提升数据模型管理效率的关键策略与方法

数据模型管理：企业数字化转型的基石

随着数字经济的快速发展，数据作为一种新型生产要素，已经深刻影响着企业的生产、分配、流通和消费等各个环节。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。这一背景下，企业数据资产化的管理显得尤为重要，而数据模型管理作为其中的关键环节，必将在企业的数字化转型中发挥至关重要的作用。

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、数据资产管理的宏观背景

数据资产管理的提出，源于对数据要素化和要素市场化的深刻认识。企业为何要进行数据资产管理？以下是几个主要原因：

• 提升数据价值：通过有效的管理和利用数据，企业能够挖掘出更多的商业价值。
• 应对政策变化：国家政策的不断更新，特别是关于数据资产入表的规范，要求企业必须建立健全数据管理体系。
• 增强市场竞争力：在数字经济时代，数据成为企业竞争的新武器，如何提升数据的利用效率将直接影响企业的市场地位。

二、数据模型管理的核心内容

在数据资产管理中，数据模型管理是确保数据资产化成功的重要环节。数据模型不仅是数据的抽象表示，更是企业理解、管理和利用数据的基础。

1. 数据模型的定义与重要性

数据模型是对数据及其关系的系统化描述，通常包括数据的结构、性质和约束。通过数据模型，企业可以清晰地理解数据之间的关系，从而更好地进行数据的管理和应用。

2. 数据模型管理的发展历程

随着数据技术的不断进步，数据模型管理也经历了多个阶段。从最初的关系模型到目前的图模型、文档模型，数据模型的多样化使得企业在数据管理上有了更多的选择和灵活性。

3. 数据模型管理的关键要素

• 数据标准化：确保数据的一致性和可比性，是数据模型管理的基础。
• 数据质量控制：通过对数据质量的监控，保证数据模型的有效性和可靠性。
• 元数据管理：管理数据的上下文信息，帮助企业更好地理解和使用数据。

三、数据资产化的步骤

根据最新政策要求，企业在进行数据资产化时，应遵循以下步骤：

1. 制定总体方向

企业需要明确数据资产化的总体战略，结合自身业务特点，制定相应的实施计划。这一阶段包含业务数据化与数据业务化的双向推进。

2. 数据资产的统筹规划

在制定战略后，企业应进行数据资产的统筹规划，包括数据资源的整合、分类和管理，以确保数据资产的高效利用。

3. 数据资产的管理实施

建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、使用和安全管理等，确保数据资产的合规性和有效性。

4. 数据资产的稽查与运营管理

定期对数据资产进行审计和评估，及时发现和修正数据管理中的问题，确保数据资产的持续增值。

四、数据资产入表的财务规范

随着数据资产化的推进，如何将数据资产入表成为企业面临的新挑战。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业在数据资产入表时需遵循以下几个关键要点：

• 确认条件：明确数据是否属于企业资产的确认条件，为数据资产入表打下基础。
• 计量标准：根据数据的使用寿命和价值有效期进行合理的计量。
• 税务影响：分析数据资产的摊销、减值与处置的税务影响，以确保合规操作。

五、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不可或缺的一环。企业需要掌握以下几种常见的估值方法：

• 成本法：根据数据的获取、存储和维护成本进行估值。
• 市场法：参考市场上类似数据的交易价格进行估值。
• 收益法：根据数据未来可能带来的经济利益进行估值。

六、数据资产管理的实践案例

为了更好地理解数据资产化的实践，企业可以通过案例分析的方法，深入探讨数据治理、数据入表和数据资产估值等方面的问题。

1. 数据治理的实践

通过建立数据治理框架，明确数据的权责关系，确保数据的合规性和安全性。例如，某企业通过实施数据分类管理，成功提升了数据使用效率，降低了数据风险。

2. 数据入表的成功案例

某大型企业通过规范的数据入表流程，不仅顺利将数据资产入表，还得以在财务报表中反映数据价值，提升了企业的整体财务透明度。

3. 数据资产估值的探索

在数据资产估值的实践中，企业可以采用收益法，通过对未来收益的预测，合理评估数据的经济价值，从而为企业的战略决策提供科学依据。

七、总结与展望

数据模型管理作为数据资产化的重要组成部分，对于企业的数字化转型具有深远的影响。通过科学的管理方法，企业不仅能够提升数据的使用效率，还能在激烈的市场竞争中占据优势。未来，随着数据资产化政策的不断完善，企业将面临更多的机遇与挑战。在这一过程中，掌握数据模型管理的基本理论与实践，将为企业的可持续发展打下坚实基础。

综上所述，数据资产化、数据模型管理以及相关的财务规范等内容，是企业实现数字化转型的重要组成部分。通过全面的培训和实践，企业能够更好地挖掘和利用数据价值，推动自身的创新与发展。