在当今信息化、数字化迅猛发展的时代，数据作为新型生产要素，已经深深融入到社会的各个层面。党的二十大报告明确提出，要加快建设数字中国，推动数据资产化的进程，这无疑为企业的发展提供了新的契机和挑战。在这一背景下，数据标准管理的作用愈发凸显，成为企业提升数据资产化水平的重要环节。
张光利
公司金融与数据资产研究专家
培训咨询
本课程旨在帮助学员全面理解数据资产化的必要性与实施步骤。通过学习，学员将掌握以下内容：
数据资产管理的宏观背景为企业提供了新的视角。随着数据要素化和要素市场化的深入发展，企业必须重视数据资产的管理。数据资产不仅仅是信息的集合，更是企业未来发展的核心竞争力。
企业进行数据资产管理的原因主要包括：
数据资产管理是指企业对其拥有的数据进行系统化管理的过程，包括数据的收集、存储、使用和保护等环节。通过有效的数据管理，企业可以将数据转化为有价值的资产，从而实现数据价值的最大化。
在数据资产化的过程中，数据标准管理尤为重要。它不仅关乎数据的质量和一致性，还直接影响到数据的流通和应用。以下是数据标准管理的几个基本规范：
数据模型是对数据结构和关系的抽象描述。良好的数据模型管理可以有效提升数据的可用性和可理解性，为数据资产化打下坚实基础。
数据质量直接影响到企业决策的准确性。通过数据质量管理，企业可以确保数据的完整性、准确性和及时性，进而提高数据的使用价值。
主数据管理是指对企业核心数据（如客户、产品、供应商等）的集中管理。通过建立统一的主数据标准，企业可以避免数据孤岛现象，提高数据的共享和流通效率。
随着数据泄露事件频发，数据安全管理显得尤为重要。企业需要建立严格的数据安全标准，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
数据资产的流通和运营是实现数据价值的关键环节。企业需要建立健全的数据资产流通机制，促进数据的共享与应用。
为了有效推进数据资产化，企业可以按照以下步骤实施：
首先，企业需要明确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。
在明确方向后，企业应进行数据资产的统筹规划，确定数据的管理模式和管理框架。
实施阶段，需要根据规划开展数据的采集、整理、存储和分析等工作，确保数据管理的有效性。
企业应定期对数据资产进行稽查，确保数据管理的合规性和有效性，及时发现并修正问题。
最后，企业需要建立数据资产的运营管理机制，确保数据的持续流通和应用，提升数据的使用价值。
随着国家政策的逐步落实，数据资产入表成为企业普遍关注的话题。企业在数据资产入表时，需要遵循以下规范：
企业需要明确哪些数据适用于入表处理，确保符合相关政策要求。
在进行数据资产入表时，企业应遵循相应的会计处理准则，确保数据资产的准确计量与披露。
数据的价值如何计量是企业面临的一大挑战。企业需要建立合理的数据价值评估模型，以科学方式判断数据的使用寿命和价值有效期。
在财务处理过程中，企业需要合理处理数据资产的摊销与减值问题，确保财务报表的真实反映。
通过案例分析，企业可以深入理解数据资产化的实际操作过程，包括数据治理、数据入表、数据资产估值等方面的问题。
企业在进行数据资产化时，需要明确数据的确权问题，尤其是公共数据与个人数据的界定。
针对大模型公司，企业需要研究其数据资产化的特殊问题，制定相应的管理策略。
在数据资产估值方面，企业应关注行业的前沿动态，不断更新和完善数据估值模型。
数据标准管理是推动企业数据资产化的重要保障。在数字经济快速发展的背景下，企业必须高度重视数据的管理与应用，通过科学的数据标准管理，提升数据的使用价值，增强企业的核心竞争力。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
