数据标准管理：提升企业数据质量的关键策略

数据标准管理：推动企业数据资产化的关键

在数字化、网络化和智能化的浪潮下，数据作为新型生产要素，已经深刻改变了生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。在此背景下，数据资产化的概念应运而生，成为企业提升数据价值的关键。因此，数据标准管理在这一过程中显得尤为重要。

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》，中国正积极探索数据资产化及数据资产入表的新模式。尤其是财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出了企业数据资产入表的相关处理办法，这为企业在数据资产化的过程中提供了法律和政策支持。

数据资产化不仅仅是对数据的管理，更是对数据价值的重新认识和评估。通过数据标准管理，企业能够有效地识别、分类和利用数据资源，从而提升数据的使用效率和经济价值。数据资产化的意义在于：

• 增强企业竞争力：数据资产化使企业能够更加敏锐地捕捉市场机会，优化决策过程。
• 提高数据利用率：通过标准化管理，企业可以更高效地获取和使用数据，减少资源浪费。
• 促进合规管理：数据标准化有助于企业在合规框架下进行数据管理，降低法律风险。

二、数据标准管理的基本维度

数据标准管理是实现数据资产化的重要组成部分，它涉及多个维度，包括数据模型管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理等。以下是这些基本维度的详细解析：

• 数据模型管理：构建统一的数据模型，使不同业务部门的数据能够互联互通，从而形成完整的数据生态。
• 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性，通过数据清洗和验证提高数据质量。
• 主数据管理：集中管理企业中最重要的数据元素，确保其在不同系统和业务流程中的一致性。
• 元数据管理：对数据的定义、结构和关系进行管理，提升数据的可理解性和可追溯性。

三、数据资产化的步骤

在数据资产化的过程中，企业需要遵循一系列步骤，以确保数据管理的有效性和合规性。以下是企业进行数据资产化的基本步骤：

• 总体方向：业务数据化与数据业务化：明确数据与业务的关系，使数据能够驱动业务决策。
• 数据资产的统筹规划：制定数据资产管理的战略规划，明确各部门的职责和任务。
• 数据资产的管理实施：根据规划，逐步落实数据标准管理，建立相应的管理流程。
• 数据资产的稽查：定期对数据管理进行审查和评估，确保数据标准的执行。
• 数据资产的运营管理：建立数据资产运营机制，确保数据能够为企业创造价值。

四、数据标准管理的工具与方法

为了有效实施数据标准管理，企业可以借助多种工具和方法。以下是一些常见的数据标准管理工具：

• 数据字典：用于定义数据元素及其属性，确保数据的一致性和标准化。
• 数据质量监控工具：实时监控数据质量，及时发现和纠正数据问题。
• 数据治理框架：构建全企业范围内的数据治理体系，明确数据管理的责任和流程。
• 元数据管理平台：集中管理元数据，提升数据的可理解性和可用性。

五、数据资产化的影响与挑战

数据资产化不仅对企业的资产负债表产生影响，同时也提升了企业的竞争力。然而，企业在实施数据资产化的过程中也面临诸多挑战：

• 数据安全风险：在数据资产化的过程中，如何确保数据的安全和隐私保护是企业必须面对的重大挑战。
• 技术能力不足：很多企业缺乏足够的数据管理技术和人才，导致数据资产化进程缓慢。
• 政策合规压力：随着数据相关政策的不断更新，企业需要及时调整数据管理策略，以确保合规。

六、结论：数据标准管理的未来展望

随着数据资产化进程的不断推进，数据标准管理将发挥越来越重要的作用。企业应积极适应政策变化，利用数据标准管理提升数据的使用效率和经济价值。未来，数据标准管理不仅将成为企业管理的重要组成部分，更将推动整个行业的发展。

通过本次培训课程，学员将能够全面理解数据标准管理的重要性，掌握数据资产化的基本步骤，为企业的数字化转型打下坚实的基础。数据标准化不仅是企业竞争力提升的必要条件，更是实现可持续发展的重要保障。

在数字经济蓬勃发展的时代，企业唯有紧跟时代步伐，重视数据标准管理，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。