高效数据模型管理提升企业决策力与运营效率

数据模型管理：企业数据资产化的核心

在当今数字经济迅速发展的背景下，数据不仅被视为新的生产要素，更是推动企业创新与转型的重要动力。党的二十大报告明确提出要加快建设数字中国，而《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数字经济作用的意见》则详细阐述了数据资产化的必要性与政策方向。在这样的背景下，企业如何有效管理数据模型，以实现数据资产化，成为了当务之急。

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

张光利 培训咨询

一、数据资产化的背景与重要性

随着数字化、网络化、智能化的深入推进，数据已深刻影响着生产方式、生活方式和社会治理方式。数据资产化的提出，旨在将数据作为一种重要的资产进行管理和利用。根据最新政策，企业需要探索数据资产入表的新模式，这不仅可以增强企业的市场竞争力，还可以提升企业的整体价值。

• 政策背景：党的二十大报告以及相关政策文件明确了数据资产化的重要性。
• 市场需求：企业在数字经济中需要通过数据驱动决策，提升运营效率。
• 技术推动：数据技术的进步使得数据管理变得更加高效。

二、数据资产管理的基本维度

有效的数据资产管理需要从多个维度进行考量，以下是企业在进行数据管理时应关注的几个关键方面：

• 数据模型管理：通过建立和维护数据模型，确保数据结构清晰，易于分析和使用。
• 数据标准管理：确保数据的统一性和一致性，以便于在不同的系统和部门之间共享。
• 数据质量管理：监测和提升数据的准确性和可靠性，确保数据的价值。
• 主数据管理：集中管理企业的核心数据，减少数据冗余，提高数据使用效率。
• 数据安全管理：确保数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
• 元数据管理：管理数据的数据，包括数据的来源、结构和变更记录。
• 数据开发管理：推动数据的持续开发和利用，形成良好的数据生态。

三、数据模型管理的实践步骤

在进行数据资产化的过程中，数据模型管理是一个不可忽视的重要环节。以下是企业在数据模型管理中的实践步骤：

• 确定业务需求：首先要明确企业的业务目标和需求，确保数据模型能够支持业务发展。
• 设计数据模型：根据业务需求设计相应的数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
• 数据模型实施：在实施过程中，需要与相关部门密切配合，确保数据模型的正确性和实用性。
• 持续优化：随着业务的发展和数据的变化，数据模型也需要进行定期的评估和优化。

四、数据资产估值的方法

随着数据资产化的深入，如何对数据进行合理的估值成为关键问题。数据资产的估值不仅影响企业的资产负债表，亦对企业的融资和投资决策具有重要意义。以下是数据资产估值的几种方法：

• 市场法：通过对比市场上类似数据资产的交易价格进行估值。
• 收益法：基于数据资产未来能产生的经济利益进行估值。
• 成本法：根据获取和管理数据所需的成本进行估值。

五、数据资产化的实施策略

企业在进行数据资产化过程中，应遵循以下实施策略：

• 统筹规划：制定全面的数据资产化战略，明确各部门的责任和目标。
• 强化数据治理：建立健全数据治理机制，确保数据的合规性和安全性。
• 技术支持：借助先进的数据管理工具和技术，提高数据处理和分析的效率。
• 培训与宣传：加强员工的数据意识和技能培训，提升组织的数据文化。

六、数据资产化的挑战与对策

尽管数据资产化带来了诸多机遇，但企业在实施过程中也面临一些挑战，以下是常见的挑战及应对策略：

• 数据孤岛：不同部门之间缺乏数据共享，造成数据孤立。对策是推动跨部门的数据协作与整合。
• 数据质量问题：数据的不准确和不一致影响决策。企业需建立严格的数据质量管理机制。
• 安全隐患：数据泄露风险日益增加。应加强数据安全管理，确保数据的保密性和完整性。

七、结语

数据资产化是企业在数字经济时代实现可持续发展的必由之路。通过有效的数据模型管理，企业可以更好地挖掘数据的潜力，提升数据的价值。在未来的发展中，企业需要持续关注数据资产化的最新政策动态和实践经验，以不断优化数据管理策略，推动企业的数字化转型。

只有在数据资产化的道路上不断探索与实践，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，迎接数字经济时代的挑战与机遇。