原创 【数据资产入表】数据资源盘点完全指南

5️⃣ 数据资源盘点计划表示例。3️⃣ 数据资源盘点实施路径。2️⃣ 数据资源的盘点与识别。1️⃣ 数据资源盘点范围。4️⃣ 数据资源目录示例。

原创 【数据资产】数据资产全过程管理：交易流通的“安检指南”

在数据交易流通的实际场景中，数据资产的管理和安全性需求因行业、业务模式和交易方式的不同而有所差异。本文将从数据资产全过程管理的角度，深入分析交易流通过程中常见的安全隐患，并结合实际场景，为您提供一份系统的“安检指南”，帮助您在数据资产管理中规避风险，提升价值。企业若未能从技术、管理和法规等多维度全面应对数据资产交易的安全问题，则难以构建一个安全可信的数据交易流通环境。根据数据的重要性和敏感性，将数据分为不同级别（如普通数据、敏感数据、核心数据）。确保数据的来源合法、合规，避免使用未经授权或非法获取的数据。

原创 【数据安全】数据全生命周期安全风险

随着互联网技术的迅猛发展，特别是大数据技术正加速融入各行各业的关键应用领域，数据的价值日益凸显，已然成为国家不可或缺的基础性战略资源。一方面，各行业依托数据进行业务运营，个人则通过数据享受更为便捷的消费服务；另一方面，数据安全问题也已跃升为全球瞩目的焦点。具体而言，数据安全正面临以下诸多风险。

原创 【数据要素】全解数据要素生命周期

数据要素是指在经济活动中能够作为生产要素发挥作用的数据资源。随着数字经济的快速发展，数据要素已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的重要生产要素。非排他性：数据可以被多个主体同时使用，不会因为一方的使用而减少其他方的使用价值。非竞争性：数据的使用不会导致资源的耗尽，反而可以通过共享和流通实现价值的放大。非损耗性：数据在使用过程中不会像传统资源那样出现损耗，反而可以通过不断更新和优化提升其价值。推动经济增长：数据要素能够优化资源配置，提高生产效率，创造新的经济增长点。

原创 【史上最权威】企业数据资产价值化-经典实战解决方案 | 私信或评论可提供175页PPT下载方式

在数字经济的大潮中，数据资产如同一座待发掘的金矿，蕴含着无限的价值与潜力。然而，如何有效地挖掘这座金矿，将数据资产转化为推动企业和社会发展的强大动力，却是一个复杂而深刻的课题。今天，我们将带您深入探索企业数据资产价值化-经典实战解决方案，为您揭示数据资产资本化的奥秘。数据资产，作为数字经济的核心要素，已逐渐成为推动经济社会发展的新引擎。它不仅仅是企业内部管理决策的依据，更是市场上流通交易的重要商品。数据资产的形成，离不开有效的数据管理和运营。

原创 【数据要素】加快数据系统建设，释放数据要素价值 | 附下载

在数字经济时代背景下，数据已成为驱动社会发展的第五大生产要素，与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等共同构成了现代经济体系的基础。

原创 【数据合规】数据资产合规-全景解读及实践指南 | 附下载

同时，数据资产的法律规范体系也在不断完善，包括《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列法律法规的出台，为数据资产的安全合规提供了有力保障。数据资产入表的意义在于提升全社会对数据要素的认知，提高企业数据资产信息披露的质量，以及减少数据要素型企业与投资者之间的信息不对称。这些交易所通过建立集数据登记、评估、共享、交易、应用、服务于一体的数据流通机制，为数据资产的高效流通提供了有力支持。只有建立完善的数据资产合规体系，才能确保数据资产的安全合规流通，解锁数据的新价值。

原创 【数据资产】掌握数据资产入表精髓：一站式解决方案与案例分析（含图示）

1、数据要素相关的概念数据资源（Data Resource）数据资源是指为以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。区别数据与数据资源的依据主要在于数据是否具有使用价值。具体 而言，经过收集、存储、运维后形成的电子化、规模化、能够为组织（政府机构、企事业单位等）产生一定价值的数据被视作数据资源。数据资产（Data Asset）

原创 【数据规划】数字化转型战略咨询及IT总体规划

原创 【数据治理】如何提升数据质量？| 附实战指南与模板下载

本文将为大家详细介绍数据质量的基础、规则、指标、探查、保障机制以及清洗方法，并提供实战文档和模板下载，帮助大家更好地解决数据质量问题。数据质量管理（Data Quality Management）是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动。数据清洗是存量数据质量提升的关键步骤，它可以使数据更好地支持数据分析和数据洞见。数据质量规则是数据质量最核心的内容，其设计的全面性和合理性直接决定了数据的质量。

原创 【数据安全】一图看懂｜我国数据出境合规指引

指出个人信息处理者因业务等需要，确需向中华人民共和国境外提供个人信息的，应当具备通过国家网信部门组织的安全评估、按照国家网信部门的规定经专业机构进行个人信息保护认证、按照国家网信部门制定的标准合同与境外接收方订立合同等条件之一。在当今数字化时代，数据的跨境流动已成为常态，然而，如何确保数据的安全与合规出境，成为了每一个数据处理者必须面对的重要课题。我国数据出境的合规管理是一项复杂而重要的任务。强调了关键信息基础设施的运营者在境内运营中收集和产生的重要数据的出境安全管理，适用《网络安全法》的规定。

原创 【数据库批量删除】MySql通过 Procedure 循环删除数据

如果通过 delete from 【表名】 where 【条件】 直接删除，可能会由于数据量过大，事务执行时间过长，造成死锁。通过 Procedure 使用循环的方式，分批删除分批提交事务。在日常使用运维中，一些特殊情况需要批量删除陈旧或异常数据。

原创 【数据价值化】数据资产实务九问九答：估值、入表、交易和合规要点！

2022年12月，国务院正式印发《关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”），提出建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，为未来构建适应我国国情的数据交易市场体系提供了基本遵循和行动指南。另一方面，虽然根据法律规定，在对个人信息进行“匿名化”处理后便不属于个人信息，企业可以享有更大的处理权限，但实际上，不同于“数据脱敏”，“匿名化”标准本身实务判断难度较大，企业应谨慎认定个人信息已被“匿名化”处理而随意进行处理。实践中，遵循“先分类再分级”的原则数据分类分级。

原创 【数据价值化】数据资产价值实现：入表、交易、融资和代运营

在当今数字化时代,数据已经成为企业最宝贵的资源之一。如何有效管理和利用数据资产,实现数据价值最大化,已成为众多企业面临的重要课题。本文将深入探讨实现数据资产价值的。通过剖析这四种方式的内涵、流程、关键点以及优势和挑战,为企业盘活数据资产、增强数据驱动力提供参考和指引。

原创 【数据价值化】数据资产入表前，你必须了解的五大风险点！

随着信息技术的迅猛发展，企业数据资产已成为推动企业发展的核心力量。然而，在将数据资产纳入财务报表的过程中，企业也面临着诸多风险，其中刑事风险尤为突出。这不仅关系到企业的稳健运营，更直接影响着企业的声誉和未来发展。因此，深入探讨数据资产入表的刑事风险管理至关重要。

原创 【数据价值化】拟数据资产入表的法律尽职调查要点（数据合规）

数据来源合规性是确认企业数据持有、加工、经营等权属的基础，确保数据来源合法性，一方面是贯彻《数据二十条》“以维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前提”的基本要求，另一方面也是明晰各方权利义务关系、降低数据交易流动风险所必需。

原创 【数据价值化】什么是数据资产入表？

国家层面对数据要素市场化的政策导向主要强调在处理数据的合法合规，保护数据不会被非法获取、篡改或滥用，数据的存储、传输和处理过程中采用了安全的技术和加 密手段，以保障数据的完整性和机密性，推崇数据的共享和开放，以促进创新和经济发展，倡导建立健全的数据治理机制，通过明确的政策和规范，对数据的收集、存储、使用和共享进行规范管理。数据资产入表是数据资产价值化的闭环之举，将企业数据资产以会计科目和货币化形式呈现，将推动企业数据资源向数据资产转变，形成规范的数据资产开发、运营和管理体系，提升企业数据治理能级。

原创 【数据治理】一文读懂时序数据治理

时序数据（Time Series Data）是指按照时间顺序记录的一系列观测值或事件。每个观测值都与一个特定的时间点或时间段相关联，这些数据点通常以固定或不固定的间隔进行采集。时序数据在许多领域都有广泛的应用，尤其是在金融、气象、医疗、制造业和物联网（IoT）等领域。时序数据的定义时序数据可以被定义为一组按时间顺序排列的数据点，其中每个数据点包含以下两个主要部分：1. 时间戳：表示数据点被记录的具体时间。时间戳可以是秒、分钟、小时、天、周、月或年等不同的时间单位。

原创 【数据价值化】企业数据资产入表-前期准备工作1

财务的制度流程指的是，因为数据资产入表，无非就是无形资产、存货或者是进入损益三种情况，涉及到会计制度里有关数据资产怎么计量、怎么认定，那么相应的基于前期梳理要做相应适配，比如在什么类型的数据在满足什么条件下可以作为无形资产，在满足什么条件下可以作为存货，在不满足什么条件下要作为损益进入当期费用，这个是相关的会计政策、会计制度要做相应的调整和优化。对于数据资产入表，目前市场大多是在探索中进行，很多走在前面的企业已经开始着手部署入表工作，也有一些企业也有相关的入表计划，但不知道从何处入手。

原创 【数据分类分级】企业数据分类分级分几步？6大步骤清晰明了！

核心步骤概览： 数据资产梳理：全面了解企业的数据资产，包括结构化和非结构化数据。 制定内部规则：根据行业标准和企业特点，制定适合的数据分类分级细则。 实施数据分类：对数据进行分类，识别特殊类别数据。 实施数据分级：对数据进行分级，确定数据的安全级别。 审核上报目录：审核分类分级结果，形成数据目录并上报。 动态更新管理：根据数据变化，定期更新数据分类分级体系