數據資產入表是推動數據資產化的第一步，也是數據要素市場發展的關鍵一步。數據要素市場的發掘將成為一個潛力巨大的新賽道，因此，加強數據治理，激活數據要素潛能，已成為新發展格局背景下搶占發展制高點、增強企業競爭力的關鍵。

近日，由貴陽大數據交易所主辦，光大銀行承辦的“新要素 新資產 新發展——數據資產價值共創主題論壇”上，畢馬威資深合伙人陳立節以“ 數據治理支撐資產化入表與價值實現” 進行了主題演講。

陳立節表示，近年來，國家相繼出臺了一系列政策文件，積極推動數據資產化、價值化。從培育數據要素市場、建立基礎制度和規范，到明確數據要素市場規則的具體要點，為數據資產化、價值化提供了有力的政策支持。此外，財政部發布的《企業數據資源入表會計處理暫行規定》，規范企業數據資源的會計處理，進一步推動了數據的資產化和價值化進程。這些政策措施有助于加快數據要素市場的培育和發展，促進數字經濟的健康、可持續發展。同時也為企業數據治理提供了明確的指導方向。

陳立節認為，數據治理的核心在于建立統一的數據規范和流程。這包括數據質量管理、數據安全管理和數據流程管理等。通過建立完善的數據治理體系，企業可以更好地管理其數據資產，確保數據的準確性和完整性，提高數據的質量和可信度。同時，數據治理還能夠降低數據泄露和數據濫用等風險，保護企業的商業利益。在資產化入表方面，陳立節建議企業應將數據資產納入財務報表，以更好地反映企業的價值。這不僅有助于提高企業的透明度和公信力，還能夠為企業提供更多的融資機會和資本化支持。

在數據資產化的推進方法上，陳立節表示，數據資產化首先要進行數據資源盤點、數據合規確權，通過自主開發、授權運營對數據資產進行治理、運營、安全評估等工作，進而提高數據的可用性、易用性和安全性，為數據資產的價值奠定基礎。完成數據資產化基礎路徑形成閉環后，以數據資產入表為目的需要與“數據管理部門”、“法律合規部門”、“業務部門”、“績效考核部門”、“科技部門”和“財務部門”等共同協作，協助企業完成數據資產入表的相關工作。

數據資產化推進路徑

在數據資產化入表與價值實現上，在數據戰略、價值釋放、數據治理、數據資產運營等方面制定了一系列配套保障機制。同時結合最近數據市場管理，總結出“建、管、用、評”，以及“采集、連通、匯聚，盤點、規置、治理，融合、敏捷、引導，評估、評議、評論”一體化的數據管理體系。


“建、管、用、評”一體化數據管理體系

首先“建”，企業要有數據基礎，針對這些數據對象，首先要建立基礎的底座，“建”包含了“采-通-匯”， 采指的是采集，從業務角度出發，采集什么數據，范圍是什么？標準是什么？要求是什么？第二“通”，采完之后在內部要融會連通，部門間要連通，系統間要連通，跟業務場景、業務流程之間要連通。不能說數據、業務和技術各一層皮。第三“匯”，指的匯聚。很多的業務部門提到能不能把業務部門的數據匯集在統一的數據平臺來統一管理。

“建”完之后那就要考慮“管”了?！肮堋庇盅苌巳齻€詞，“盤-歸-治”。 這個比較偏傳統的數據治理。我們經常提到要先做盤點，在盤點過程中做數據的分類分級形成目錄，基于數據資產目錄定標準定規范然后去治理：一方面標準規范的落標，一方面質量的監測整改提升。然后就要考慮“用”了。

“用”包含了“融-敏-引”。 上面我一直提到要試點，其實就是在業務應用方面去找試點。第一要有融合，包括人行一直提的數據治理要融合業務應用，如何融合？就要找到一些具體的業務場景，如客戶營銷的場景，在客戶營銷場景里面會涉及到哪些數據？數據質量怎么樣？安全合規的要求怎么樣？能不能用？要不要脫敏，打造什么樣的營銷數據產品，這個產品能起到什么樣的價值和效用？要把整個融合的業務場景規劃出來，規劃出來之后要敏捷開發和落地，通過Data OPS把數據治理的理念和要求跟開發融合在一起?！耙敝傅氖且龑I務部門用數，業務部門很清楚數據的業務場景賦能，但是具體用什么樣的技術手段，用什么樣的模型，用什么樣的算法，去找哪些外部機構去做合作需要引導。

最底層是“評”，我們又展開了“評估、評議、評論”，評估更多的是什么呢？就是前面提到的數據資產估值定價，這是基礎，也是未來配套的保障機制。同時還要有評論和評議，或者我們叫評價。站在管理層的角度，誰做得好，誰做得不好，我們要有評價。站在第三方的角度和消費者的角度要有評論：數據資產管理的好不好，客戶體驗高不高？如果數據治理做的很完美，但是業務部門或者消費者、用戶提出來體驗很差，那也是有問題的。所以“評估、評議、評論”是站在三個不同的視角，生產者、管理者、消費者的視角，基本上構成了一套評價的體系，以上就是我們整個企業開展數據資產管理核心的12個管理要點。

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