【数据科普】一文读懂数据资产入表全流程

随着财政部印发的《企业数据资源会计处理暂行规定》（以下简称“《暂行规定》”）于2024年1月1日正式实施，各种企业各类数据资产已经陆续入表。咨询机构、数科公司等等提供数据资产入表相关服务的公司均已完成了企业数据资产化的服务流程，今天用一篇文章讲清“数据资产入表”全流程。

一、数据资产入表全流程

根据目前各大数据资产入表的咨询机构、数科公司提供的服务来看，数据资产入表服务链一共有十一部分：

• 调研和需求分析

• 数据治理

• 数据资源梳理

• 数据资产合规确认

• 数据资产登记上架

• 数据质量评价

• 数据资产价值评估

• 数据资产入表

• 数据资产平台建设

• 数据资产价值化

• 数据资产金融化

以下分别对这十一个服务进行简单介绍。

二、数据资产入表十一大服务

2.1 调研和需求分析

数据资产入表的第一步便是对目标企业进行调研和需求分析，主要分为三个部分：

1. 现状调研：数据管理现状调研、数据领域现状调研、系统现状调研、资料收集整理

2. 现状分析：现状评估->管理分析->差异分析->分析报告

3. 项目目标：行业趋势、财务目标、领先实践、金融目标

在这一服务环节，通常对服务企业的交付物是《数据资产调研报告》

2.2 数据治理

无论是已经完成关键业务数字化建设的企业还是未完成信息化转型的企业，数据资产入表的第一步便是数据治理服务，数据治理是指对数据进行管理和控制的一系列活动和过程，旨在提高数据的质量、可用性、安全性和价值。

数据治理通常包含七步：数据质量评估、数据接入、数据清洗、数据质检、数据的检验与校验、数据融合、数据归档与存储

通过数据治理七步，可以达到将数据进行资源化的过程

在这一服务环节，有两种可能的交付物：

• 一种是文档类，通常交付《数据治理规划方案》、《数据标准手册》、《数据质量评估报告》、《数据安全策略文档》、《元数据管理文档》；

• 另一种是工具类交付物，根据不同需求交付数据治理平台、数据清洗工具或数据可视化工具。

2.3 数据资源梳理

为企业梳理适合作为数据资产入表的数据资源，进行必要的整理、加工或数据治理，建立数据资源目录，确定入表的数据范围和体量。

通过对接企业的数据仓库、数据平台完成企业现有的数据资源进行梳理。落实数据标准，明确数据边界。同时盘点企业数据资产，包括但不限于数据资产对象的识别、数据分类分级、数据使用权限等。

这一过程使得企业清晰了解其数据资产的构成和状态，为后续的企业数据资产入表的合规确认和入表管提供重要依据。

这一服务环节通常交付物是《企业数据资产目录》、《数据资产盘点报告》。

2.4 数据资产合规确认

通常对数据处理活动中所涉及业务场景、数据处理流程以及安全管理情况进行分析，对存在的问题提出整改建议，确保数据资产来源、处理、权属、应用的合规性

法律服务团队深入调查企业的基本情况、业务情况、数据资源来源的合规状况。调查企业数据开发利用整个生命周期中的数据处理过程能够满足现行法律法规、规范性文件和技术标准的要求。

这一服务环节通常交付物是《DAC法律意见书》

2.5 数据资产登记上架

为企业选择合适的数据资产登记机构，完成企业数据资产确权登记，取得相应权证材料。

数据产品上架交易阶段是数据资产价值实现的重要环节，是指将开发为数据服务或产品的数据资产转化为可流通的数据要素商品，需要在正规的数据交易市场平台上进行确权、登记、商家和交易的过程，以实现数据要素交易流通的合法合规。

这一服务环节通常的交付物是：《数据资产登记上架证明》（各大数据交易所登记挂牌证书）

到以上这一步时，已经可以做数据资产入表操作，但为了实现数据服务的全链条服务，以及数据资产价值的挖掘，还是要通过以下服务来实现目标。

2.6 数据质量评价

数据质量评价是确保数据可靠性、可用性和价值的重要过程。

为支撑企业数据资产的可用价值进行有效评估，需首先完善对数据资源质量的评估，由第三方专业的数据质量评估机构，根据《GB/T 36344-2018 信息技术数据质量评价指标》和《数据资产评估指导意见》（中评协〔2023〕17 号）对企业的数据资产进行质量评估。并得出数据质量评价。

这一服务环节交付物为：《数据质量评估报告》

2.7 数据资产价值评估

由具有评估资质的数据资产评估机构根据《数据资产评估指导意见》对企业入表数据资产的潜在价值进行评估。主要基于数据资产的应用场景、价值化路线、入表后对公司现金流量影响、数据资产在未来为企业带来预期收益以及在市场其他潜在价值影响等因素，估算数据资产公允市场价值。

这一服务环节交付物为：《数据资产价值评估报告》

根据实际服务情况分析，这一环节各机构的服务价格大多根据估值金额进行调整。

2.8 数据资产入表

依据《暂行规定》制定数据资产会计实务制度和会计处理准则。将数据资产开发成本会计计量结果地计入财务报表中。这一过程中，包括升级完善企业资产负债表、利润表和现金流量表等关键财务报表的编制改造。构建会计分录目录以实现对入表数据资产编制恰当分类和计量的会计凭证，确保数据资产能够在财务报表中得到准确反映。

这一环节交付物为：《财务咨询服务实施报告》

如果想了解这一环节具体内容，可以移步BigData专家上一篇文章《一文读懂数据资产入表基本流程》进行了解。

2.9 数据资产平台建设

这一服务是可以说是各大提供数据资产入表数科公司的利润大头项目，帮助企业构建持续化数据资产入表信息化平台，支撑企业在未来几年数字化转型与数据要素价值开发过程中进行有效的数据资产持续转化。

数据资产平台为一个数据中台的plus版，通常具备数据归集、数据治理、资产管理、数据服务、数据总览等功能

这一环节交付物为一个平台工具类交付物，通常名称叫做“企业数据资产运营管理平台”。

2.10 数据资产价值化

这一环节通俗点来说就是数据资源的应用场景挖掘，对数据资源进行场景设计、数据产品设计和实现。应用场景挖掘是提升数据资产价值的重用步骤。这一环节理论上是数据资源梳理的附加服务。

通过对行业的深入研究，结合市场需求，基于企业数据资源特点，对数据资源的价值特性和潜在应用领域进行分析，帮助企业分析数据资源的预期收益可行性，设计打造实用的数据应用场景，规划和研发数据模型或数据产品，实现数据价值的最大化。

例如如下表中实例：

2.11 数据资产金融化

金融创新是数据资产入表的价值所在

根据企业数据资产入表和上市交易情况，保险、银行、证券交易所等金融机构，为企业提供以数据资产为核心的各种金融创新服务。

根据金融机构的要求审核数据资产并向金融机构出具评估报告、法律和会计意见等。

包括但不限于：股权融资、贷款融资、发债融资、数据信托、资产证券化等。

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