数据资产管理与数据资源入表的关系_数据资产管理对入表的作用-优快云博客

自从财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》以来，在各大型机构内部引发了广泛的讨论，相关从业者心中都存在以下疑问：我们是否需要推进数据资源入表工作？目前我们也正在积极开展数据资产管理工作，那么数据资源入表与数据资产管理之间究竟存在怎样的关系？数据资源入表所涉及的数据资源与数据资产是否是同一概念？数据资源入表和数据资产管理这两项工作，是否都有必要开展呢？

鉴于以上种种疑问，笔者从数据资产管理和数据资源入表这两个关键方面入手，深入剖析它们各自的内涵、工作重点以及相互之间的内在联系。同时，站在企业管理者的视角，进一步探讨在何种具体情形下企业应当推进数据资源入表工作，以及实施数据资源入表能够为企业带来哪些切实的好处，从而为企业的决策提供更为科学、全面的参考依据。

一、数据资产管理的内容

1.1 数据资产管理的定义与范畴

数据资产管理是企业围绕数据展开的一系列管理活动，其范畴覆盖数据从产生到最终消亡的全生命周期。

依据 DAMA（数据管理协会）和 DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）的理念，这是一个集组织架构、管理流程、技术工具以及人员能力为一体的综合性体系，旨在将数据转化为企业可信赖、可高效利用的战略资产。通过有效的数据资产管理，企业能够确保数据在各个业务环节的准确性、一致性和完整性，为企业的战略决策、业务运营和创新发展提供坚实的数据支撑。

1.2 数据标准管理

数据标准管理是实现企业数据标准化的核心环节。它要求企业制定一套统一的数据标准规范，涵盖数据定义、数据格式、编码规则等多个方面。在具体实施过程中：

首先要深入开展企业现有数据状况的调研工作，全面了解企业内部各业务系统的数据使用情况和存在的问题。

然后，结合企业自身的业务需求以及行业通行标准，制定出符合企业实际情况的数据标准。为确保这些标准能够有效落地执行，企业需要对相关人员进行培训，使其熟悉并掌握新的数据标准。

同时对业务系统进行相应的改造升级，从技术层面保障数据标准的严格遵循。借助专业的数据标准管理工具，企业可以实现数据标准的集中化管理和版本控制，便于及时更新和维护数据标准，确保数据在整个企业范围内的一致性和准确性。

1.3 数据模型管理

数据模型管理主要涉及概念模型、逻辑模型和物理模型三个层面。

概念模型是对企业业务领域的抽象概括，它通过定义业务实体以及实体之间的关系，构建出企业业务的基本框架，帮助企业从宏观层面理解业务结构。

逻辑模型则是在概念模型的基础上，进一步细化数据结构和关系，明确数据的存储方式和访问路径，为数据的实际存储和处理提供逻辑指导。

物理模型是数据模型的具体实现，它涉及到数据库的选型、表结构的设计、索引的创建等实际操作，直接影响数据的存储效率和访问性能。

不同类型的企业由于业务特点和数据处理需求的差异，应根据自身情况选择合适的数据模型。例如，互联网企业由于数据量巨大且读写操作频繁，通常会倾向于选择分布式数据库和非关系型数据模型，以满足其对数据处理速度和扩展性的要求。

1.4 元数据管理

元数据管理是对数据背后的数据进行管理，它通过建立元数据信息表，详细记录数据的来源、定义、更新频率、所有者等关键信息。这些信息就像是数据的 “档案”，能够帮助企业清晰地了解数据的来龙去脉，实现数据的溯源和追踪。

在数据处理过程中，元数据管理有助于发现数据之间的潜在关系，优化数据处理流程，提高数据处理的效率和准确性。为了实现高效的元数据管理，企业可以利用 ETL（Extract，Transform，Load）工具从数据源中自动提取元数据，并将其存储在专门的元数据仓储中。

依据 DAMA 和 DCMM 的要求，元数据仓储不仅要存储技术元数据，如数据格式、存储位置等，还要涵盖业务元数据，如业务术语定义、业务规则等，以及操作元数据，如数据的创建时间、修改记录等，从而实现对数据资产的全方位描述和管理。

1.5 主数据管理

主数据管理对于提升企业运营效率、促进部门间协同合作具有重要意义。主数据是企业核心业务实体的数据，如客户、员工、产品等，这些数据在企业的多个业务系统中被广泛使用。主数据管理的流程通常包括确定主数据的范围和标准，通过数据清洗和整合，将分散在各个业务系统中的主数据进行集中管理，建立统一的主数据中心。

同时，为了确保主数据的准确性和时效性，企业需要建立完善的主数据更新维护机制，及时对主数据进行更新和修正。在主数据的共享和分发方面，企业应采用有效的数据共享和分发机制，确保主数据在各个业务系统中的一致性和唯一性，避免因数据不一致而导致的业务混乱和决策失误。

1.6 其他关键管理内容

在数据质量方面，企业应建立全面的数据质量监控指标体系，实时监测数据的准确性、完整性和一致性。参考 DAMA 和 DCMM 的标准，企业需要制定详细的数据质量计划，明确数据质量目标和各部门在数据质量管理中的责任分工。运用专业的数据质量工具，对数据进行清洗、转换和验证，及时发现并解决数据质量问题。通过定期的数据质量评估和持续改进措施，不断提升数据质量，确保数据能够真实、准确地反映企业的业务情况。

数据安全管理是保障企业数据资产安全的重要环节，它涵盖数据加密、访问控制、数据备份与恢复等多个方面。依据 DAMA 和 DCMM 的要求，企业需要建立完善的数据安全策略和制度，对数据进行分类分级管理，根据数据的重要性和敏感性采取不同的安全防护措施。采用先进的加密技术对数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取或篡改；通过身份认证和权限管理机制，确保只有授权人员能够访问和使用数据；建立定期的数据备份和恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况，保障数据的可用性和完整性。

数据价值管理是通过科学的评估方法，确定数据的重要性和潜在价值，为企业的数据利用决策提供依据。参考 DAMA 和 DCMM，企业应结合自身的业务目标和战略规划，运用定量和定性相结合的方法，评估数据对业务的贡献度。例如，通过数据分析挖掘数据的潜在价值，预测数据在未来业务发展中的作用，为数据资产的运营和投资决策提供参考，实现数据价值的最大化利用。

数据共享管理主要是规范数据在企业内部各部门之间以及与外部合作伙伴之间的共享流程，确保数据在安全的前提下实现流通价值的最大化。从 DAMA 和 DCMM 的角度来看，企业需要建立专门的数据共享平台和机制，明确数据共享的规则和审批流程，在保障数据安全和隐私的基础上，促进数据的共享和流通。同时，要建立数据共享的反馈机制，及时了解数据共享过程中出现的问题，并进行相应的调整和优化，以提高数据共享的效率和效果。

二、数据资源入表的内容解读

2.1 数据资源入表的定义与意义

数据资源入表是指企业依据相关的会计规则和标准，将符合条件的数据资源确认为资产，并记录在企业的财务报表中。这一举措具有重要的意义，它不仅能够显著提升企业财务透明度，使投资者、监管机构以及其他利益相关者能够全面、准确地了解企业的资产状况，还有助于提升企业的估值。通过将数据资源纳入财务报表，企业能够更加清晰地认识到数据资产的价值，从而促使企业更加重视数据的管理与利用，加大对数据资产的投入和开发力度，深度挖掘数据的潜在价值，为企业的业务发展和创新提供有力支持。

2.2 数据资源入表的条件与分类

2.2.1 入表条件

数据资源要实现入表，需要满足一系列严格的条件。

首先，数据资源必须是由企业过去的交易或者事项形成的，这意味着数据资源的获取必须有明确的来源和依据。

其次，企业能够拥有或者控制该数据资源，即企业对数据具有排他性的使用权和处置权，能够自主决定数据的使用方式和范围。

再者，该数据资源预期能够为企业带来经济利益，这可以通过数据分析、市场预测等方式进行评估和验证。

最后，数据资源的成本或者价值能够可靠地计量，这要求企业建立科学合理的数据价值评估体系，采用合适的评估方法和模型，对数据资源的价值进行准确计量。

2.2.2 无形资产类数据资源

在满足一定条件下，自主研发、外购、客户及市场数据等可以确认为无形资产。

对于自主研发的数据资源，其研发过程必须规范，具备独特性和可识别性，能够为企业带来独特的竞争优势。例如，企业通过自主研发建立的客户关系管理系统中的客户数据，经过长期的积累和分析，形成了具有企业特色的客户画像和营销策略，这些数据就可以作为无形资产进行确认。

外购的数据资源，只要符合无形资产的确认条件，如购买的专业市场调研报告数据，具有明确的购买合同和价格，且能够为企业的决策提供有价值的信息，也可确认为无形资产。客户数据和市场数据在经过整理和分析，能够为企业带来独特的竞争优势时，也可作为无形资产入表。例如，企业通过对客户购买行为数据的分析，精准定位目标客户群体，制定个性化的营销策略，从而提高市场占有率和销售收入，这些客户数据就具备了无形资产的特征。

2.2.3 存货类数据资源

企业在日常活动中持有以备出售的数据资源，如数据服务公司提供的数据报告，可作为存货进行登记。这些数据报告通常是根据客户的特定需求进行定制化生产，具有明确的销售对象和销售价格。

在确认为存货时，企业需要准确计量其成本，包括数据采集成本、加工成本、销售费用等。例如，一家数据服务公司为某企业提供一份关于市场趋势分析的数据报告，在生产这份报告的过程中，涉及到数据采集人员的工资、数据采集设备的费用、数据分析人员的薪酬以及报告的销售推广费用等，这些成本都需要准确计算并计入存货成本。

2.3 数据资源入表的流程与难点

2.3.1 入表流程

数据收集与梳理是入表的首要步骤。企业需要对内部的数据资源进行全面清查，按照业务类型、数据来源等维度进行详细分类整理。在这个过程中，要详细记录数据的基本信息，如数据规模、数据格式、更新频率等，同时对数据进行初步的质量评估，筛除明显错误和无效的数据，为后续的评估和处理工作奠定良好的基础。例如，一家电商企业在进行数据资源入表时，需要对用户交易数据、商品数据、物流数据等进行分类整理，确保数据的完整性和准确性。

数据价值评估是入表流程的关键环节。企业可以采用多种评估方法来确定数据资源的价值。成本法是通过计算获取和维护数据资源的成本来确定其价值，包括数据采集成本、存储成本、处理成本等。收益法是预测数据资源未来可能带来的经济收益，并将其折现到当前以评估价值，这需要对数据的应用场景和潜在收益进行深入分析和预测。市场法是参考市场上类似数据资源的交易价格来确定自身数据的价值，这要求企业能够获取到准确的市场交易信息。在实际操作中，往往需要综合运用多种方法，以确保评估结果的准确性和可靠性。

完成价值评估后，进入合规性审查阶段。企业需要依据相关的会计准则、法律法规以及行业规范，对数据资源入表的合规性进行严格审查。这包括确认数据的权属是否清晰，数据的获取和使用是否符合隐私保护和数据安全要求，以及入表的会计处理是否符合规定等。例如，企业需要确保数据的采集和使用经过了相关用户的授权，数据的存储和传输符合数据安全标准，入表的数据在会计处理上遵循了会计准则的规定。只有通过合规性审查的数据资源，才能进入下一步的会计处理流程。

会计处理是入表的最后一个环节。企业根据评估结果和合规审查情况，按照会计准则的规定，将数据资源确认为相应的资产类别，并在财务报表中进行准确的记录和披露。在会计处理过程中，要确保数据的计量、分类和披露符合规范，以便为财务报表使用者提供准确、有用的信息。例如，对于确认为无形资产的数据资源，要按照无形资产的会计处理方法进行摊销和减值测试，并在财务报表中正确披露相关信息。

2.3.2 现存难点

确权问题是数据资源入表面临的主要难点之一。由于数据具有无形性和易复制性的特点，其所有权和使用权的界定相对复杂。在企业内部，不同部门可能参与了数据的产生和使用过程，导致权属关系模糊。例如，市场部门收集的客户数据，在销售部门、客服部门等多个部门都有使用，这些部门对数据的贡献程度不同，如何确定数据的归属权成为难题。在企业外部，与合作伙伴共享数据时，也可能出现权属争议。目前，虽然有一些法律法规对数据权属进行了原则性规定，但在实际操作中，仍缺乏明确、具体的实施细则，给企业的数据资源入表工作带来了很大的不确定性。

后续计量也是一个棘手的问题。数据的价值并非一成不变，它会随着市场环境、业务需求和技术发展等因素的变化而波动。然而，目前缺乏统一、被广泛认可的数据资产计量模型。不同的计量方法可能导致数据资产价值的巨大差异，这使得企业在对数据资产进行后续计量时面临困惑。例如，采用历史成本法计量数据资产，虽然操作简单，但无法反映数据资产的真实价值变化；而采用公允价值法，又面临市场数据难以获取、评估主观性较强等问题。此外，数据资产的折旧和摊销方法也尚无定论，这进一步增加了后续计量的难度。

三、数据资产管理与数据资源入表关系探究

3.1 两者相互关联的理论依据

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了数据资源作为资产的会计处理原则，为数据资源入表提供了具体的操作指南。《关于加强数据资产管理的指导意见》强调了数据资产管理对企业数据资产化的重要性，从政策层面推动企业重视数据资产管理工作。这些政策文件表明，数据资产管理和数据资源入表在政策层面相互关联，共同服务于企业数据资产的有效管理和利用。它们为企业在数据资产管理和数据资源入表过程中提供了政策依据和方向指引，促使企业在实践中不断探索和完善相关工作。

3.2 数据资产管理对数据资源入表的支撑作用

3.2.1 数据质量保障

某金融企业在数据资源入表前，通过完善的数据质量管理体系，运用数据质量管理工具设定监控指标，对海量客户数据进行清洗、校验和整合。该企业建立了严格的数据质量标准，对数据的准确性、完整性和一致性进行实时监控。通过数据清洗，去除了重复、错误和无效的数据；通过数据校验，确保数据符合预设的格式和规则；通过数据整合，将分散在不同系统中的客户数据进行统一管理。经过这些措施，大幅提升了数据的准确性，为数据资源入表提供了可靠的数据基础。在数据价值评估环节，高质量的数据使得评估结果更能准确反映数据的潜在价值，确保了数据资源入表的科学性和合理性。

3.2.2 数据权属明晰

浙江某企业在数据资产化过程中，成立了专门的数据权属管理小组。该小组对企业内部的数据进行了全面梳理，详细调查数据的来源、产生过程、使用情况以及涉及的部门和人员。通过与各部门的沟通协调，明确了数据的所有权归属于市场部门，其他部门享有特定的使用权。例如，对于市场调研数据，市场部门负责数据的收集和整理，拥有数据的所有权；销售部门在开展业务时可以使用这些数据进行客户分析，但需遵循市场部门制定的数据使用规则。这一举措不仅解决了数据权属争议，还为数据资源入表提供了清晰的权属依据，确保数据资产在财务报表中的准确登记。

3.2.3 数据价值评估基础

某互联网电商企业运用收益法和市场法评估用户交易数据价值。在采用收益法时，该企业结合历史交易数据、市场趋势和企业战略，预测这些数据在精准营销、个性化推荐等方面可能为企业带来的未来收益。通过对用户购买行为的分析，发现用户数据能够帮助企业提高营销转化率，增加销售收入。在采用市场法时，参考市场上同类数据的交易价格，对自身数据进行对比评估。例如，了解到同行业其他企业在出售类似用户数据时的价格范围，以此为参考确定自身数据的价值。综合多种评估方法，确定了数据资产的价值，为数据资源入表提供了可靠依据，真实反映了企业的数据资产。

3.3 数据资源入表对数据资产管理的推动作用

3.3.1 提升数据管理意识

自相关政策实施后，众多企业的数据管理意识显著提升。以成都金牛城市建设投资经营集团有限公司为例，在数据资源入表工作推进前，公司内部对数据的重视程度相对较低，数据管理较为分散，缺乏统一的规划和标准。随着数据资源入表工作的开展，公司意识到数据资产的重要性，开始组建专业的数据管理团队，加大对数据管理的投入。公司领导亲自参与数据管理战略的制定，明确数据管理目标，将数据管理纳入企业的核心业务范畴。同时，组织全体员工参加数据管理培训，提高员工的数据意识和数据操作技能，形成了从上到下重视数据管理的良好氛围。

3.3.2 完善数据管理体系

上海某企业在数据资源入表过程中，为满足入表要求，全面完善了数据管理体系。在数据管理流程方面，重新梳理了数据采集、存储、处理和共享的各个环节，制定了详细的数据管理流程规范，明确各环节的责任人和时间节点，确保数据的高效流转和利用。例如，规定了数据采集的频率和方式，数据存储的格式和位置，数据处理的流程和标准，以及数据共享的审批流程和权限设置。在数据管理制度方面，建立了严格的数据质量管理制度，对数据的准确性、完整性和一致性进行实时监控和考核；同时，完善数据安全管理制度，加强数据加密、访问控制和数据备份等措施，保障数据的安全。在组织架构方面，设立了独立的数据管理部门，负责统筹协调企业的数据管理工作，并在各业务部门设置数据管理员，形成了完整的数据管理组织架构，有效提升了数据管理的效率和专业性。

四、企业推进策略与实践建议

4.1 启动数据资源入表工作的必要性分析

从企业战略发展角度来看，若企业将数据视为核心资产，致力于通过数据驱动业务创新与增长，那么启动数据资源入表工作十分必要。数据资源入表能直观反映企业数据资产价值，提升企业在资本市场的吸引力。例如，对于以数据为关键生产要素的互联网企业、金融科技公司等，清晰的数据资产展示有助于吸引投资者关注，为企业融资、并购等战略活动提供有力支持。

从财务角度而言，若企业的数据资源在日常运营中发挥着重要作用，且能准确计量其成本与预期收益，入表可以更全面、准确地反映企业财务状况。这有助于企业管理层做出更合理的财务决策，如预算分配、成本控制等。同时，对于有上市计划或已上市的企业，规范的数据资源入表能够满足监管要求，提升财务报告的可信度和透明度。