提升企业竞争力的数据标准管理策略解析

数据标准管理：提升企业数据资产化的关键

在当今信息化、数字化迅猛发展的时代，数据作为新型生产要素，已经深深融入到社会的各个层面。党的二十大报告明确提出，要加快建设数字中国，推动数据资产化的进程，这无疑为企业的发展提供了新的契机和挑战。在这一背景下，数据标准管理的作用愈发凸显，成为企业提升数据资产化水平的重要环节。

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、课程背景与目标

本课程旨在帮助学员全面理解数据资产化的必要性与实施步骤。通过学习，学员将掌握以下内容：

• 了解中国数据资产化的最新政策动态和政策要求
• 掌握数据管理的基本维度，熟悉企业的数据管理方法论
• 掌握企业进行数据资产化的步骤
• 掌握数据资产估值的方法，提升企业的数据价值

二、数据资源到数据资产：数据要素的治理

数据资产管理的宏观背景为企业提供了新的视角。随着数据要素化和要素市场化的深入发展，企业必须重视数据资产的管理。数据资产不仅仅是信息的集合，更是企业未来发展的核心竞争力。

1. 企业为何要做数据资产管理

企业进行数据资产管理的原因主要包括：

• 提升数据的使用价值，促进资源的有效配置。
• 在市场竞争中获得优势，增强企业的核心竞争力。
• 遵循国家政策要求，合规管理数据资产。

2. 数据资产管理的概念

数据资产管理是指企业对其拥有的数据进行系统化管理的过程，包括数据的收集、存储、使用和保护等环节。通过有效的数据管理，企业可以将数据转化为有价值的资产，从而实现数据价值的最大化。

三、数据标准管理的基本规范

在数据资产化的过程中，数据标准管理尤为重要。它不仅关乎数据的质量和一致性，还直接影响到数据的流通和应用。以下是数据标准管理的几个基本规范：

1. 数据模型管理

数据模型是对数据结构和关系的抽象描述。良好的数据模型管理可以有效提升数据的可用性和可理解性，为数据资产化打下坚实基础。

2. 数据质量管理

数据质量直接影响到企业决策的准确性。通过数据质量管理，企业可以确保数据的完整性、准确性和及时性，进而提高数据的使用价值。

3. 主数据管理

主数据管理是指对企业核心数据（如客户、产品、供应商等）的集中管理。通过建立统一的主数据标准，企业可以避免数据孤岛现象，提高数据的共享和流通效率。

4. 数据安全管理

随着数据泄露事件频发，数据安全管理显得尤为重要。企业需要建立严格的数据安全标准，确保数据在存储和传输过程中的安全性。

5. 数据资产流通与运营管理

数据资产的流通和运营是实现数据价值的关键环节。企业需要建立健全的数据资产流通机制，促进数据的共享与应用。

四、数据资产化的实施步骤

为了有效推进数据资产化，企业可以按照以下步骤实施：

1. 总体方向

首先，企业需要明确业务数据化与数据业务化的总体方向，制定相应的战略规划。

2. 数据资产的统筹规划

在明确方向后，企业应进行数据资产的统筹规划，确定数据的管理模式和管理框架。

3. 数据资产的管理实施

实施阶段，需要根据规划开展数据的采集、整理、存储和分析等工作，确保数据管理的有效性。

4. 数据资产的稽查

企业应定期对数据资产进行稽查，确保数据管理的合规性和有效性，及时发现并修正问题。

5. 数据资产的运营管理

最后，企业需要建立数据资产的运营管理机制，确保数据的持续流通和应用，提升数据的使用价值。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

随着国家政策的逐步落实，数据资产入表成为企业普遍关注的话题。企业在数据资产入表时，需要遵循以下规范：

1. 适用范围分析

企业需要明确哪些数据适用于入表处理，确保符合相关政策要求。

2. 会计处理适用的准则

在进行数据资产入表时，企业应遵循相应的会计处理准则，确保数据资产的准确计量与披露。

3. 数据价值的计量

数据的价值如何计量是企业面临的一大挑战。企业需要建立合理的数据价值评估模型，以科学方式判断数据的使用寿命和价值有效期。

4. 数据资产的摊销与减值

在财务处理过程中，企业需要合理处理数据资产的摊销与减值问题，确保财务报表的真实反映。

六、数据资产的实战演练与案例分析

通过案例分析，企业可以深入理解数据资产化的实际操作过程，包括数据治理、数据入表、数据资产估值等方面的问题。

1. 数据如何确权

企业在进行数据资产化时，需要明确数据的确权问题，尤其是公共数据与个人数据的界定。

2. 大模型公司的数据资产化问题

针对大模型公司，企业需要研究其数据资产化的特殊问题，制定相应的管理策略。

3. 数据资产的估值前沿问题

在数据资产估值方面，企业应关注行业的前沿动态，不断更新和完善数据估值模型。

结语

数据标准管理是推动企业数据资产化的重要保障。在数字经济快速发展的背景下，企业必须高度重视数据的管理与应用，通过科学的数据标准管理，提升数据的使用价值，增强企业的核心竞争力。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。