在当今数字化快速发展的时代，数据已被视为新型生产要素，深入融入了社会的各个层面。党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展，这意味着企业在数据管理与安全方面面临着前所未有的挑战与机遇。本文将结合最新的政策背景和企业实践，深入探讨数据安全管理在数据资产化过程中的重要性与实施策略。
张光利
公司金融与数据资产研究专家
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数据资产化不仅是政策的要求，更是企业未来发展的必然趋势。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》，企业需要探索数据资产化的新模式，以更好地发挥数据的价值。而数据安全管理则是实现这一目标的基石。
在这样的背景下，企业需要认识到数据安全管理的重要性，以确保数据资产在合规、安全的环境中进行流通和使用。
数据安全管理不仅涉及对数据的存储与保护，还包括对数据使用过程的全面监控。其目标是防止数据泄露、篡改及其他不当使用，确保数据的完整性、保密性和可用性。
企业在进行数据资产化时，必须掌握数据管理的基本维度，包括数据模型管理、数据质量管理、主数据管理等。在这些维度中，数据安全管理扮演着不可或缺的角色。
数据模型管理的核心在于对数据的结构化和标准化。通过建立清晰的数据模型，企业可以确保数据在不同系统之间的兼容性和一致性。而数据安全管理则需要确保这些模型不被未授权访问或篡改。
数据质量直接影响到数据的价值。企业必须建立有效的数据质量管理机制，以确保数据的准确性和可靠性。同时，数据安全管理的有效实施能够防止数据在采集、存储和分析过程中出现质量问题。
主数据管理的目的是确保企业关键数据的一致性和准确性。在此过程中，数据安全管理将确保这些关键数据不被外部或内部威胁所破坏。
企业在进行数据资产化时，可以遵循以下步骤进行实施：
根据财政部的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业数据资产入表的相关处理办法逐渐明晰，这也为数据安全管理提出了新要求。
企业必须确保所有数据的合法性与合规性，并对数据的所有权进行明确确权。这一过程需要严谨的数据安全管理，以防止数据的非法使用或交易。
在数据资产入表之前，企业需要进行全面的数据安全检查，确保数据的完整性和有效性。这一环节是数据资产化过程中的关键步骤。
企业应建立完善的数据治理框架，对数据进行全面的管理。数据治理不仅涉及数据的分类、标准化，还包括数据安全策略的制定与实施。
在数据资产化过程中，数据的估值是一个重要环节。企业需要对数据进行科学的估值，以评估其对企业价值的贡献。而数据安全管理则在这一过程中起到了保护数据资产不被贬值的作用。
在实施数据资产化的过程中，企业面临着一系列实践问题，包括数据的确权、数据资产的估值等。这些问题的解决需要依赖于成熟的数据安全管理体系。
随着数据资产化进程的加快，数据安全管理的重要性愈发凸显。企业必须建立健全的数据安全管理体系，以保障数据资产在合法、安全的环境中流通与利用。通过有效的数据安全管理，企业不仅可以提高数据的使用效率，还能在激烈的市场竞争中占据优势。
在未来的数字经济环境中，数据安全管理将成为企业实现数据资产化的重要保障，也是推动企业持续发展的核心动力。只有将数据安全管理与数据资产化紧密结合，企业才能真正发挥数据的潜力，推动自身的创新与发展。
