数据资产入表如何接住这“泼天的富贵”？

时间: 2024-12-29 09:08:45 |   作者: 产品中心

  “数据资产入表”，指在企业的资产负债表上体现数据资产，在法律上认可数据资产的财务价值。去年财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并于今年 1 月正式生效，在法律层面上认可了数据的财务价值，这具有里程碑式的意义。

  业内已经有很多政策解读，这里就不做重复说明，总结一下就是：利国、利企、利民。

  数据资产是指由企业拥有或者控制，能够为公司能够带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源。

  数据并不等同于数据资产，也就是说，并不是全部数据都可以当作数据资产入表。

  总结一下，只有具有使用价值和经济价值的数据，才能成为“数据资源”，同时，只有满足现行企业会计准则中资产的定义和确认条件的数据资源，才能确认为“数据资产”。

  数据资产入表是企业数据资产价值化的场景之一，想要实现数据资产化，企业要先完成数据资源化和产品化，三者说明如下：

  · 数据资源化：将不同来源的数据经过清洗加工、整合和处理后，形成可用的数据集合。

  可以看到三者是逐层递进关系，想要实现最终的数据资产化，离不开数据资源化和产品化的前置工作。

  数据治理在其中起到关键的作用，也就是说，数据治理直接决定了数据资产化的最终成果。

  由于企业的数据天然分散在多个异构系统中，更让人困扰的是他们的数据结构、数据类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同。

  要想彻底摸清企业数据情况，还需要采集各个数据源的元数据信息。一般可通过手动登记或周期采集的方式，将各个业务系统、数据仓库、数据湖或数据应用的元数据进行统一采集管理。

  但是，通过采集器只能获得技术元数据，而缺少了业务元数据和管理元数据信息。需要按照内部组织架构及业务划分，为不同的元数据分配负责人和管理部门，负责元数据的维护更新，以确保元数据的完整性、时效性和准确性。

  企业内部数据资源多样，且存在复杂的关联关系。此外，往往需要跨部门、跨团队、跨业务线协同，这大幅度提升了数据资产的管理复杂度。

  因此，要维护企业数据标准，统一内部协同“语言”，包含表、字段、指标、标签等资产类型的数据标准。

  另外，可通过统计数据标准使用率和资产落标率，衡量资产的规范性程度，针对不合规的数据来进行及时治理修正。

  通过定义数仓分层结构及数据主题信息，在创建模型时，可自动拼接表名。与此同时，引用数据标准，会自动带入字段信息，以此来实现规范化模型设计。

  针对核心资产，需要定期对它们做质量检验，以确保资产质量，符合业务要求。通常会从准确性、完整性、及时性、唯一性、一致性、有效性等维度去衡量资产质量，支持对单个或多个资产进行校验，对于复杂场景，则能够最终靠自定义 SQL 进行规则配置。

  通过定期执行校验任务，自动生成质量报告，并推动给对应资产负责人，如果出现质量上的问题，资产负责人则需要介入处理。

  除了基础的数据权限管控外，还需要对企业数据资产进行安全分类分级。针对敏感数据，则需要做脱敏处理，比如身份证号、手机号等信息，避免数据泄露。

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  凭借在产品技术上的领头羊以及丰富的最佳实践方法论，成功打造出了一站式、全方位的数据治理产品解决方案，旨在帮企业有效地管理数据资产，全场景赋能商业决策，实现降本增效。

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  其实，数据资产入表，远超于单纯的财务管理范畴，其核心宗旨在于全面激活数据要素潜能，赋能企业发掘崭新价值领域，是构筑企业数字化与智能化融合转型的基石步骤。

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