提升数据标准管理效率的关键策略解析

数据标准管理：企业数字化转型的基石

在当今数字化、网络化、智能化的时代，数据作为新型生产要素，已经深刻融入到生产、分配、流通、消费及社会服务管理等各个环节。党的二十大报告强调加快建设数字中国，发展数字经济，而《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》则明确指出要探索数据资产化及其入表新模式。这些政策的出台，意味着企业在数据管理与资产化方面面临着新的机遇与挑战。

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、数据资产管理的重要性

企业开展数据资产管理的必要性体现在多个方面：

• 推动数字经济的发展： 数据资产化是数字经济的重要基础，能够提升企业的市场竞争力。
• 优化资源配置： 通过对数据的有效管理，企业可以更好地利用现有资源，提高工作效率。
• 提高决策质量： 数据管理能够为企业提供精准的决策支持，帮助企业在瞬息万变的市场环境中迅速反应。

二、数据标准管理的基本框架

数据标准管理是数据资产管理的重要组成部分。其主要包括以下几个维度：

• 数据模型管理： 定义数据的结构、关系和约束条件，以确保数据的整合性和一致性。
• 数据质量管理： 确保数据的准确性、完整性和及时性，以提升数据的可信度。
• 主数据管理： 通过管理企业关键数据，降低数据冗余，提升数据使用效率。
• 元数据管理： 管理数据的描述信息，以帮助用户更好地理解和使用数据。

三、数据资产化的步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下步骤：

• 总体方向： 明确业务数据化与数据业务化的方向，为数据资产化奠定基础。
• 统筹规划： 制定数据资产的整体规划，包括数据采集、存储和管理策略。
• 管理实施： 在组织内部推广数据标准管理，确保数据管理的各个环节都能落到实处。
• 稽查与运营管理： 定期检查数据资产的管理情况，确保数据资产的安全与有效利用。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，企业在进行数据资产入表时，需要注意以下几个要点：

• 确认条件： 数据是否属于企业资产需进行严格确认，确保符合会计处理的相关准则。
• 价值计量： 数据的价值需要根据使用寿命和价值有效期进行合理评估。
• 税务影响： 数据资产的摊销、减值与处置都涉及到税务问题，企业需做好相应的准备。

五、数据标准管理的最佳实践

为了有效实施数据标准管理，企业可以借鉴以下最佳实践：

• 建立数据标准委员会： 负责制定和审核数据标准，确保数据管理的规范性与一致性。
• 实施数据标准化培训： 定期对员工进行数据标准管理培训，提高全员的数据管理意识。
• 利用现代技术手段： 采用数据治理工具和平台，提高数据管理的效率和效果。

六、数据资产化的挑战与应对策略

尽管数据资产化为企业带来了许多机遇，但在实践中也面临一些挑战：

• 数据安全与隐私保护： 企业需要确保数据资产在使用过程中的安全性，防止数据泄露。
• 技术与人才短缺： 数据资产化需要专业技术和人才支持，企业应加强相关人才的培养与引进。
• 政策与法规适应： 企业需密切关注政策变化，及时调整数据管理策略。

七、结论

数据标准管理是企业实现数据资产化的重要环节，是推动数字经济发展的基石。通过有效的数据标准管理，企业不仅能够提升数据的价值，还能在激烈的市场竞争中占据优势。希望每位企业高管、尤其是首席运营官（COO）和首席财务官（CFO），都能够认识到数据资产化的重要性，积极推动数据标准管理的实施，为企业的数字化转型保驾护航。

随着政策的不断完善与技术的进步，数据资产化必将在未来的商业环境中发挥更为重要的作用。通过本次培训课程的学习，学员们将能够更好地理解数据资产化的流程与方法，提升企业的数据管理水平，助力企业在数字经济时代的腾飞。