提升数据模型管理效率的最佳实践方法

数据模型管理：数字经济时代的核心要素

在当今数字化、网络化和智能化的时代，数据作为一种新型的生产要素，已经深刻地融入到生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。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。在这一背景下，数据资产化的相关政策和实践逐渐成为企业提升竞争力的重要手段。

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、数据资产化的重要性

数据资产化是指将数据视为企业的一项重要资产，通过对数据的管理和利用，提升企业的整体价值。以下是企业进行数据资产管理的几大理由：

• 提升决策能力：数据资产化使企业能够更精准地分析市场趋势，从而做出更为科学的决策。
• 增强竞争优势：通过对数据的有效利用，企业能够在激烈的市场竞争中占据有利位置。
• 实现资源优化：数据资产化有助于企业识别和优化资源配置，减少不必要的浪费。
• 促进创新：通过数据分析，企业能够发现新的商业模式和产品机会，推动创新发展。

二、数据资产化的政策背景

随着数字经济的不断发展，中国政府对数据资产化的重视程度逐渐加深。2022年12月，中共中央国务院发布的《构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确提出探索数据资产化及数据资产入表的新模式。这一政策为企业进行数据资产化提供了法律和制度保障。

2023年6月，北京市政府也发布了《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》，鼓励企业开展数据资产入表，推动数据要素市场的创新和发展。这些政策的出台，为企业在数据资产化的过程中提供了明确的方向和支持。

三、数据模型管理的基本框架

在数据资产化的过程中，数据模型管理是一个不可或缺的环节。数据模型管理的基本框架包括以下几个方面：

• 数据标准管理：确保数据的统一性和规范性，以便于后续的数据处理和分析。
• 数据质量管理：通过对数据质量的监控和评估，确保数据的准确性和可靠性。
• 主数据管理：建立和维护企业的主数据，确保各业务系统之间的数据一致性。
• 元数据管理：管理数据的描述信息，以便于数据的理解和使用。
• 数据安全管理：保障数据的安全性，防止数据泄露和滥用。

四、数据资产化的实施步骤

数据资产化的实施可以分为以下几个步骤：

• 总体方向：明确企业的业务数据化与数据业务化的总体方向，制定相应的战略规划。
• 数据资产统筹规划：对数据资产进行全面的规划，确保各项数据资源的合理配置。
• 数据资产管理实施：根据规划，进行数据的收集、整理和管理，确保数据资产的有效利用。
• 数据资产的稽查：对数据资产进行定期的稽查，确保数据资产的合规性和准确性。
• 数据资产运营管理：建立数据资产的运营机制，确保数据的持续增值。

五、数据资产入表的财务规范

随着数据资产化的推进，企业在财务管理中也需要对数据资产进行合理的入表处理。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）》，企业在数据资产入表时需注意以下要点：

• 确认条件：明确数据是否属于企业资产的确认条件，确保数据资产的合法性。
• 价值计量：对数据的价值进行合理的计量，包括使用寿命和价值有效期的判断。
• 会计处理原则：遵循数据的可复制性与会计处理原则，确保数据资产的准确入表。
• 税务影响：关注数据资产的摊销、减值与处置对企业税务的影响。

六、数据资产化的挑战与前景

尽管数据资产化为企业带来了巨大的机遇，但在实际操作中，企业仍面临着诸多挑战：

• 数据确权问题：如何界定公共数据与个人数据的界限，确保数据的合法使用。
• 数据估值的复杂性：数据的价值评估方法仍在探索中，缺乏统一的标准和模型。
• 技术与人才短缺：数据资产化需要专业的人才和先进的技术支持，而这在很多企业中仍然是短板。

然而，随着国家政策的不断完善和企业对数据资产化认识的加深，数据资产化的前景依然广阔。企业通过合理的数据管理和利用，能够在数字经济时代中占据一席之地，实现可持续发展。

七、总结

数据模型管理在数据资产化过程中起着至关重要的作用。通过科学的管理方法和有效的实施步骤，企业能够充分挖掘数据的潜力，提升自身的竞争力。在国家政策的支持下，数据资产化的进程将不断加快，企业应积极应对挑战，把握机遇，在数字经济时代实现更大的发展。

在未来，随着数据资产化的深入推进，企业将会越来越重视数据的价值，通过数据驱动的决策和创新，实现更高效的运营和管理。这不仅是企业转型升级的必经之路，也是推动整个社会数字化进程的重要力量。