提升数据标准管理水平，实现企业信息化转型

数据标准管理：推动企业数据资产化的关键

在当前数字化、网络化和智能化的时代背景下，数据已成为重要的生产要素，深刻影响着企业的生产方式和管理模式。党的二十大报告强调了加快建设数字中国和发展数字经济的重要性，数据资产化的探索也在不断深入。本文将围绕“数据标准管理”这一主题，结合培训课程的内容，探讨数据标准在数据资产化过程中的重要性及实施方法。

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视为企业资产进行管理和运用，旨在提升数据的使用价值和经济效益。根据《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》，数据资产化的推进不仅是政策的要求，也是企业发展的必然趋势。

• 政策支持：国家层面出台了一系列政策文件，鼓励企业探索数据资产化，明确了数据资产入表的相关规定。
• 市场需求：随着数字经济的发展，企业对数据的依赖性日益增强，数据资产化有助于提高企业的市场竞争力。
• 创新驱动：通过数据标准管理，企业可以更好地挖掘数据价值，推动产品和服务的创新。

二、数据标准管理的基本概念

数据标准管理是确保数据质量、可用性和一致性的基础。它包括数据模型管理、数据质量管理、主数据管理等多个方面。通过建立统一的数据标准，企业能够有效地管理和利用数据资源。

• 数据模型管理：定义数据的结构和关系，确保数据的一致性和完整性。
• 数据质量管理：监测和提升数据的准确性、完整性和及时性，以满足企业业务需求。
• 主数据管理：集中管理企业的核心数据，确保不同系统之间的数据一致性。

三、数据标准管理的实施步骤

为了有效实施数据标准管理，企业需要遵循一定的步骤。以下是数据标准管理的一般流程：

1. 需求分析：明确企业对数据的需求，识别关键数据元素。
2. 标准制定：根据需求分析结果，制定统一的数据标准和规范。
3. 数据治理：建立数据治理框架，确保数据标准的执行和监控。
4. 培训与推广：对员工进行数据标准管理的培训，提高全员的数据意识。
5. 持续改进：根据实际应用情况，定期评估和调整数据标准。

四、数据标准管理在数据资产化中的作用

数据标准管理在数据资产化过程中发挥着不可或缺的作用，主要体现在以下几个方面：

• 提高数据质量：通过标准化，确保数据的准确性和一致性，提升数据的使用价值。
• 促进数据共享：统一的数据标准有助于不同部门和系统之间的数据共享，提高数据的利用效率。
• 支持数据资产评估：标准化的数据为数据资产的估值提供了依据，便于企业进行财务核算。

五、数据资产化与数据标准管理的实践案例

在企业实践中，数据资产化和数据标准管理的结合已经取得了一些成功案例。以下是几个典型的实践案例：

• 某制造企业：通过建立统一的数据标准，成功实现了生产数据的实时监控和分析，从而提高了生产效率。
• 某金融机构：实施主数据管理，确保客户数据的一致性和准确性，提高了客户服务的质量。
• 某电商平台：通过数据标准化，优化了商品数据的管理流程，实现了数据的高效流通。

六、数据标准管理的挑战与未来发展

尽管数据标准管理在数据资产化过程中具有重要意义，但在实际实施中仍面临一些挑战：

• 标准化程度不足：部分企业尚未建立完善的数据标准体系，导致数据质量参差不齐。
• 技术障碍：信息系统的兼容性问题，阻碍了数据标准的落地实施。
• 组织文化：员工对数据管理的认知不足，影响了数据标准的推广和执行。

未来，随着技术的发展和市场需求的变化，数据标准管理将不断演进。企业应加强对数据标准管理的重视，结合新技术的应用，如人工智能和大数据分析，提升数据管理的效率和效果。

总结

数据资产化是数字经济时代企业发展的必然趋势，而数据标准管理则是实现数据资产化的重要基础。通过建立统一的数据标准，企业能够有效提升数据质量，促进数据的共享与流通，从而最大化数据的使用价值。企业在推进数据资产化过程中，应重视数据标准管理的实施，克服挑战，抓住机遇，以实现可持续发展。