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RSS订阅原创 数据资产化转型，驱动企业创新与增长
例如，某银行通过对客户的金融交易数据、社交数据和行为数据的综合分析，为客户提供了个性化的理财建议和金融产品推荐，满足了客户多样化的金融需求，同时也增强了客户对银行的信任和依赖，促进了银行业务的发展。例如，某零售企业通过对销售数据和库存数据的分析，优化了库存管理和采购计划，减少了库存积压和资金占用，提高了企业的盈利能力。其创新采用去中心化的现场管理组织服务模式，这一模式有效打破数据孤岛壁垒，促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，为企业发展带来前所未有的数据红利。
2025-01-23 09:24:58
813
原创 临研通视角下的数据资产管理的挑战与解决方案：赋能企业数字化转型，挖掘数据价值
企业应提升数据分析能力，培养和引进专业人才，引入先进的数据分析工具和平台，明确数据应用场景，制定战略规划和实施方案，推进数据资产化，建立数据资产评估和定价机制，推动数据资产的合法合规流通和交易。加强数据质量与治理是基础，建立数据质量管理体系，制定严格的数据质量标准和规范，完善数据治理制度，提升数据治理技术，引入数据清洗、整合、标准化等技术，提高数据治理效率和质量。通过深入挖掘和分析数据，企业可以发现新的业务模式和创新点，实现资源的合理配置和优化利用，同时获取准确、全面的数据支持，提高决策的科学性和准确性。
2025-01-23 09:22:52
680
原创 临研通视角下的数据资产管理：成功案例引领企业数字化转型
在数据资产化过程中，光明食品集团首先进行主数据的梳理和标准化，建立统一的主数据管理体系，然后进行主数据的管理和应用，通过主数据管理平台实现集中管理和高效应用，最后进行主数据的优化和升级，根据发展需求和市场变化不断优化和升级管理体系.成果显著：成功实现各成员单位之间的主数据统一管理和高效协同，提高运营效率和管理水平，促进数字化建设，带来降低运营成本、提高工作效率、增强市场竞争力等经济效益，增强市场地位和品牌影响力。同时，构建生产车间边缘数据结构树，建立数据分类分级管理体系，提升数据分析和决策效率。
2025-01-22 17:49:20
649
原创 临研通视角下的数据资产在供应链优化中的关键作用与未来展望
数据资产的驱动将催生更多的供应链创新模式，如基于数据资产的供应链金融服务模式，为企业提供更加精准和便捷的金融服务。数据资产将成为构建供应链生态系统的重要基础，通过数据资产的共享和协同，供应链各方可以形成紧密的合作关系，共同构建一个高效、协同、可持续发展的供应链生态系统。例如，供应链各方使用的系统和数据标准不统一，导致数据难以整合和共享，影响数据资产的整体价值。未来，随着技术的不断进步和创新，数据资产在供应链优化中的应用将具有更大的发展潜力，推动供应链的智能化、数字化和可持续发展，为企业创造更大的价值。
2025-01-22 17:48:41
561
原创 临研通视角下的数据资产在市场营销中的应用
1.1 市场趋势预测借助临研通的数据分析技术，企业能够深入挖掘电商平台购物数据和社交媒体互动信息，精准预测消费者行为趋势。例如，电商平台通过临研通分析发现智能穿戴设备在节假日销量激增，从而预测其将持续热销，提前备货并加大营销力度，实现了销售额的大幅增长。同时，汽车制造商利用临研通的数据挖掘技术，从消费者数据中提取有价值信息，预测新能源汽车市场需求将持续增长，及时调整生产计划和研发方向，抢占市场先机。1.2 行业动态监测临研通助力企业实时监测行业动态和竞争对手动向。科技企业通过临研通爬取行业新闻和竞争对手公开
2025-01-22 17:46:47
895
原创 临研通视角下数据资产在生产与质量管理中的价值
这一模式不仅提升了数据治理的效率，还激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业带来了前所未有的数据红利。数据资产在生产与质量管理中的应用，为企业带来了显著的效益提升和竞争力增强。临研通将继续关注数据资产管理领域的最新动态和技术发展，为企业提供更加全面、专业的策略建议和服务支持，助力企业在数字化转型的道路上稳步前行。通过这些技术优势，临研通不仅帮助企业有效应对数据资产治理的挑战，还推动了企业数字化转型的进程，提升了企业的核心竞争力，为数字经济的可持续发展贡献了重要力量。
2025-01-22 17:46:11
894
原创 临研通视角下的转型新视角：解读数字化转型四大支柱
国家数据局将数据要素市场化配置定义为通过市场机制优化数据这一新型生产要素的配置，旨在构建一个开放、安全、高效的数据流通环境，以充分释放数据要素的价值。数据要素的流通依赖于场景和载体，如数据开放、共享、交易、产品化以及供需匹配等。这一模式不仅提升了数据治理的效率，还激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业带来了前所未有的数据红利。通过这些技术优势，临研通不仅帮助企业有效应对数据资产治理的挑战，还推动了企业数字化转型的进程，提升了企业的核心竞争力，为数字经济的可持续发展贡献了重要力量。
2025-01-22 17:45:38
720
原创 临研通：医药行业数据资产分析及应用场景探索
企业数据合规在数据资产入表阶段，核心聚焦于数据来源与处理的合规性。数据来源合规涵盖自行生产、公开收集、直接及间接获取等方式，需根据收集方式和应用场景具体判断其合法性。数据处理则须遵循合法、正当、必要原则，并保障数据主体权益。数据资产特性包括依托性、衍生性、易变性、可复制、可加工及可共享。合规入表将深刻改变企业价值驱动逻辑，尤其在医药领域，作为数据要素市场主体，医药企业能确保医疗系统数据的合规安全，提升医疗服务质量。
2025-01-22 17:45:08
372
原创 医药企业数据治理现、痛点及方向
管理规范阐明数据治理的主要目标、相关工作人员、职责、决策权利和度量标准，但目前大部分医疗机构的数据治理管理制度并不完善，缺乏明确的数据治理管理主体，医疗机构各职能管理部门常受限于“管理半径”与医疗机构数据治理业务复杂度及规模之间的矛盾，导致数据治理难以系统性和持续性地推进。医疗行业在数据治理方面面临着复杂的法律法规要求，包括数据隐私、安全性和跨境数据流动等方面的挑战，需要医疗机构不断调整合规性策略和流程，以确保符合最新的法规要求。同时，医疗数据分布在不同系统中，数据关联规则复杂、无统一标准。
2025-01-22 17:36:41
272
原创 临研通|医疗行业数据资产入表
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。结合数据仓库与数据集市策略，实施数据的层次化管理与建模，加速数据检索与分析流程。这些数据形式多样，既有结构化的患者基本信息、诊断结论、治疗计划，也有半结构化的电子病历文本记录，还有非结构化的医学影像、音频、视频资料。因此，在数据的全生命周期——从收集、存储、处理到传输的每一个环节，都必须严格遵循相关法律法规与伦理原则，部署严密的安全措施，以捍卫数据的保密性、完整性和可访问性。
2025-01-22 17:36:06
954
原创 临研通视角下的药企数字化转型：动因、本质与路径
临研通通过全方位的数字化服务，助力药企实现数字化转型，提升企业的核心竞争力，推动医药行业的创新发展。同时，数字化转型还推动了医疗资源的优化配置，提高了医疗服务的可及性和质量，为全社会创造了更大的价值，提升了公众的健康福祉。更为深远的是，这一转型过程激发了业务模式的创新活力，为药企开辟了新的价值创造路径，推动了行业的持续繁荣与发展。药企的数字化转型同样呼唤着组织文化的深刻变革。这种适应数字化时代的新型组织文化，将成为企业推动数字化转型的强大动力，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现持续稳健的发展。
2025-01-22 17:35:28
914
原创 临研通视角下的数据资产识别确认与价值评估
本文将围绕数据资产的识别、确认、评估对象与范围的界定，以及运用成本法、收益法和市场法评估数据资产价值的难点与解决方法展开研究。未来，临研通将继续深化数据资产的识别与管理，提升数据资产的价值，为企业的数字化转型提供有力支持。在进行企业价值评估、合并对价分摊的评估、包含数据资产的资产组合评估以及单独的数据资产评估时，我们不应将数据资产的识别局限于财务报表中已记录的部分。资产评估的核心目标是准确计量数据资产的价值，尽管在某些情境下，数据资源的成本计量可靠性可能对价值评估有所影响，但这并不妨碍数据资产的初步识别。
2025-01-22 17:34:53
776
原创 临研通视角下的数据资产识别：数据的价值层次
在临研通的业务实践中，数据资产不仅包括临床研究数据，还涵盖患者健康数据、研究机构数据等多维度信息，这些数据为企业和研究机构带来巨大的经济与社会价值。临研通通过多维度的价值评估，确保数据资产的价值最大化，同时保障数据的安全与合规。建立全面的数据管理体系，涵盖数据的全生命周期管理：从数据的生成、存储、使用到归档或销毁，每个阶段都需制定明确的策略和程序，确保数据的健康和完整性。定期进行风险评估，保障数据资产的安全与价值稳定：通过定期的风险评估，企业可以及时发现和解决数据资产的安全隐患，保障数据资产的价值稳定。
2025-01-22 17:34:20
798
原创 数据安全和价值视角下的分类分级
“十四五”全民健康信息化规划》《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》（简称“数据二十条”）等政策的陆续出台，建立健全健康医疗数据管理制度，培育健康医疗数据要素市场，激发数据要素价值，推动健康医疗大数据在疾病预防、健康管理、辅助决策、药物研发、医疗保险、精准医疗等方面产业化、规模化应用已经是大势所趋。二是可以促进医疗数据的有效利用，是实现医疗数据资产化的重要前提和基础：通过对医疗数据进行分类分级，可以更好地识别数据的价值和潜力，以及满足不同业务场景和需求的数据。
2025-01-22 17:33:39
645
原创 临研通在数据资产评估方法上的探索与讨论
数据资产呈现出虚拟性、依附性、多样性、增值性和时效性等特征，其种类繁多，形态各异，因此，对于数据资产价值的评估方法也呈现出多元化的特点。收益法充分考虑了资产的未来收益能力，可以更好地体现资产的内在经济价值，此外，基于数据资产市场运行情况，收益法的操作性和可行性更强，但还需要将收益法进行改进才能适用于数据资产。其中 Vd 是数据资产价值，E 是企业的现金流，Ef 是固定资产的贡献值，Ec 是流动资产的贡献值，Ei 是其他无形资产的贡献值，i 是折现率，n 是收益期，Kt 是数据资产价值变化系数。
2025-01-22 17:33:02
644
原创 临研通视角下的医疗健康数据要素价值实现路径及应用场景探索
鉴于实践中医疗机构常需借助第三方服务商提供数据服务的现状，《指南》还为医疗机构作为数据控制者，在与数据使用者、处理者协同处理数据时的操作提供了指导性建议，为医疗健康数据资产价值的实现，包括数据确权、使用及运营等方面提供了权威的参考框架。医疗健康数据要素在价值实现过程中面临的挑战主要源自两大维度。数据汇聚与治理阶段：涵盖提供医疗健康服务的各类组织，如医疗机构、医保部门、政府机构、科研机构及个体诊所等，作为原始数据的持有与管理实体，负责数据的全面采集、整合、清洗、存储及治理工作，以确保数据的准确性和合规性。
2025-01-22 17:32:26
523
原创 临研通深度解析：多科学视角下医疗数据资产化的可行性、难点及探讨
规划》明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。这种方法在实际操作中较为简便，且易于被接受。年12月9日，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）》，旨在规范企业数据资源的会计处理流程，强化信息披露，充分挖掘数据要素的价值，为数字经济发展和数字中国建设提供有力支撑。
2025-01-22 17:31:51
805
原创 临研通对数字经济时代与数据资产化的解读
企业数据资源相关会计处理暂行规定》第一条规定，本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无线资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。数据资产入表，意味着企业正式将数据资产纳入其资产负债表的“资产”类别中，这是数据资产化的一个核心步骤，象征着数据资产从抽象理念转变为能切实为企业创造经济效益的新型资产形态。数据资产：数据资产是指企业拥有或控制的，能够为企业带来经济利益的数据资源。
2025-01-21 09:07:11
578
原创 临研通对数据资产价值评估指标体系的解读
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。然而，鉴于数据应用的广泛性和收益实现的不确定性，全面准确地量化数据创造的经济价值颇具难度，因此收益法的评估结果往往伴随着较高的不确定性。然而，当前数据定价机制与交易规则的缺失，使得多数数据的交易价值难以精确评估。完整性评估：通过缺失率与断点率量化数据的完备性，缺失率关注空值与无效值比例，断点率则反映数据连续性的缺失，适用于业务数据与结构化数据的健康检查。
2025-01-21 09:06:35
959
原创 临研通洞察：数据成为资产并实现商业价值的内在逻辑解析
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。对于企业来说，这些数据就是他们的“珍珠”，通过收集、整理和分析这些数据，企业可以发现很多有价值的信息，这就是数据资产。例如，健身应用通过分析用户的锻炼数据，不仅能推出专属健身方案，还能携手健康食品品牌，共同推出定制化健康餐食，开拓全新的业务领域。在激烈的市场竞争中，掌握高质量数据资源的企业能够迅速适应市场变动，精准捕捉客户需求，从而在竞争中获得先机，占据优势地位。
2025-01-21 09:05:59
488
原创 临研通从数据资产盘点到资产登记入表的全面指南
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。这些信息共同构成了数据资产登记的完整记录，为数据的流通与利用提供有力支持。通过加强重要数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱，有助于企业实现数据资产视角的业财精细化管理，精确衡量数据资源的投产比等关键指标，为后续的价值分摊提供有力支持。数据治理是数据资产入表的基石，涉及数据来源的可靠性、数据质量的准确性、数据整合的顺畅性、数据隐私的保护性，以及数据管理的规范性。
2025-01-21 09:05:24
514
原创 临研通视角下数据资产治理在风险管理中的作用
这一模式不仅提升了数据治理的效率，还激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业带来了前所未有的数据红利。：基于数据资产的识别结果，评估数据在存储、传输、使用等过程中可能面临的风险，如数据泄露、篡改、丢失等，为制定相应的风险管理策略提供依据。：数据资产治理强调对数据质量的持续监控和管理，确保数据的准确性、完整性和一致性，从而提高数据在业务决策和运营中的可靠性。：建立跨部门的数据治理团队，明确各部门在数据资产治理中的职责和任务，确保数据治理工作的协调一致。
2025-01-21 09:04:49
886
原创 临研通视角下数据资产治理的生态系统构建
在临研通的推动下，数据要素市场化配置进程显著加快，行业数据资源得到更高效、合理的利用，为数字经济的蓬勃发展提供了有力支撑。它促进了数据资源的自由流动和规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，使数据价值呈几何级数增长，为企业带来了前所未有的数据红利，显著提升了企业在数据治理方面的效率和效能。通过这些技术优势和实践成果，临研通不仅帮助企业有效应对数据资产治理的挑战，还推动了企业数字化转型的进程，提升了企业的核心竞争力，为数字经济的可持续发展贡献了重要力量。
2025-01-21 09:04:17
651
原创 临研通视角下的数据资产治理的持续改进与优化
在数字化时代，数据资产治理是企业提升竞争力的关键。本文从技术角度出发，探讨数据资产治理的持续改进和优化策略，为临研通等企业提供实用的技术指导，助力企业提升数据治理效能。引入先进的数据管理工具和技术，如数据仓库、大数据平台、AI辅助的数据质量监控等，提升数据治理的自动化和智能化水平。通过这些技术优势，临研通不仅帮助企业应对数据资产治理的挑战，还推动了企业数字化转型的进程，提升了企业的核心竞争力。企业应明确数据治理旨在解决的具体问题，如数据孤岛、数据质量低下、合规性风险等，并确立相应的治理框架和原则。
2025-01-21 09:03:17
476
原创 临研通视角下的数据资产治理的挑战与应对策略
这一模式不仅提升了数据治理的效率，还激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。本文聚焦技术层面，探讨数据资产治理面临的挑战及相应的技术应对策略，旨在为临研通等企业提供实用的参考，助力企业提升数据治理效能，保障数据安全与合规，充分挖掘数据价值。数据质量问题，如冗余、缺失、不一致等，严重影响数据的准确性和可用性，阻碍了数据的有效利用和决策支持。通过这些技术优势，临研通不仅帮助企业应对数据资产治理的挑战，还推动了企业数字化转型的进程，提升了企业的核心竞争力。
2025-01-21 09:02:44
281
原创 数据资产治理的合规性要求
在临研通的推动下，数据要素市场化配置进程加快，行业数据资源得到更高效、合理的利用，为数字经济的蓬勃发展提供了有力支撑。通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。：在处理数据之前，必须明确数据处理的法律依据。：明晰数据资产的权责关系，包括数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权等，确保数据资产的合法使用和管理。通过这些措施，企业可以确保数据处理的合法性，降低法律风险，保护数据主体的权益，并提升企业的合规管理水平。
2025-01-21 09:01:27
478
原创 数据资产治理的工具与技术
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。：Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、SciPy等，能够进行数据清洗、处理、统计分析和机器学习等操作。：Tableau是一款强大的数据可视化和分析工具，能够将复杂的数据转化为直观的图形和图表。本文将从数据资产治理需要的方面，阐述需要具备的一系列关键技能的技术技能，推荐部分数据治理的工具，为企业在数据治理领域提供参考和指导。
2025-01-21 09:00:06
353
原创 数据资产治理的流程和策略
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。高层领导的支持和承诺至关重要，企业领导层需要积极推动数据资产治理的实施，为项目提供足够的资源和支持。注重数据治理文化建设，提高员工的数据意识和数据素养，营造良好的数据治理氛围。通过以上流程和策略的实施，组织可以有效地管理和利用数据资产，提高数据的价值和效益，支持企业的数字化转型和业务发展。：通过数据清洗工具和流程，去除重复、错误和不一致的数据，确保数据的准确性和完整性。
2025-01-21 08:59:15
490
原创 临研通视角下的数据资产治理的组织架构与职责新闻稿
在临研通的推动下，数据要素市场化配置进程加快，行业数据资源得到更高效、合理的利用，为数字经济的蓬勃发展提供了有力支撑。通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。本文将从组织架构、职责分配、业务数据化、挑战与对策以及未来发展等方面，全面剖析数据资产治理的关键要素，为临研通等企业提供参考。数据治理组织架构是企业内部负责数据资产治理的体系，包括数据治理委员会、数据管理团队等关键部门，确保数据治理高效执行和跨部门协作顺畅。
2025-01-21 08:58:39
492
原创 临研通视角下的数据资产治理的定义与目标
其次，数据资产治理有助于确保数据的安全合规。实数映射有助于明确业务数据的来源、流向和使用场景，为数据治理提供清晰的业务背景，使企业能够更好地理解和管理数据资产，提升数据治理的针对性和有效性，从而更好地支持企业的业务发展和创新。通过构建数据治理生态，企业可以更好地整合和利用各方的数据资源，实现数据的共享和流通，促进企业之间的协同合作，提高整个行业的数据治理水平和竞争力。标准化和规范化的数据治理有助于提高数据的质量和一致性，促进数据的共享和流通，降低数据治理的成本和风险，为企业的发展提供有力保障。
2025-01-21 08:58:07
779
原创 临研通：揭秘数据资产入表全流程，助力企业数据价值最大化
这一工程不仅涉及IT、业务、财务等多个部门的紧密协作，还关乎企业数据资产的全面识别、精准评估、科学分类与计量，以及最终纳入财务报表的严谨处理。：数据资产，作为企业拥有或控制、能产生经济价值的数据集合，其范围广泛，包括但不限于客户数据、交易记录、市场分析报告等。：清单内容应包括资产名称、描述、数据类型、来源、存储位置、数据量、更新频率、使用情况、负责人、安全等级、质量评估结果及潜在价值等关键信息。：从数据规模、更新频率、覆盖范围、独特性、使用频率及对业务的影响等多个维度出发，制定全面且灵活的识别标准。
2025-01-21 08:56:58
838
原创 临研通前瞻：数据资产确权与入表未来趋势洞察
市场规模扩大：随着数字经济的持续发展和企业对数据资产重视程度的不断提高，数据资产的确权需求将不断增长，数据资产交易市场规模将持续扩大，涵盖金融、医疗、能源、交通等各个领域，形成多元化的数据资产交易生态。监管加强：监管机构将进一步强化对数据资产确权及入表的相关活动的监管力度，建立健全数据资产登记、评估、交易、入表等环节的监管制度，加强对数据交易市场的规范和整顿，打击非法数据交易和侵权行为，保障数据资产市场的健康有序发展。未来，预计会有更多支持数据资产入表的政策出台，为数据资产化提供坚实的政策保障。
2025-01-20 17:54:49
912
原创 临研通面面观：数据资产入表的难题与应对策略
数据资源的评估的难点在于，数据资源的价值和成本往往难以用传统的会计方法进行计量和评估，需要采用新的方法和技术，如数据资源的市场法、收益法、成本法等，这些方法和技术的应用和实施，需要有一定的专业知识和技能，以及充分的数据和信息支持，否则可能导致数据资源的价值和成本的偏差和误差。（4）建立数据资源的折旧方法，根据数据资源的类型和用途，选择数据资源的直线法、双倍余额递减法、年数总和法等方法，确定数据资源的寿命和折旧率，实现数据资源的合理性和适时性，提高数据资源的折旧和摊销的准确性和稳定性。
2025-01-20 17:52:31
541
原创 临研通：数据资产入表的实践探索之旅，从理论迈向落地的技术创新
促进数据流通使用：通过数据资产入表，企业能够提升数据资产意识，激活数据市场供需主体的积极性，增强数据流通意愿，减少“死数据”。然而，一季报中中信重工（601608.SH）、金龙汽车（600686.SH）、中闽能源（600163.SH）、山东钢铁（600022.SH）、喜临门（503008.SH）曾将数据资产计入“流动资产-存货”科目，但均在更正公告中删除，更正后上述公司无数据资产入表，反映出企业在数据资产入表过程中对会计科目选择的谨慎态度以及对数据资产价值确认的严格要求。
2025-01-20 17:51:43
528
原创 数据资产确权原理深度剖析：构建权利归属的坚实基石
通过促进数据资源的自由流动与规模化应用，成功激发了数据要素的乘数效应，让数据价值呈几何级数增长，为企业发展带来前所未有的数据红利。通过推动数据资产的共享和使用，可以促进数据的流通和创新应用，推动数字经济的发展。为了保障数据资产的安全和隐私，需要加强数据资产的监管和管理。数据确权旨在解决数据资产权益归属不清、流通交易困难等问题，为数据资产的合法流通和交易提供法律保障，促进数据资产的有效利用和价值发挥。数据资产确权的原理主要包括确认数据的权属，明确数据资产的所有权、使用权、收益权和处置权等权益归属。
2025-01-20 17:50:55
776
原创 数据资产入表规范解析：确保数据质量与价值实现
然而，企业持有的数据资源目前尚无法作为财务报表中的资产得到确认，因而影响数据价值的发挥与释放，以及资本市场的资源有效配置。1.企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成 立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。• 数据资产入表指的是企业满足资产确认条件的数据资产，可以根据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》计入资产负债表相关科目，如无形资产或者存货下设“其中：数据资源”科目。
2025-01-20 17:50:20
958
原创 数据资产确权案例研究：企业如何有效管理和保护数据资产
• 对于数据需方企业来说，相较于场外进行数据产品交易，在场内购入的数据产品，在形成交易规模化后，交易的公允价格易被市场所接受、交易合规性在一定程度上获得数交所背书，更加能够避免外界的质疑，在成本法入表的今天，通过场内交易购入的数据资源，在成本归集上相较场外交易更加清晰、便捷，数据产品的合规性和质量亦更有保障，因此若数据需方亦有入表需求的话，同等条件下其通过场内交易形式外购数据资源的概率将大大提升。企业将持有的数据资源进行一定程度的加工，形成可对外出售或提供服务的数据产品，再以数据产品的形式入表。
2025-01-20 17:49:51
597
原创 数据成为资产实现商业价值的内在逻辑
想象一下，你每天用手机，电脑，逛网店，刷社交媒体，这些都会产生数据。对于企业来说，这些数据就是他们的“珍珠”，通过收集、整理和分析这些数据，企业可以发现很多有价值的信息，这就是数据资产。例如，健身应用通过分析用户的锻炼数据，不仅能推出专属健身方案，还能携手健康食品品牌，共同推出定制化健康餐食，开拓全新的业务领域。企业之间可以进行数据共享，比如服装品牌与电商平台合作，互相交流销售数据，这样不仅能更深入地洞察市场动向，还能让电商平台进一步掌握用户偏好，实现双赢的局面。借助数据，企业能够预估未来的资源需求。
2025-01-20 17:48:23
810
原创 信息化、数字化、数智化到底是什么，有什么区别？
它依托业务系统中累积的大量运营数据，通过全面且多维度的分析，对企业的运营逻辑进行数字建模与优化，进而为企业的日常运营提供指导和支持。它是将物理世界的信息转化为数字形式，实现业务的数据化处理，本质上属于一种先进的管理方法，其核心聚焦于业务信息的构建与管理框架。这正是数智化的生动体现。数字化的愿景是消除业务流程间的数据壁垒，让决策与管理更加数据导向，从而在减少人工干预的同时，大幅提升操作的精准度与效率。数智化的本质是业务创新，是运营管理的智能化创新，是对传统业务模式的革命性颠覆，是对未来业务生态的重新定义。
2025-01-20 17:47:28
1978
原创 临研通视角下的数据资产安全与隐私保护
在临研通的管理架构中，治理模块确保了数据安全与隐私保护的制度化和规范化。在数据安全方面，从企业的生产环境和职场办公环境分别搭建安全控制措施，生产环境依据 DSMM 的数据安全生命周期建设控制点，职场办公环境则根据实际情况落实对应的安全管控措施，建立隔离、阻断和审计于一体的云原生数据防泄漏体系，有效降低机密数据的泄漏风险。识别模块是整个框架运行的开端，通过对法律法规、业务状况、数据状况、商业环境、生态合作和安全风险进行持续的识别，充分了解企业的各类底数台账，是数据安全与隐私保护框架运行的先导条件。
2025-01-20 17:46:39
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