在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据作为一种新型生产要素，已经渗透到生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变了我们的生产方式、生活方式和社会治理方式。党的二十大报告明确提出要加快建设数字中国，发展数字经济，而2022年《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》则强调了数据资产化的重要性。因此，企业如何有效管理数据安全，成为了行业内亟待解决的问题。
张光利
公司金融与数据资产研究专家
培训咨询
本课程旨在帮助企业管理者了解最新的政策动态以及数据资产化的基本步骤，以提升企业的数据价值。在这一过程中，数据安全管理是不可或缺的组成部分。通过全面讲授企业如何进行数据资产化，学员将能够掌握数据管理的基本维度，了解数据安全管理的重要性，并学会如何在实际操作中保护企业的数据资产。
随着数字经济的快速发展，数据逐渐成为企业的重要资产。数据的要素化和市场化不仅为企业提供了新的商业机会，也带来了数据安全管理的挑战。企业在进行数据资产管理时，需要关注以下几个方面：
在了解数据安全管理的重要性之前，首先需要明确数据资产及其管理的基本概念。数据资产是指企业拥有的、能够为其带来经济利益的数据资源，而数据资产管理则是指对这些数据资源进行有效的规划、治理和运营，以实现其最大价值。
数据资产管理面临着多种挑战，其中包括数据的分散性、复杂性以及快速变化的环境。企业在进行数据资产管理时，需要注意以下几点：
数据模型管理是指对数据结构的设计和维护，而数据质量管理则关注数据的准确性和一致性。这两者是实现数据安全管理的基础。企业应建立完善的数据模型和数据质量管理体系，以确保数据的安全与可用性。
主数据管理是指对企业核心数据的集中管理，而元数据管理则关注对数据的描述和管理。通过有效的主数据和元数据管理，企业可以提高数据的安全性和可控性，降低数据资产化过程中的风险。
在数据资产化过程中，数据开发管理和数据价值评估同样重要。企业应建立数据开发流程，确保数据在开发过程中的安全性。同时，对数据价值的评估能够帮助企业识别和管理数据资产的风险，提高数据的使用效率。
企业在进行数据资产化时，需要明确业务数据化与数据业务化的总体方向。业务数据化是指将业务过程中的数据进行有效管理，而数据业务化则是指将数据转化为可创造价值的业务模型。
企业应制定详细的数据资产统筹规划方案，并在实施过程中严格遵循数据安全管理的相关规范，以确保数据的安全性和合规性。
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为企业的数据资产入表提供了政策依据。在这一过程中，企业需要认真解读政策，并遵循相关的会计处理适用准则，以确保数据资产的合规入表。
通过案例分析的方法，企业可以深入理解数据资产化的实务操作。无论是数据治理、数据入表还是数据资产估值，实际案例都能够为企业提供宝贵的经验和借鉴。
在数据资产化过程中，如何确权是一个重要问题。企业需要明确公共数据与个人数据的界限，确保数据使用的合法性和合规性。
在大模型公司中，数据资产化面临着更多的挑战，如数据的复杂性和多样性。企业需要在数据安全管理上加大投入，确保其数据资产的安全性和有效性。
数据安全管理是企业进行数据资产化过程中不可或缺的一部分。通过有效的数据管理，企业不仅能够提升数据的价值，还能够在激烈的市场竞争中占据优势。随着政策的不断完善和企业实践的深入，数据资产化将成为未来企业发展的重要趋势。
通过参加本课程，企业管理者将能够深入了解数据安全管理的相关知识，掌握数据资产化的基本步骤，从而为企业的数字化转型奠定坚实的基础。
