一、什么是数据资产管理？

数据资产管理其实和管理土地、机器设备、人力资源是一样的，旨在有效地收集、维护、分析和利用企业数据，以便更好地理解、评估和最大化数据的价值。

6个数据资产管理关键点

▪ 数据采集和存储：确保数据以可管理的方式被采集、存储和保存，以便随时访问。

▪ 数据质量和准确性：确保数据的质量和准确性，以防止错误决策和不准确的分析。

▪ 数据分类和标记：对数据进行分类和标记，以便更好地管理敏感信息和合规性。

▪ 数据分类和标记：建立有效的访问控制措施，以确保只有授权人员可以访问数据，并且可以安全地分享数据。

▪ 数据分析和报告：利用数据进行分析和生成有关业务运营、客户需求和市场趋势的报告。

▪ 数据备份和恢复：实施数据备份和恢复策略，以确保数据在意外故障或灾难事件中不会丧失。

10个数据管理职能

▪ 10个数据管理职能

▪ 数据治理

▪ 数据架构管理

▪ 数据开发

▪ 数据操作管理

▪ 数据安全管理

▪ 参考数据和主数据管理

▪ 数据仓库和商业智能管理

▪ 文档和内容管理

▪ 元数据管理

▪ 数据质量管理

二、企业如何进行数据资产管理？

1、构建数据体系

构建企业数据体系之前，需要先梳理清楚企业数据资源管理的业务体系，才能保证数据来源的可靠性。

数据的业务体系，首先从数据的整个生命周期来看每个阶段都需要什么数据做支撑，才能形成庞大的数据体系，然后再基于业务体系去划分数据体系，具体解决的思路、业务流程以及需要注重的功能点如下图所示：

2、建立数据标准体系

梳理汇总企业现有的各类业务的数据标准后，筛选出可直接参考和使用的标准与行业标准相互结合，制定出新的数据标准体系，形成一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，提升数据质量，最终实现企业数据资源的统一管理和展现。

3、数据资源整合

通过汇集企业全域级数据，做数据资源整合，为业务融合提供有利支撑。

1）构建数据画像，理清数据脉络

数据分类：基于业务体系进行数据分类，建立数据资源目录，对各类数据进行相应的描述数据关系：明确数据之间的流转关系，设计出合理的数据流路径，统一数据的口径责任主体：确定数据生命周期中每个阶段数据的责任主体和归属状态

2） 构建数据管理，规范数据秩序

数据存储管理：基于集中统一共享，分层分级管理的思路原则，对于不同类型的数据，采用不同的数据存储方式。

数据规整入库：对已存入数据库中的数据、未建库的数据以及各种纸质/电子文档数据进行统一规整，建立数据入库标准与秩序，保证数据有序存储和使用的便捷性。

数据更新管理：在机制和工具上设置双重保障的前提下，保障数据更新管理的规范性、安全性和隐私性。建立完善的动态更新机制和操作规范流程，对数据进行统一管理，为数据入库更新提供有效的支持；同时，结合数据库更新管理系统对数据进行安全检测、入库更新、数据导出，提供全链路的保障机制。

3） 提供数据内外共享服务

在确保数据安全和数据隐私的前提下，设计合理的数据共享与数据服务。

三、数据资产入表六步法

01 土地财政趋向饱和，数据成财政新引擎

在全球数字化转型的大趋势下，数据交易市场有望推动数据要素价值的开放共享和流通。

据信通院测算，2021年全球47个重要经济体的数字经济增加值规模高达 38.1 万亿美元，我国2021年数字经济规模也已达到7.1万亿美元。数据之于数字经济的价值不言而喻。

与此同时，数据重要性提升，2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴，与土地、劳动、资本、技术等传统生产要素并列。2020年4月中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中正式将数据作为生产要素单独列出，提出要加速培育数据要素市场。数据正式成为社会经济生产活动所需要的基本资源之一。

02 数据急需转为财政收入的四大原因

根据我国国情，我国需要从土地财政转向数据财政。其主要原因有以下四点：

1.土地资源的有限性：土地是固定的生产要素，其供给量有限。随着城市化进程的加快，土地资源日益紧张，土地财政模式的可持续性受到质疑。同时，过度依赖土地财政可能导致土地资源的过度开发和浪费。

2.数据经济的崛起：在信息技术飞速发展的背景下，数据已成为新的生产要素和经济增长点。数据财政可以更好地支持和服务于数据经济的发展，推动数字经济创新和转型。

3.促进经济结构优化：数据财政可以促进经济结构优化升级。数据资产的运用可以推动产业结构调整，引导资金、人才等资源向高附加值、高技术产业转移，有助于提高国民经济整体竞争力。

4.满足社会发展需求：数据财政有利于满足社会发展需求。通过数据资产的流通、管理和应用，政府可以更好地了解社会需求，优化公共资源配置，提高公共服务质量和效率。

总之，从土地财政转向数据财政是适应新时代经济发展的需要，有助于实现经济可持续发展，提高政府治理能力，满足社会发展需求。

03 数据成资产路漫漫，数据流通面临三大挑战

数据流通的道路是困难曲折的，根据全国信标委大数据标准工作组所制定的数据要素流通框架，数据要素流通主要涉及到：

1）政策和法律法规；

2）流通制度；

3）流通模式；

4）流通技术；

5）流通标准。

以上构成了数据要素流通总体框架。

政策和法规作为数据要素流通的基础，为数据产品交易的规范化和权属关系提供了指引，进而演化出有实践意义的数据流通要素制度，包括数据权属制度、数据评估制度、数据流通制度和数据监管制度。在确立政策法规和制度后，市场化运营逐步形成了数据要素流通模式，包括数据登记模式、数据定价模式、 数据交易共享模式和数据服务运营模式。

另外，数据要素流通技术则作为构成上述模式的筋骨，其背后所搭载的区块链和隐私计算等技术，实现数据价值流通突破所属权的限制，达到“数据可用不可见”，是近年来数据交易领域发展过程中的重要驱动引擎。在制度、模式和技术齐备后，数据要素流通标准将整个数据要素流通框架串联在一起，从而形成规范化运营和价值流动的闭环。

数据流通面临的挑战主要包括以下三个方面：

1.数据本身的安全：随着数据量的快速增长，如何确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性成为一大挑战。数据泄露、篡改和丢失等安全问题日益凸显，需要采取有效的加密、脱敏和备份等技术手段来保护数据本身的安全。

2.数据流通活动的合规性：数据流通涉及多个主体和环节，如何确保数据流通活动的合规性是一个重要挑战。包括数据采集、处理、分析和使用的合规性，以及跨行业、跨部门、跨境的数据流通的合规性。

3.数据流通设施的安全：随着数据流通设施的日益重要，如何确保数据流通设施的安全成为另一个挑战。这包括硬件设备的安全、软件系统的安全以及网络安全等方面。

04 五大措施应对数据安全挑战

应对这些挑战，可以采取以下一些措施：

1. 完善数据安全法律法规：建立健全数据安全法律法规体系，明确数据安全保护的基本要求和规范，加强数据流通的监管。

2. 提高数据安全技术水平：不断研发和应用新的数据安全技术，提高数据加密、脱敏、备份等技术手段，确保数据本身的安全。

3. 建设数据安全防护体系：建立完善的数据安全防护体系，包括数据安全策略、安全技术、安全管理等方面，形成全方位、多层次的数据安全防护网。

4. 强化数据安全培训与教育：加强对数据安全知识的培训与教育，提高数据流通参与者的安全意识，降低数据安全事件的发生。

5. 加强国际合作与交流：面对跨境数据流通的挑战，加强国际合作与交流，推动制定国际数据安全标准与规范，共同维护全球数据安全。

总结：第一部分讲到了土地财政趋向饱和，数据成为财政收入新引擎。详说了原因、所遇到的困难挑战以及应对之策。

05 数据资产入表【六步法】

数据资产入表是指将企业的数据资源在财务报表中予以体现，以反映企业在数据要素方面的投入和收益。为了实现数据资产入表，企业需要满足一定的条件，并按照一定的路径进行操作。

我们致力于国有数据资产增值运营，在近二十年的数据探索经验中，我们总结出了数据资产【六步入表】法:

1.确认数据资产：企业需要梳理并确认自身的数据资源，明确哪些数据具备成为资产的条件。这包括企业内部生成的数据以及从外部获取的数据。

2.满足资产定义：为了将数据资源纳入财务报表，企业需要证明自己拥有或控制这些数据，并预期在未来一定时期内从中获得经济利益。这可能需要通过合同、授权等方式来证明对数据的控制权和使用权。

3.确定数据资产的计量方法：企业需要根据数据的特性以及其为企业带来的经济利益，确定适当的计量方法。这可能包括原始成本法、折旧法、公允价值法等。

4.制定会计政策：企业需要制定相应的会计政策，以规范数据资产的会计处理方法。这包括数据资产的初始确认、后续计量、减值测试以及终止确认等方面的规定。

5.编制财务报表：根据会计政策和相关准则，企业需要将数据资产纳入财务报表，并与其他资产、负债和权益项目进行恰当的分类和计量。这可能涉及资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表的编制。

6.披露相关信息：企业需要在财务报表中披露与数据资产相关的信息，包括数据资产的类别、数量、价值、来源以及对企业经营业绩的影响等。这将有助于提高财务报表的透明度和可比性。

总之，数据资产入表是一个复杂的过程，需要企业充分了解自身数据资源，满足资产定义，并按照会计准则和政策进行恰当的会计处理。这将有助于提升企业财务报表的质量和透明度，为企业融资和投资者决策提供更有力的支持。

我们希望通过构建大数据资产流通交易服务平台，推动我国大数据产业的发展，实现数据价值的最大化。在上述描述的数据资产入表路径中，我们可帮助企业进行数据治理，从而将企业的数据资源转化为数据产品，为数据资产入表做准备。另外，我们有多年的数据价值发现及数据价值提升的经验，对于企业数据资产评估时合理评估资产价值提供依据。

06 数据要素产业链上的不同角色为何要进行数据入表

从上图可以看出，数据资产入表对数据要素产业链上各个角色都提出更高要求。企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。因此数据产业链上的角色者应当尽快尽快跨进数据资产入表的门槛。

07 数据要素产业链上的不同角色进行数据入表的原因有以下几点：

1.明确数据产权：数据入表有助于明确数据产权，使数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置，有利于各参与方按照约定的规则进行数据交易和合作。

2.促进数据流通和交易：数据入表有助于建立场内外结合的数据要素流通和交易制度，进一步促进数据资源的流动和交换，为产业链上的企业提供更多的商业机会。

3.合理分配收益：数据入表有助于遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，实现数据要素的贡献值分配，使各参与方能够按照其对数据的投入和贡献获得相应的收益，激发产业链上的各方的积极性。

4.加强数据安全治理：数据入表有助于加强数据安全治理，通过建立完善的数据安全管理制度，确保数据在产业链内的安全流通和应用，防止数据泄露、滥用等风险。

5.有利于企业估值和融资：数据资产入表有助于企业对数据资源进行合理估值，从而提高企业在资本市场的吸引力，为企业融资提供更多的可能性。

6.推动数字经济的发展：数据资产入表有助于推动数字经济的发展，使企业能够更好地利用数据资源进行创新和转型，提高生产效率，实现经济高质量发展。

综上所述，数据要素产业链上的不同角色进行数据入表有助于明确数据产权、促进数据流通和交易、合理分配收益、加强数据安全治理、有利于企业估值和融资以及推动数字经济的发展。

在未来，数据将成为企业发展和竞争的关键因素，而数据资产入表则是企业将数据资源转化为商业价值的重要步骤。通过数据资产入表，企业能够更好地管理和使用数据资源，提高生产效率，开拓新的商业机会，增强企业竞争力。同时，数据资产入表也将推动整个数据要素产业链的发展，实现数据价值的最大化，为社会和经济发展带来更大的贡献。希望通过本文的分享，能够为相关企业提供一些启示和帮助，共同推动数据要素市场的繁荣和发展，促进数字经济的健康发展。

四、数据资产管理策略

建议采纳“1+4+n”的综合性模式，该模式紧密贴合企业既定的整体战略规划，旨在实现双重目标：一是服务于企业的日常运营与管理，二是促进数据资产的深度挖掘与价值变现。

1个策略

企业数据资产运营管理“一个策略”的核心意义在于，它紧密围绕数据这一核心要素，旨在将数据的提供者、开发者、消费者、管理者以及决策者有效聚合，形成一个协同共进的生态系统。整合内部与外部数据源，形成统一数据池，通过精细加工转化为实用资产，确保数据规范、可访问，助力消费者便捷获取，最大化数据价值。通过元数据管理智能和人工补录完善的方式盘点全部数据资源，资产目录的活化功能保证目录能及时的反映资产结构的变化。

4个能力

关于数据资产对外提供，需构建四大核心能力：数据集成能力、治理能力、资产规划开发能力、资产服务运营能力。首先整合数据资源，提升数据质量；其次进行盘点资产，定制化开发数据产品；最后构建类似电商的数据运营平台，方便消费者获取。内部需完善数据接口，确保顺畅流通。这些措施共同推动数据资产价值的最大化。

N个场景
需在企业内部积极构想并构建多样化的业务应用场景，首要任务便是对原始数据进行系统性分析，以揭示其背后的价值与潜力。以客户分析为例，可依托现有数据资源，并适当引入外部数据源，通过全面深入的分析，构建出客户的360度全方位画像。这一画像不仅详尽描绘了客户的个人特征，还能为后续的精准营销、个性化服务提供有力支持，并促进画像数据的广泛应用与共享。

项目实施路径规划-九步走

要真正去做数据资产盘点和治理的时候，大概可以分成九步走：

首先就是要调研企业的数据有哪些内容，目前存在什么样的数据问题，然后根据治理动作来制定相应的蓝图；同时企业也要建立相应的管理组织，然后摸清整个企业的数据现状，进行相应的数据标准、数据质量、数据安全等能力的提升，建立起闭环式的覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一流程。

五、数据资产管理平台

数据资产管理平台，致力于提供一套自下而上的综合能力体系。该平台首要任务在于广泛采集来自各类业务系统的数据，随后对这些数据进行严格的标准化处理与质量提升，确保数据的准确性、完整性与一致性。在数据资产编录与编目环节，依据企业实际运营情况，采用人财物等多维度分类方式，并结合职能部门的组织结构，对数据进行精细化划分与管理。最后，通过高效的接口服务机制，将整理好的数据资产以标准化的方式对外提供，满足企业内外部用户的数据需求。

数据集成

实现对企业各业务系统、各类数据源的采集、加工、清洗、转换等处理，是后续企业数据中心、数据资产治理的基础。数据资产管理平台提供可视化数据加工、数据脱敏和加密、数仓模型处理组件等功能，构建数据采集、处理能力。

元数据管理

基于企业系统现状，通过元数据管理采集各系统元数据，构建数据字典和地图，实现包括血缘、全链等多维度分析，并为数据资产盘点提供基础。以供应商元数据为例，它详尽记录了供应商信息、产品详情及采购活动，清晰描绘数据流转路径，反映了从供应商录入到支付完成的全过程。这一过程不仅揭示了数据在企业内部的流转情况，还帮助识别关键数据资源。进一步，基于元数据分析，企业能优化供应商管理，减少资源浪费，同时加强与优质供应商的合作，提升供应链稳定性和效率。

主数据管理

主数据因其重要性和广泛适用性，成为企业数据资产盘点的优先对象。通过有效的主数据管理，企业能够更精准地掌握数据资源，为数据资产的优化配置奠定基础。然而，在主数据管理过程中，企业常面临数据准备与流向的诸多挑战。物料编码混乱（一物多码、一码多物）、人员数据更新不及时等问题时有发生，严重阻碍了数据的准确性和一致性。为此，企业需要建立统一的主数据管理平台，实现数据的集中管理与分发，以确保各系统间数据的同步与共享。

数据标准管理

数据标准管理，是通过对数据字典及表结构的精细定义与规范，来实现对数据的有效管理与质量提升。这一过程通常基于国家及行业既定标准，并结合企业自身的业务需求、技术实现及管理实践，对数据库表结构进行详尽规划。具体而言，它涉及对人员信息（如姓名、性别等）、物料数据（如编码规则、时间精度等）的明确界定，以确保数据的一致性与准确性。

在此基础上，企业可借鉴行业内的成熟标准，构建专属的数据标准目录。该目录不仅为现有系统提供了明确的执行准则，还为规划中的系统建设提供了表结构设计与字段定义的参考模板。如此一来，无论是系统的日常维护还是新系统的开发建设，都能有效遵循统一的数据标准，从而大幅提升数据管理的效率与规范性。

数据质量管理

探究数据质量问题的根源，往往涉及多个层面，包括标准缺失、人员操作不当、流程缺陷以及技术限制等。以业务系统数据录入为例，若界面校验规则设计不严谨，便可能引发一系列数据质量问题。如手机号码录入时，虽要求11位数字，但缺乏有效校验机制，导致录入错误或无效号码，此类问题虽看似微小，实则对数据质量构成潜在威胁。

针对上述挑战，数据资产管理平台致力于通过综合运用多种质检手段，对数据库中的库表进行深度分析与评估，生成详尽的质检报告与问题清单。在此基础上，依托PDCA（计划-执行-检查-行动）循环的持续改进机制，不断优化数据处理流程，提升数据质量。

数据资产盘点与目录

前述的数据标准、质量、元数据等管理，其终极目标是服务于数据资源的全面盘点与目录体系的系统梳理。从企业视角出发，需多维度、多层次地审视数据资源，明确其来源主题、系统归属、职能关联、业务部门及所属行业等属性。同时，还需区分数据类型，如清单数据、报表数据、接口服务等，并识别数据的结构化、非结构化或半结构化特征，如视频记录、实时数据流、客户信息等。

为实现数据的有效利用，首要任务是依据既定维度对数据进行细致分类。在此过程中，可借鉴华为等领先企业的数据管理实践，如L1至L5的数据层级划分，重点关注企业内各数据库的实际数据内容。以客户数据为例，需深入剖析客户信息的存储方式，涵盖基本信息、注册资料、银行信息等，并追溯这些信息的来源与构成。

完成数据分类后，需进一步评估数据的安全性与开放性。这要求参考数据安全等级划分标准，结合政务、行业等特定领域的分类维度，以及数据的公开性、内部性、敏感性等属性，构建数据开放与共享的决策矩阵。通过此矩阵，可明确哪些数据在脱敏后可对外公开，哪些数据仅供内部使用，以及哪些数据需严格保密。

在数据呈现方面，可借鉴超市货架或图书馆检索系统的模式，构建直观、便捷的数据资产检索平台。用户可轻松查询数据资产的表结构、元数据属性、管理责任人等信息，为数据使用提供充分的信息支持。

对于数据的使用，企业需结合平台能力，提供多样化的业务分析场景，如数据查询、下载、交换及在线自助分析等，并可通过API接口实现数据的外部开放，类似于企查查等平台的数据服务模式。此外，企业还需构建内部指标体系，以指标和分析方式为基础，满足运营、管理及决策层对数据的需求，促进企业内部管理的精细化与智能化。

（以上内容摘录自互联网，如有侵权请联系删除）

一、什么是数据资产管理？

数据资产管理其实和管理土地、机器设备、人力资源是一样的，旨在有效地收集、维护、分析和利用企业数据，以便更好地理解、评估和最大化数据的价值。

6个数据资产管理关键点

▪ 数据采集和存储：确保数据以可管理的方式被采集、存储和保存，以便随时访问。

▪ 数据质量和准确性：确保数据的质量和准确性，以防止错误决策和不准确的分析。

▪ 数据分类和标记：对数据进行分类和标记，以便更好地管理敏感信息和合规性。

▪ 数据分类和标记：建立有效的访问控制措施，以确保只有授权人员可以访问数据，并且可以安全地分享数据。

▪ 数据分析和报告：利用数据进行分析和生成有关业务运营、客户需求和市场趋势的报告。

▪ 数据备份和恢复：实施数据备份和恢复策略，以确保数据在意外故障或灾难事件中不会丧失。

10个数据管理职能

▪ 10个数据管理职能

▪ 数据治理

▪ 数据架构管理

▪ 数据开发

▪ 数据操作管理

▪ 数据安全管理

▪ 参考数据和主数据管理

▪ 数据仓库和商业智能管理

▪ 文档和内容管理

▪ 元数据管理

▪ 数据质量管理

二、企业如何进行数据资产管理？

1、构建数据体系

构建企业数据体系之前，需要先梳理清楚企业数据资源管理的业务体系，才能保证数据来源的可靠性。

数据的业务体系，首先从数据的整个生命周期来看每个阶段都需要什么数据做支撑，才能形成庞大的数据体系，然后再基于业务体系去划分数据体系，具体解决的思路、业务流程以及需要注重的功能点如下图所示：

2、建立数据标准体系

梳理汇总企业现有的各类业务的数据标准后，筛选出可直接参考和使用的标准与行业标准相互结合，制定出新的数据标准体系，形成一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，提升数据质量，最终实现企业数据资源的统一管理和展现。

3、数据资源整合

通过汇集企业全域级数据，做数据资源整合，为业务融合提供有利支撑。

1）构建数据画像，理清数据脉络

数据分类：基于业务体系进行数据分类，建立数据资源目录，对各类数据进行相应的描述数据关系：明确数据之间的流转关系，设计出合理的数据流路径，统一数据的口径责任主体：确定数据生命周期中每个阶段数据的责任主体和归属状态

2） 构建数据管理，规范数据秩序

数据存储管理：基于集中统一共享，分层分级管理的思路原则，对于不同类型的数据，采用不同的数据存储方式。

数据规整入库：对已存入数据库中的数据、未建库的数据以及各种纸质/电子文档数据进行统一规整，建立数据入库标准与秩序，保证数据有序存储和使用的便捷性。

数据更新管理：在机制和工具上设置双重保障的前提下，保障数据更新管理的规范性、安全性和隐私性。建立完善的动态更新机制和操作规范流程，对数据进行统一管理，为数据入库更新提供有效的支持；同时，结合数据库更新管理系统对数据进行安全检测、入库更新、数据导出，提供全链路的保障机制。

3） 提供数据内外共享服务

在确保数据安全和数据隐私的前提下，设计合理的数据共享与数据服务。

三、数据资产入表六步法

01 土地财政趋向饱和，数据成财政新引擎

在全球数字化转型的大趋势下，数据交易市场有望推动数据要素价值的开放共享和流通。

据信通院测算，2021年全球47个重要经济体的数字经济增加值规模高达 38.1 万亿美元，我国2021年数字经济规模也已达到7.1万亿美元。数据之于数字经济的价值不言而喻。

与此同时，数据重要性提升，2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴，与土地、劳动、资本、技术等传统生产要素并列。2020年4月中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中正式将数据作为生产要素单独列出，提出要加速培育数据要素市场。数据正式成为社会经济生产活动所需要的基本资源之一。

02 数据急需转为财政收入的四大原因

根据我国国情，我国需要从土地财政转向数据财政。其主要原因有以下四点：

1.土地资源的有限性：土地是固定的生产要素，其供给量有限。随着城市化进程的加快，土地资源日益紧张，土地财政模式的可持续性受到质疑。同时，过度依赖土地财政可能导致土地资源的过度开发和浪费。

2.数据经济的崛起：在信息技术飞速发展的背景下，数据已成为新的生产要素和经济增长点。数据财政可以更好地支持和服务于数据经济的发展，推动数字经济创新和转型。

3.促进经济结构优化：数据财政可以促进经济结构优化升级。数据资产的运用可以推动产业结构调整，引导资金、人才等资源向高附加值、高技术产业转移，有助于提高国民经济整体竞争力。

4.满足社会发展需求：数据财政有利于满足社会发展需求。通过数据资产的流通、管理和应用，政府可以更好地了解社会需求，优化公共资源配置，提高公共服务质量和效率。

总之，从土地财政转向数据财政是适应新时代经济发展的需要，有助于实现经济可持续发展，提高政府治理能力，满足社会发展需求。

03 数据成资产路漫漫，数据流通面临三大挑战

数据流通的道路是困难曲折的，根据全国信标委大数据标准工作组所制定的数据要素流通框架，数据要素流通主要涉及到：

1）政策和法律法规；

2）流通制度；

3）流通模式；

4）流通技术；

5）流通标准。

以上构成了数据要素流通总体框架。

政策和法规作为数据要素流通的基础，为数据产品交易的规范化和权属关系提供了指引，进而演化出有实践意义的数据流通要素制度，包括数据权属制度、数据评估制度、数据流通制度和数据监管制度。在确立政策法规和制度后，市场化运营逐步形成了数据要素流通模式，包括数据登记模式、数据定价模式、 数据交易共享模式和数据服务运营模式。

另外，数据要素流通技术则作为构成上述模式的筋骨，其背后所搭载的区块链和隐私计算等技术，实现数据价值流通突破所属权的限制，达到“数据可用不可见”，是近年来数据交易领域发展过程中的重要驱动引擎。在制度、模式和技术齐备后，数据要素流通标准将整个数据要素流通框架串联在一起，从而形成规范化运营和价值流动的闭环。

数据流通面临的挑战主要包括以下三个方面：

1.数据本身的安全：随着数据量的快速增长，如何确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性成为一大挑战。数据泄露、篡改和丢失等安全问题日益凸显，需要采取有效的加密、脱敏和备份等技术手段来保护数据本身的安全。

2.数据流通活动的合规性：数据流通涉及多个主体和环节，如何确保数据流通活动的合规性是一个重要挑战。包括数据采集、处理、分析和使用的合规性，以及跨行业、跨部门、跨境的数据流通的合规性。

3.数据流通设施的安全：随着数据流通设施的日益重要，如何确保数据流通设施的安全成为另一个挑战。这包括硬件设备的安全、软件系统的安全以及网络安全等方面。

04 五大措施应对数据安全挑战

应对这些挑战，可以采取以下一些措施：

1. 完善数据安全法律法规：建立健全数据安全法律法规体系，明确数据安全保护的基本要求和规范，加强数据流通的监管。

2. 提高数据安全技术水平：不断研发和应用新的数据安全技术，提高数据加密、脱敏、备份等技术手段，确保数据本身的安全。

3. 建设数据安全防护体系：建立完善的数据安全防护体系，包括数据安全策略、安全技术、安全管理等方面，形成全方位、多层次的数据安全防护网。

4. 强化数据安全培训与教育：加强对数据安全知识的培训与教育，提高数据流通参与者的安全意识，降低数据安全事件的发生。

5. 加强国际合作与交流：面对跨境数据流通的挑战，加强国际合作与交流，推动制定国际数据安全标准与规范，共同维护全球数据安全。

总结：第一部分讲到了土地财政趋向饱和，数据成为财政收入新引擎。详说了原因、所遇到的困难挑战以及应对之策。

05 数据资产入表【六步法】

数据资产入表是指将企业的数据资源在财务报表中予以体现，以反映企业在数据要素方面的投入和收益。为了实现数据资产入表，企业需要满足一定的条件，并按照一定的路径进行操作。

我们致力于国有数据资产增值运营，在近二十年的数据探索经验中，我们总结出了数据资产【六步入表】法:

1.确认数据资产：企业需要梳理并确认自身的数据资源，明确哪些数据具备成为资产的条件。这包括企业内部生成的数据以及从外部获取的数据。

2.满足资产定义：为了将数据资源纳入财务报表，企业需要证明自己拥有或控制这些数据，并预期在未来一定时期内从中获得经济利益。这可能需要通过合同、授权等方式来证明对数据的控制权和使用权。

3.确定数据资产的计量方法：企业需要根据数据的特性以及其为企业带来的经济利益，确定适当的计量方法。这可能包括原始成本法、折旧法、公允价值法等。

4.制定会计政策：企业需要制定相应的会计政策，以规范数据资产的会计处理方法。这包括数据资产的初始确认、后续计量、减值测试以及终止确认等方面的规定。

5.编制财务报表：根据会计政策和相关准则，企业需要将数据资产纳入财务报表，并与其他资产、负债和权益项目进行恰当的分类和计量。这可能涉及资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表的编制。

6.披露相关信息：企业需要在财务报表中披露与数据资产相关的信息，包括数据资产的类别、数量、价值、来源以及对企业经营业绩的影响等。这将有助于提高财务报表的透明度和可比性。

总之，数据资产入表是一个复杂的过程，需要企业充分了解自身数据资源，满足资产定义，并按照会计准则和政策进行恰当的会计处理。这将有助于提升企业财务报表的质量和透明度，为企业融资和投资者决策提供更有力的支持。

我们希望通过构建大数据资产流通交易服务平台，推动我国大数据产业的发展，实现数据价值的最大化。在上述描述的数据资产入表路径中，我们可帮助企业进行数据治理，从而将企业的数据资源转化为数据产品，为数据资产入表做准备。另外，我们有多年的数据价值发现及数据价值提升的经验，对于企业数据资产评估时合理评估资产价值提供依据。

06 数据要素产业链上的不同角色为何要进行数据入表

从上图可以看出，数据资产入表对数据要素产业链上各个角色都提出更高要求。企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。因此数据产业链上的角色者应当尽快尽快跨进数据资产入表的门槛。

07 数据要素产业链上的不同角色进行数据入表的原因有以下几点：

1.明确数据产权：数据入表有助于明确数据产权，使数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置，有利于各参与方按照约定的规则进行数据交易和合作。

2.促进数据流通和交易：数据入表有助于建立场内外结合的数据要素流通和交易制度，进一步促进数据资源的流动和交换，为产业链上的企业提供更多的商业机会。

3.合理分配收益：数据入表有助于遵循“谁投入、谁贡献、谁受益”的原则，实现数据要素的贡献值分配，使各参与方能够按照其对数据的投入和贡献获得相应的收益，激发产业链上的各方的积极性。

4.加强数据安全治理：数据入表有助于加强数据安全治理，通过建立完善的数据安全管理制度，确保数据在产业链内的安全流通和应用，防止数据泄露、滥用等风险。

5.有利于企业估值和融资：数据资产入表有助于企业对数据资源进行合理估值，从而提高企业在资本市场的吸引力，为企业融资提供更多的可能性。

6.推动数字经济的发展：数据资产入表有助于推动数字经济的发展，使企业能够更好地利用数据资源进行创新和转型，提高生产效率，实现经济高质量发展。

综上所述，数据要素产业链上的不同角色进行数据入表有助于明确数据产权、促进数据流通和交易、合理分配收益、加强数据安全治理、有利于企业估值和融资以及推动数字经济的发展。

在未来，数据将成为企业发展和竞争的关键因素，而数据资产入表则是企业将数据资源转化为商业价值的重要步骤。通过数据资产入表，企业能够更好地管理和使用数据资源，提高生产效率，开拓新的商业机会，增强企业竞争力。同时，数据资产入表也将推动整个数据要素产业链的发展，实现数据价值的最大化，为社会和经济发展带来更大的贡献。希望通过本文的分享，能够为相关企业提供一些启示和帮助，共同推动数据要素市场的繁荣和发展，促进数字经济的健康发展。

四、数据资产管理策略

建议采纳“1+4+n”的综合性模式，该模式紧密贴合企业既定的整体战略规划，旨在实现双重目标：一是服务于企业的日常运营与管理，二是促进数据资产的深度挖掘与价值变现。

1个策略

企业数据资产运营管理“一个策略”的核心意义在于，它紧密围绕数据这一核心要素，旨在将数据的提供者、开发者、消费者、管理者以及决策者有效聚合，形成一个协同共进的生态系统。整合内部与外部数据源，形成统一数据池，通过精细加工转化为实用资产，确保数据规范、可访问，助力消费者便捷获取，最大化数据价值。通过元数据管理智能和人工补录完善的方式盘点全部数据资源，资产目录的活化功能保证目录能及时的反映资产结构的变化。

4个能力

关于数据资产对外提供，需构建四大核心能力：数据集成能力、治理能力、资产规划开发能力、资产服务运营能力。首先整合数据资源，提升数据质量；其次进行盘点资产，定制化开发数据产品；最后构建类似电商的数据运营平台，方便消费者获取。内部需完善数据接口，确保顺畅流通。这些措施共同推动数据资产价值的最大化。

N个场景
需在企业内部积极构想并构建多样化的业务应用场景，首要任务便是对原始数据进行系统性分析，以揭示其背后的价值与潜力。以客户分析为例，可依托现有数据资源，并适当引入外部数据源，通过全面深入的分析，构建出客户的360度全方位画像。这一画像不仅详尽描绘了客户的个人特征，还能为后续的精准营销、个性化服务提供有力支持，并促进画像数据的广泛应用与共享。

项目实施路径规划-九步走

要真正去做数据资产盘点和治理的时候，大概可以分成九步走：

首先就是要调研企业的数据有哪些内容，目前存在什么样的数据问题，然后根据治理动作来制定相应的蓝图；同时企业也要建立相应的管理组织，然后摸清整个企业的数据现状，进行相应的数据标准、数据质量、数据安全等能力的提升，建立起闭环式的覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一流程。

五、数据资产管理平台

数据资产管理平台，致力于提供一套自下而上的综合能力体系。该平台首要任务在于广泛采集来自各类业务系统的数据，随后对这些数据进行严格的标准化处理与质量提升，确保数据的准确性、完整性与一致性。在数据资产编录与编目环节，依据企业实际运营情况，采用人财物等多维度分类方式，并结合职能部门的组织结构，对数据进行精细化划分与管理。最后，通过高效的接口服务机制，将整理好的数据资产以标准化的方式对外提供，满足企业内外部用户的数据需求。

数据集成

实现对企业各业务系统、各类数据源的采集、加工、清洗、转换等处理，是后续企业数据中心、数据资产治理的基础。数据资产管理平台提供可视化数据加工、数据脱敏和加密、数仓模型处理组件等功能，构建数据采集、处理能力。

元数据管理

基于企业系统现状，通过元数据管理采集各系统元数据，构建数据字典和地图，实现包括血缘、全链等多维度分析，并为数据资产盘点提供基础。以供应商元数据为例，它详尽记录了供应商信息、产品详情及采购活动，清晰描绘数据流转路径，反映了从供应商录入到支付完成的全过程。这一过程不仅揭示了数据在企业内部的流转情况，还帮助识别关键数据资源。进一步，基于元数据分析，企业能优化供应商管理，减少资源浪费，同时加强与优质供应商的合作，提升供应链稳定性和效率。

主数据管理

主数据因其重要性和广泛适用性，成为企业数据资产盘点的优先对象。通过有效的主数据管理，企业能够更精准地掌握数据资源，为数据资产的优化配置奠定基础。然而，在主数据管理过程中，企业常面临数据准备与流向的诸多挑战。物料编码混乱（一物多码、一码多物）、人员数据更新不及时等问题时有发生，严重阻碍了数据的准确性和一致性。为此，企业需要建立统一的主数据管理平台，实现数据的集中管理与分发，以确保各系统间数据的同步与共享。

数据标准管理

数据标准管理，是通过对数据字典及表结构的精细定义与规范，来实现对数据的有效管理与质量提升。这一过程通常基于国家及行业既定标准，并结合企业自身的业务需求、技术实现及管理实践，对数据库表结构进行详尽规划。具体而言，它涉及对人员信息（如姓名、性别等）、物料数据（如编码规则、时间精度等）的明确界定，以确保数据的一致性与准确性。

在此基础上，企业可借鉴行业内的成熟标准，构建专属的数据标准目录。该目录不仅为现有系统提供了明确的执行准则，还为规划中的系统建设提供了表结构设计与字段定义的参考模板。如此一来，无论是系统的日常维护还是新系统的开发建设，都能有效遵循统一的数据标准，从而大幅提升数据管理的效率与规范性。

数据质量管理

探究数据质量问题的根源，往往涉及多个层面，包括标准缺失、人员操作不当、流程缺陷以及技术限制等。以业务系统数据录入为例，若界面校验规则设计不严谨，便可能引发一系列数据质量问题。如手机号码录入时，虽要求11位数字，但缺乏有效校验机制，导致录入错误或无效号码，此类问题虽看似微小，实则对数据质量构成潜在威胁。

针对上述挑战，数据资产管理平台致力于通过综合运用多种质检手段，对数据库中的库表进行深度分析与评估，生成详尽的质检报告与问题清单。在此基础上，依托PDCA（计划-执行-检查-行动）循环的持续改进机制，不断优化数据处理流程，提升数据质量。

数据资产盘点与目录

前述的数据标准、质量、元数据等管理，其终极目标是服务于数据资源的全面盘点与目录体系的系统梳理。从企业视角出发，需多维度、多层次地审视数据资源，明确其来源主题、系统归属、职能关联、业务部门及所属行业等属性。同时，还需区分数据类型，如清单数据、报表数据、接口服务等，并识别数据的结构化、非结构化或半结构化特征，如视频记录、实时数据流、客户信息等。

为实现数据的有效利用，首要任务是依据既定维度对数据进行细致分类。在此过程中，可借鉴华为等领先企业的数据管理实践，如L1至L5的数据层级划分，重点关注企业内各数据库的实际数据内容。以客户数据为例，需深入剖析客户信息的存储方式，涵盖基本信息、注册资料、银行信息等，并追溯这些信息的来源与构成。

完成数据分类后，需进一步评估数据的安全性与开放性。这要求参考数据安全等级划分标准，结合政务、行业等特定领域的分类维度，以及数据的公开性、内部性、敏感性等属性，构建数据开放与共享的决策矩阵。通过此矩阵，可明确哪些数据在脱敏后可对外公开，哪些数据仅供内部使用，以及哪些数据需严格保密。

在数据呈现方面，可借鉴超市货架或图书馆检索系统的模式，构建直观、便捷的数据资产检索平台。用户可轻松查询数据资产的表结构、元数据属性、管理责任人等信息，为数据使用提供充分的信息支持。

对于数据的使用，企业需结合平台能力，提供多样化的业务分析场景，如数据查询、下载、交换及在线自助分析等，并可通过API接口实现数据的外部开放，类似于企查查等平台的数据服务模式。此外，企业还需构建内部指标体系，以指标和分析方式为基础，满足运营、管理及决策层对数据的需求，促进企业内部管理的精细化与智能化。

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