随着数字经济的快速发展，数据作为一种新型生产要素，已经深刻影响着企业的生产、分配、流通和消费等各个环节。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。这一背景下，企业数据资产化的管理显得尤为重要，而数据模型管理作为其中的关键环节，必将在企业的数字化转型中发挥至关重要的作用。
张光利
公司金融与数据资产研究专家
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数据资产管理的提出，源于对数据要素化和要素市场化的深刻认识。企业为何要进行数据资产管理？以下是几个主要原因：
在数据资产管理中，数据模型管理是确保数据资产化成功的重要环节。数据模型不仅是数据的抽象表示，更是企业理解、管理和利用数据的基础。
数据模型是对数据及其关系的系统化描述，通常包括数据的结构、性质和约束。通过数据模型，企业可以清晰地理解数据之间的关系，从而更好地进行数据的管理和应用。
随着数据技术的不断进步，数据模型管理也经历了多个阶段。从最初的关系模型到目前的图模型、文档模型，数据模型的多样化使得企业在数据管理上有了更多的选择和灵活性。
根据最新政策要求，企业在进行数据资产化时，应遵循以下步骤：
企业需要明确数据资产化的总体战略，结合自身业务特点，制定相应的实施计划。这一阶段包含业务数据化与数据业务化的双向推进。
在制定战略后，企业应进行数据资产的统筹规划，包括数据资源的整合、分类和管理，以确保数据资产的高效利用。
建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、使用和安全管理等，确保数据资产的合规性和有效性。
定期对数据资产进行审计和评估，及时发现和修正数据管理中的问题，确保数据资产的持续增值。
随着数据资产化的推进，如何将数据资产入表成为企业面临的新挑战。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业在数据资产入表时需遵循以下几个关键要点：
数据资产的估值是数据资产化过程中不可或缺的一环。企业需要掌握以下几种常见的估值方法：
为了更好地理解数据资产化的实践，企业可以通过案例分析的方法，深入探讨数据治理、数据入表和数据资产估值等方面的问题。
通过建立数据治理框架，明确数据的权责关系，确保数据的合规性和安全性。例如，某企业通过实施数据分类管理，成功提升了数据使用效率，降低了数据风险。
某大型企业通过规范的数据入表流程，不仅顺利将数据资产入表，还得以在财务报表中反映数据价值，提升了企业的整体财务透明度。
在数据资产估值的实践中，企业可以采用收益法，通过对未来收益的预测，合理评估数据的经济价值，从而为企业的战略决策提供科学依据。
数据模型管理作为数据资产化的重要组成部分，对于企业的数字化转型具有深远的影响。通过科学的管理方法，企业不仅能够提升数据的使用效率，还能在激烈的市场竞争中占据优势。未来，随着数据资产化政策的不断完善，企业将面临更多的机遇与挑战。在这一过程中，掌握数据模型管理的基本理论与实践，将为企业的可持续发展打下坚实基础。
综上所述，数据资产化、数据模型管理以及相关的财务规范等内容，是企业实现数字化转型的重要组成部分。通过全面的培训和实践，企业能够更好地挖掘和利用数据价值，推动自身的创新与发展。
