可复制性，确保会计处理的一致性。

七、总结

数据资产化是企业提升数据价值的重要路径，而数据模型管理则是实现这一目标的基础。通过科学的数据管理与模型管理，企业可以更好地利用数据资源，提升运营效率，实现经济效益的最大化。在政策的推动下，企业应积极探索数据资产化的实践，掌握相关的管理方法与技术，确保在数字经济时代立于不败之地。

最后，希望各位学员能够通过本次培训，全面了解数据资产化的相关知识，掌握数据模型管理的基本要领，为企业的数字化转型与发展贡献力量。