在信息技术迅猛发展的今天，数据已成为一种重要的生产要素，深刻影响着企业的运营模式与盈利方式。党的二十大报告强调，建设数字中国与发展数字经济是当前的重要战略。而《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》明确提出了数据资产化的重要性，强调企业应积极探索数据资产入表的新模式。本文将围绕数据资产管理的主题，深入探讨数据资产的管理方法与实践步骤，为企业的数字化转型提供参考。
张光利
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数据资产管理的提出，源于对数据要素化与市场化的深刻认识。随着数字经济的崛起，数据不仅是生产过程中的原材料，更是企业竞争力的重要组成部分。企业通过有效的数据资产管理，可以更好地挖掘数据的潜在价值，从而提升自身的市场地位与经济效益。
在探讨数据资产管理之前，首先需要明确什么是数据资产。数据资产是指企业所拥有的、能够为其创造经济利益的数据资源。数据资产管理则是通过一系列的管理活动，对数据资产进行有效的规划、建设与运营，以实现数据价值的最大化。
数据资产管理经历了从无到有的过程。最初，企业对数据的管理多停留在基础的数据存储与处理层面；随着信息技术的发展，数据的价值逐渐被认可，企业开始探索数据的深度应用与价值挖掘。当前，数据资产管理已经上升为企业战略的重要组成部分，成为推动企业数字化转型的核心驱动力。
企业在进行数据资产化的过程中，必须将其纳入整体战略规划中。数据资产化不仅是技术层面的变革，更是企业文化与管理模式的变革。企业领导层应当对数据资产化给予重视，形成自上而下的推进机制。
企业应根据自身的实际情况，建立适合的数据管理组织架构。可以成立专门的数据管理团队，负责数据资产的管理与运营。同时，鼓励各部门积极参与数据资产的建设与应用，实现数据的共享与协同。
为了有效管理数据资产，企业需要配备相应的数据管理工具。这些工具包括数据治理平台、数据分析工具、数据安全管理系统等，它们将帮助企业提高数据的管理效率与安全性。
数据模型管理是数据资产化的基础。企业应根据业务需求，建立合理的数据模型，以支持数据的存储与分析。数据模型的优化将直接影响数据的使用效率与价值。
数据质量是数据资产管理的核心要素。企业需要定期对数据进行质量评估，确保数据的准确性、有效性与一致性，以支持业务决策与运营。
随着数据资产化进程的加快，数据安全问题日益突出。企业应建立完善的数据安全管理体系，确保数据在存储、传输与使用过程中的安全性，防止数据泄露与滥用。
数据资产的流通与运营是实现数据价值的关键。企业应探索数据共享与交易的模式，推动数据的流动性，同时建立数据运营机制，以实现数据的持续增值。
数据资产的入表将直接影响企业的资产负债表。通过对数据资产的确认与计量，企业可以提升其资产总额，从而增强融资能力与市场竞争力。
数据资产化不仅提升了企业的资产价值，也增强了其在市场中的竞争力。企业通过数据驱动的决策，可以更快速地响应市场变化，抓住发展机遇。
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)》为数据资产的入表提供了明确的政策指导。企业需根据政策要求，对数据资产进行合理的确认与计量。
数据资产入表的实务操作包括六个步骤：数据的合规与确权、数据安全检查、数据的治理与管理、预期经济利益的可行性分析、成本的合理归集与分摊，以及列报与披露。这些步骤为企业进行数据资产化提供了具体的操作指引。
数据资产管理作为数字经济时代的重要课题，关系到企业的生存与发展。通过合理的数据资产管理，企业不仅能够提升自身的经济效益，更能在激烈的市场竞争中立于不败之地。本文结合最新的政策与实践，探讨了数据资产化的必要性与实践路径，希望能为企业在数字化转型过程中提供借鉴与指导。
