為了更好地反映企業對經濟資源的擁有或控制，促進數據資源全面數據資產入表成為未來的發展趨勢。然而，現實角度看，數據資源全面數據資產入表仍然面臨一系列重大挑戰，這些挑戰可能成為實質性的障礙。

01 數據確權的重大挑戰：
隨著數字經濟產業的蓬勃發展，數據確權問題變得不可忽視。首要難題是清晰確定數據主體，我國目前缺乏統一的數據確權規則，直接妨礙了數據資源全面數據資產入表。此外，確權流程涉及跨部門或跨企業協調，復雜多變，需要法律支持，這推高了確權的時間和資金成本。數據要素市場化體系和跨領域合作不足，加劇了數據確權的復雜性，因為各領域間的合作相對匱乏，增加了操作難度。

02 數據資源價值計量的重大挑戰：
在數字經濟時代，數據資源的價值日益凸顯，但價值計量面臨重大挑戰，增加了數據資源全面數據資產入表的難度。數據資源的非競爭性使其適用于多種商業模式，導致會計計量屬性無法明確。當前數據交易市場不成熟，缺乏統一的交易規范，使得使用成本法進行數據資源價值評估僅能保守地反映數據資產的價值下限，而使用基于公允價值的方法進行估值時則更為復雜，增加了不確定性和風險。

03 數據資產審計的重大挑戰：
數據資源全面數據資產入表將使審計工作變得更為復雜。被審計單位在資產負債表中體現數據資源，審計師需要核對更多的會計處理憑證和交易記錄，增加了審計工作量。傳統的審計工具和方法可能不足以應對數據資產的特殊性，因此審計師需要考慮采用更先進的審計工具和技術以適應這一新的審計業務。審計師面臨更高的錯報風險，需要更謹慎地評估數據資產的合規性和價值，依賴更多外部證據和行業專家意見，進行更深入的風險評估和內部控制測試。

04 數據安全問題的制約：
首先，數據安全問題直接增加了企業將數據資源納入財務報表的成本。企業需要投入更多資源來實施一系列復雜的安全措施，可能會承擔更高的審計費用，增加了數據資源管理的復雜性，降低了數據資源全面數據資產入表的經濟可行性。數據資源全面數據資產入表還會增加企業的數據安全風險，一旦發生安全事件，數據的獨特性和商業價值可能迅速下降，導致企業聲譽下降、合作關系破裂等負面影響。數據安全問題還可能導致企業面臨法律責任和巨額罰款，增加了數據資源全面數據資產入表的風險。

應對建議：
未來，需要在跟蹤國際會計領域對數據資源研究的基礎上，結合我國數據經濟發展的實際情況，深化數據資源會計的研究，完善數據資源管理制度。政府相關部門應進一步推動與數據資源相關的管理政策和法規的建設，為各類企業使用與交易數據資源提供規范標準，促進數據資源的合理利用與權益保障。此外，應加強數字交叉人才培養，以滿足數字經濟時代對數據資源管理、評估和審計等專業人才的需求。這一規定的出臺標志著數據資源會計處理和信息披露進入了新的階段、新時代，對數字經濟的發展具有重要意義。

為了有效治理與管理企業的數據資源，迫切需要建立相應的數據資源管理體系，全面協調相關數據基礎工作，系統盤點數據資源底數，為后續可靠的會計計量和披露提供堅實基礎。

數據資產體系： 建立頂層的數據資產管理體系，明確各方職責，制定數據資產相關標準和機制，以有力地承接與推動數據資源入表工作。此外，數據資產管理應充分融合企業自身的數據管理體系，實現協同發展。

數據資源目錄： 創建企業級數據資源目錄，詳細盤點具有經濟利益的數據資源，通過目錄、標簽化和元數據屬性等手段準確描述數據資源，為后續估值與會計計量提供基礎。

數據資產賬戶： 針對數據資源規模豐富、價值含量高、需要精細化管理的企業，建議建立數據資產賬戶體系，引入內部分戶賬，有效管理因持續開發、應用以及內外部流通而帶來的賬面價值變化。

數據資產血緣分析： 為了支持后續數據資產成本法和收益法的不同價值分攤，以及實現數據資產視角的業務財務精細化管理，應加強對重要數據資產的血緣分析能力，形成準確的數據血緣圖譜。

數據資源運營： 通過數據資源入表與披露作為抓手，構建企業級的數據資源內外雙循環運營能力，以財務資產視角推動各業務和技術部門的數據運營。這種數據運營的成果將真正與企業財務表現掛鉤，成為業務數字化建設的催化劑。

億信華辰睿治數據治理平臺作為企業數據資產管理落地的載體，成為數據資產管理體系長效化的基礎設施。該平臺通過構建包括元數據、主數據、數據質量、數據標準、資產目錄和數據服務在內的數據資產管理平臺，實現了核心數據資產管理活動的工具化和持續化，包括元數據的采集和追蹤、數據模型的管理和檢查、數據標準的制定和映射、數據質量的檢核和整改、數據服務的開發和監控、資產目錄的編制和共享。

億信華辰在各行各業積累了豐富的數據項目建設經驗，對數據治理、主數據、數據資產管理有深入的理解和洞察。公司致力于協助企業建立以管理組織和規程為保障的數據資產管理體系，以數據資產管理平臺為基礎，以數據資產運營為核心，實現對全域數據、全生命周期數據活動的統一、持續管控，不斷提升企業的數據管理能力。公司的目標是激發數據要素的活力，挖掘數據要素的價值，賦能業務創新，實現對企業的精細化運營，推動企業的數智化轉型。