数据资产流通：开启数字经济新机遇与挑战

数据资产流通：数字经济时代的核心要素

在数字经济迅速发展的今天，数据作为一种新型生产要素，正在深刻影响着各行各业的生产、分配、流通和消费模式。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。基于此，数据资产流通的重要性日益凸显，并成为企业发展战略中的核心内容之一。

张光利：企业数据管理与数据资产化

在数字经济蓬勃发展的背景下，本课程为企业高管提供了全面深入的数据资产化知识。通过解析最新政策动态与实务操作，学员将掌握数据资产化的基本步骤与管理方法，提升企业数据价值。课程内容涵盖数据治理、估值及入表等关键环节，结合案例分析，帮

张光利 公司金融与数据资产研究专家 培训咨询

一、数据资产化的背景与意义

随着《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》的发布，数据资产化的概念逐渐进入公众视野。数据资产化不仅是技术进步的产物，更是时代发展的必然趋势。通过数据资产化，企业能够更有效地管理和利用数据，从而提升其市场竞争力。

1. 数据资产流通的宏观背景

• 数字化转型：企业需要通过数据驱动的方式实现数字化转型，提升运营效率。
• 要素市场化：数据作为一种新型生产要素，必须在市场中进行合理流通，以实现优化配置。

2. 数据资产化的重要性

数据资产化不仅有助于提升企业的价值，还能为企业带来诸多其他优势，包括：

• 提高决策效率：数据驱动的决策能够减少盲目性，提升决策的科学性。
• 增强市场竞争力：通过数据分析，企业可以快速响应市场变化，制定更具针对性的市场策略。
• 促进资源整合：数据资产化能够帮助企业整合内部外部资源，实现协同效应。

二、数据资产流通的管理框架

为了有效实现数据资产流通，企业需要建立一套完善的数据资产管理框架。该框架应包括以下几个重要维度：

1. 数据资产管理的基本概念

• 数据资产：企业所拥有的可用于创造经济价值的数据。
• 数据资产管理：对数据资产进行识别、收集、存储、处理和分析的全过程管理。

2. 数据资产管理的发展历程

数据资产管理经历了从无到有、从简单到复杂的发展过程。企业在这一过程中逐渐认识到数据的价值，并开始重视数据的管理与流通。

3. 数据资产管理的模型与难点

在数据资产管理的实践中，企业通常会面临许多挑战，包括数据质量不高、数据安全隐患、数据标准不统一等。因此，企业需要建立有效的管理模型，以应对这些难点。

三、数据资产化的实施路径

企业在进行数据资产化时，可参考以下实施步骤：

1. 数据资产的统筹规划

企业应明确数据资产化的目标，并制定相应的战略规划。这包括确定数据资产的范围、价值评估标准以及流通机制。

2. 数据资产的管理实施

• 建立数据标准：制定统一的数据标准，以确保数据的可比性和可用性。
• 数据质量管理：建立数据质量监控机制，确保数据的准确性和完整性。
• 数据安全管理：加强数据安全保护，防止数据泄露和滥用。

3. 数据资产的稽查与运营管理

企业应定期对数据资产进行稽查，确保数据的合规性和有效性。同时，积极探索数据资产的运营管理模式，以实现数据价值的最大化。

四、数据资产入表的财务规范

随着数据资产化的深入推进，企业在财务处理上也面临新的挑战。《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》的出台，为企业提供了数据资产入表的新规范。

1. 数据资产确认与计量

企业在确认数据资产时，需要判断数据是否符合资产的定义，并进行合理的价值计量。数据的使用寿命和价值有效期是重要的考量因素。

2. 数据资产的税务处理

数据资产的摊销、减值与处置等税务问题也需要企业进行合理规划，以避免不必要的税务风险。

五、数据资产流通的实践案例

在实际操作中，许多企业已经开始探索数据资产流通的途径。通过案例分析，可以更好地理解数据资产化的实际应用。

1. 数据确权问题

公共数据与个人数据的确权问题是数据资产化面临的一大挑战。企业需要建立明确的数据确权机制，以确保数据的合法性和合规性。

2. 大模型公司的数据资产化

在大模型公司中，数据资产化的实践相对复杂，涉及多个利益相关者。因此，企业需要灵活应对，制定适合自身的管理策略。

六、总结与展望

综上所述，数据资产流通在数字经济时代具有重要的战略意义。企业应积极响应政策要求，探索数据资产化的路径，以提升自身的市场竞争力。在未来，随着数据资产化的深入推进，企业将迎来更多机遇与挑战。

通过对数据资产流通的深入研究和实践，企业不仅能够实现数据价值的最大化，还能为数字经济的发展贡献力量。数据资产化的旅程，才刚刚开始。