1、白话说什么是“数据资产入表”
数据资产入表：是一个将组织的各类数据资产进行登记、分类、评估和管理的流程。
数据资产包括：客户信息、交易记录、产品数据、财务数据等。
做个比喻吧：数据资产入表就像是给公司的数据资产做“人口普查”——
- ①找出公司有哪些数据 = 找出数据的“身份信息”，比如数据的名称、类型、来源、存储位置等。
- ②对这些数据进行分类 = 给人分类、分成不同的群体，比如内部数据、外部数据、公开数据等。
- ③对这些数据的价值进行评估 = 评估一个人的能力或者财富，看看这些数据对公司有什么样的价值，是高价值还是低价值。
- ④对这些数据进行管理 = 管理一个社区的人口，确保数据的安全、质量和合规性。
2、数据资产入表的质疑声都有哪些？
①不确定性。数据的价值通常会随着时间、技术进步和市场变化而变化，这使得将其列入财务报表变得复杂。
②会计原则。现行的会计准则通常更注重具有明确成本的资产，例如土地、设备和存货。数据的价值难以确定，计量方式和会计准则都未明确，并且可能会受到市场波动的影响。
③数据质量问题。数据可能存在质量问题，包括不准确、陈旧或不完整的数据。这使得数据的价值难以确定，从而难以纳入财务报表。
3、如何实现数据资产入表？
结合图书馆管理做个数据资产入表路径的比喻：
①数据资产清点
- 清点藏书 = 识别和清点组织的所有数据资产；
- 标记藏书（给每本书分配一个唯一的书号）= 给每个数据资产分配一个唯一的数据资产编号。
②数据资产分类
- 分类藏书 = 数据资产也需要按照类型、用途等进行分类；
- 编目藏书（给每本书建立详细的作者或出版日期等目录信息）= 建立详细的资产目录。
③数据资产评估
- 图书价值评估 = 数据资产的价值评估（根据其对组织的贡献和潜在影响）；
- 风险评估（防盗或损坏）= 评估数据安全和合规风险。
④数据资产治理
- 制定借阅规则 = 建立数据治理政策；
- 分配藏书维护责任 = 明确数据的所有者/管理者/使用者的责任。
⑤数据资产管理
- 使用技术管理藏书 = 合适的技术和工具来存储、管理和分析数据。
⑥数据资产利用
- 开放图书借阅 = 使用数据资产进行决策分析。
4、数据资产入表的意义
4、企业数字资产化实施路径
数字资产化概述
4.1 数据资产定义
- 数据资产化是将数据资源转化为具有明确经济价值的资产的过程。在这个过程中，数据被系统化、标准化，并赋予了可量化的经济属性。
4.2 数据资产化的经济意义
- 数据资产化对企业具有重要的经济意义，它不仅能够提高企业的数据管理效率，还能为企业带来新的收入来源。通过数据资产化，企业能够更好地利用内部数据，发掘潜在的商业价值，增强市场竞争力。同时，数据资产化也有助于企业在资本市场上获得更高的估值。
数据资产化的四个阶段
1. 业务数据化
业务数据化是数据资产化的起点，涉及将企业日常运营中产生的各类业务信息转化为可量化、可分析的数据。这一阶段的核心在于数据的收集与整合。
- 数据收集：企业需要建立一套完善的数据收集机制，包括但不限于客户交易数据、用户行为日志、产品使用情况等。
- 数据整合：通过ETL（Extract, Transform, Load）等技术手段，将不同来源和格式的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据视图。
2.数据资源化
数据资源化是将收集到的数据转化为企业可利用的资源，这一阶段的关键在于数据的存储与管理。
- 数据存储：选择合适的存储解决方案，如数据仓库或云存储服务，确保数据的安全性和可访问性。
- 数据管理：建立数据管理策略，包括数据质量控制、数据安全与隐私保护等，为数据的进一步应用打下基础。
3. 数据产品化
数据产品化是将数据资源进一步开发成具体的产品或服务，为企业带来直接的经济价值。
- 数据分析：利用统计分析、机器学习等技术，从数据中提取有价值的信息和洞察。
- 数据应用：开发数据驱动的产品和服务，如个性化推荐系统、智能决策支持工具等，提升企业的竞争力。
4. 数据资本化
数据资本化是数据资产化的最高阶段，将数据视作企业的资产，进行有效的运营和管理，以实现数据价值的最大化。
- 数据评估：建立数据资产评估体系，对数据的价值进行量化评估。
- 数据运营：通过数据交换、数据共享等方式，将数据资产转化为企业的资本，为企业带来持续的收益。同时，关注数据的法律和伦理问题，确保数据资本化过程的合规性。
数据资产化实施路径
1. 数据生产采集
数据资产化始于数据的生产与采集。企业需要建立一套标准化的数据采集流程，确保数据的质量和一致性。数据采集应涵盖企业运营的各个环节，包括但不限于客户交易数据、用户行为日志、传感器数据等。
- 数据来源：明确数据的来源，区分内部数据与外部数据，确保数据的多样性和全面性。
- 采集技术：采用先进的数据采集技术，如API对接、爬虫技术、IoT设备等，以自动化方式获取数据。
- 数据质量：实施数据清洗和预处理流程，剔除无效或错误的数据，保证数据的准确性和可靠性。
2. 数据资源盘点
数据资源盘点是识别和分类企业拥有的数据资产的关键步骤。通过这一过程，企业能够清晰地了解自身的数据资源状况。
- 数据分类：根据数据的类型和用途，将数据分为交易数据、交互数据、操作数据等类别。
- 数据目录：建立数据目录，记录每项数据的属性、来源、使用情况等信息，便于数据检索和管理。
- 数据价值评估：对数据资源进行价值评估，识别对企业决策和运营具有重要影响的关键数据。
3. 数据合规审查
数据合规性是数据资产化过程中不可忽视的一环。企业需要确保数据的收集、存储、处理和使用符合相关法律法规的要求。
- 法律法规遵循：了解并遵守《数据安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规，确保数据处理活动的合法性。
- 数据隐私保护：实施数据脱敏、加密等措施，保护个人隐私不被泄露。
- 合规性审计：定期进行数据合规性审计，评估数据管理流程的合规风险，并采取相应措施进行改进。
数据分类与分级
1. 数据分类实施路径
数据分类是企业数据资产管理的基础，其实施路径主要包括以下几个步骤：
- 识别数据类型：首先，企业需要识别和理解其拥有的数据类型，包括结构化数据、非结构化数据等。
- 定义数据分类标准：根据业务需求和数据特性，定义清晰的数据分类标准和规则。
- 数据分类执行：依据既定标准，对数据进行分类，确保数据的组织和存储符合业务流程。
- 建立分类体系：构建一个系统化的数据分类体系，以便于数据检索和管理。
- 持续优化：定期回顾和更新数据分类标准，以适应业务发展和数据变化。
参考资料
