数据资产入表指南

2024年1月1日，中国《企业会计准则》将正式将数据资产纳入会计核算范围。这意味着，企业将需要对其数据资产进行识别、确认、计量、入账和报表。
数据资产的入表，将对企业的数据管理产生重大影响。企业需要对其数据资产进行全面的梳理和评估，确定其价值和可用性。同时，还需要建立健全的数据管理体系，确保数据资产的安全、完整和有效利用。

一、什么是数据资产
数据资产是指企业为使用、出售或出租而拥有或控制的、具有经济价值的、非货币性资产。数据资产可以是结构化的，例如客户数据或财务数据，也可以是非结构化的，例如社交媒体数据或图像数据。

1.1 数据资产特征：
可增值：数据资产的价值易发生变化，可随着应用场景、用户数量和使用频率的增加，其经济价值和社会价值也会持续增长；
可共享：在权限可控的前提下,数据资产可复制,能被组织内外部多个主体共享和应用；
可控制：为满足风险可控、运营合规的要求,数据资产需具备权限可控制、行为可追溯等;
可量化：数据资产的质量、成本和价值等可计量、可评估。

1.2 数据资产的两种类型
内部数据资产：是指企业用于内部运营和决策的数据资产。例如，客户数据、财务数据、生产数据等。内部数据资产的价值体现在以下几个方面：
提高效率：数据可以帮助企业提高运营效率，例如通过数据分析发现运营瓶颈、优化流程等。
提升决策水平：数据可以帮助企业做出更明智的决策，例如通过数据分析预测市场趋势、制定营销策略等。
创造新价值：数据可以帮助企业创造新的价值，例如通过数据驱动的创新产品或服务。
外部数据资产：是指企业用于外部交易的数据资产。例如，市场数据、数据、行业数据等。外部数据资产的价值体现在以下几个方面：
了解市场：数据可以帮助企业了解市场趋势、竞争格局等，为企业制定战略决策提供依据。
提升竞争力：数据可以帮助企业了解竞争对手的动态，并采取相应的措施提升竞争力。
降低风险：数据可以帮助企业识别和规避风险，保障企业的正常运营。
两种类型的数据资产在价值体现方面存在一些差异。内部数据资产的价值相对容易衡量，因为它们直接用于企业的运营和决策。外部数据资产的价值相对难以衡量，因为它们需要与企业的业务目标和策略相结合才能体现其价值。

二、数据资产评估
数据资产评估是指对数据资源或数据产品进行价值评估的过程。数据资产的价值主要取决于数据的质量、应用价值、稀缺性等因素。数据资产评估可以帮助企业合理配置数据资产、提高数据资产的利用效率、加强数据资产的管理。

数据资产评估方法：
2.1 市场法：市场法是把相对成熟的市场近期成交的类似参照系价格作为参考,并对有差异的因素加以修正,得出待估数据资产评估值。
市场法一般包括筛选和调整两步。筛选是在市场上寻找与待估数据资产相同或相似的参照数据调整是通过比较待估数据资产和参照数据资产来确定调整系数,得到待估数据资产的价值,可考虑数据资产的质量地域、使用时间、市场潜力、经济形势和财务准则等因素。

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2.2 收益法：收益法又称收益现值法，是待评估数据资产的经济价值和社会价值之和。其中,经济价值(社会价值),是把待评估数据资产剩余寿命期内的预期未来经济收益(社会收益),按照一定的折现率折成现期经济价值(社会价值),从而确定其价值。收益法是基于数据未来的获利能力,能够体现数据的内在价值，契合数据资产价值评估的目的。

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2.3 成本法：成本法是以数据资产形成过程中发生的一系列劳动消耗为基础,以成本费用来反映数据资产的价值大小。数据资产价值在重置成本的基础上,结合数据资产的市场价值因素，进行数据资产价值评估。

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## 三、数据资产审计
数据资产审计是指对组织数据资产管理过程的执行情况进行评估的过程。数据资产审计的主要目的是确保数据资产管理流程的有效性和合规性，识别和降低数据资产管理面临的风险，确保数据资产符合法律法规和行业标准的要求。

数据资产审计应满足以下要求：
覆盖数据资产管理全过程，包括数据识别、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用等环节。
制定审计计划，明确审计范围、内容、方法和时间等。
采用科学、规范的审计方法，确保审计结果的准确性和可靠性。
及时报告审计结果，并提出改进建议。

数据资产审计是数据资产管理的重要组成部分，可以帮助企业有效管控数据资产，保障数据资产的安全、合规和有效利用。

以下是数据资产审计的一些常见方法：
文件审查：审查组织的数据资产管理政策、流程、制度等文件，了解数据资产管理的现状。
访谈：访谈组织的数据资产管理人员，了解数据资产管理的具体情况。
实地检查：检查组织的数据资产管理系统和环境，了解数据资产管理的实施情况。
数据分析：分析组织的数据资产，识别数据资产管理中的风险和问题。

## 四、数据资源、数据产品、数据资产的关系
数据资源是指未经加工的数据，包括原始数据、半结构化数据和非结构化数据。数据资源具有以下特点：
原始性：数据资源是未经加工的数据，具有原始性。
复杂性：数据资源可以是结构化的、非结构化的或混合类型，具有复杂性。
价值潜力：数据资源具有潜在的价值，但需要经过加工和分析才能发挥价值。

数据产品是指经过加工的数据，包括数据集、数据模型和数据服务。数据产品具有以下特点：
加工性：数据产品是经过加工的数据，具有加工性。
价值性：数据产品具有明确的价值，可以直接应用于业务决策或产品服务。
可用性：数据产品具有可用性，可以被用户方便地获取和使用。

数据资产是指具有价值的数据资源或数据产品。数据资产具有以下特点：
价值性：数据资产具有明确的价值，可以为企业带来经济效益或社会效益。
可控性：数据资产具有可控性，可以被企业有效管理和利用。
战略性：数据资产具有战略性，是企业竞争优势的重要来源。
数据资源、数据产品、数据资产的关系
数据资源是数据产品的基础，数据产品是数据资产的表现形式。数据资源经过加工、分析和应用，会形成数据产品，数据产品具有明确的价值，可以被称为数据资产。

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