財政部近日發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》將于2024年1月1日起生效。《暫行規定》使得數據資源體現在財務報表中，彰顯了企業核心競爭力。入表的前提是進行全面的數據治理，包括數據質量評估和價值評估。曾經有許多企業在數字化轉型中猶豫不決，甚至抵觸轉變，主要源于數據治理的困難。然而，如今會計準則的變化使得數據入表成為必要，這將無疑推動企業不得不著手進行數字化轉型。

入表前需要做好數據治理
《企業會計準則》基本準則將資產定義為“企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源”。需要說明的是，企業將一項資源在會計上確認為一項資產，既要符合基本準則有關資產的定義，還應同時滿足以下兩個條件：一是，與該資源有關的經濟利益很可能流入企業；二是，該資源的成本或者價值能夠可靠地計量。

由此可見，《暫行規定》的適用范圍剔除了不符合資產定義的數據資源。在符合資產定義的大前提下，適用范圍既包括了滿足資產確認條件，即俗稱滿足入表條件，可根據相關規定進一步確認為數據資產的數據資源，也包括尚不滿足入表條件的數據資源。換言之，《暫行規定》的核算對象全口徑涵蓋了符合基本準則有關資產定義的數據資源。

實際操作中，如何進行合理的成本分攤以確保數據資產成本的完整性是當前的實務難點。有效的數據資產管理需要涵蓋數據資源化——數據產品化——數據資產化三個階段，即從無序的原始數據到經有序治理后的數據資源化，接著在數據資源可能的應用價值圖譜中，根據企業內部或對外等不同的應用場景開展的數據產品化。后續的數據資產化階段則需要在明確資產化戰略的基礎上，進一步建立確權管理機制，推動數據產品的內部共享、外部流通等價值化兌現過程，才能有效論證是否具備數據資產的會計入表條件。

簡言之，數據資產化過程中不僅會涉及到對數據產品開發形成過程的成本分攤歸集機制，也需要通過對數據產品的估值分析對數據產品的內部經濟性、投入產出效益等進行量化分析。如果企業期望實現數據資產的會計入表，需要提前規劃和相應開展入表前的準備工作，例如，完善數據血緣管理、建立成本分攤歸集機制、對已產品化的數據資源進行分級分類并通過經濟性評價和價值評估等。

數據資產入表的實施路徑
第一、建立數據治理體系。數據治理是數據資產入表的前提和基礎。企業需要建立一套完整的數據治理體系，包括數據采集、存儲、處理、分析、共享等環節。在數據治理過程中，企業需要明確數據的來源、目的、質量標準、使用權限等，以確保數據的合規性和規范性。

第二、制定數據資產目錄。數據資產目錄是企業對數據資產進行統一管理和維護的工具。企業需要制定一份完整的數據資產目錄，包括數據的名稱、含義、類型、來源、使用權限等，以便于對數據進行查找和使用。

第三、數據資產價值評估。數據資產的價值評估是數據資產入表的核心問題。企業需要確定一套科學、合理的價值評估方法，綜合考慮數據的成本、收益、風險等因素，以確定數據的公允價值。

最后、建立數據資產核算流程。數據資產核算流程是企業將數據資產轉化為會計資產的關鍵環節。企業需要建立一套完整的數據資產核算流程，包括數據的初始記錄、后續計量、減值測試等環節，以確保數據的準確性和完整性。

睿治數據治理工具優勢突出
數據管理在中國企業內部起步較晚，數據的管理以及數據未來面向數據智能等應用，屬于企業數字化轉型的后半程。前半程企業把軟件IT能力建設起來，后半程對很多企業而言是奢侈品。如果企業沒有走完數字化轉型前半程，去做數據管理、數據分析或數據應用會比較難。

數據治理知名著作《一本書講透數據治理》中總結了數據治理的“道、法、術、器”，指出企業需要建立數據戰略規劃；構建數據治理框架，開展數據全生命周期管理；建立全面覆蓋的企業級數據資產地圖；同時也要引入數據管理工具和平臺。實踐中，企業可以通過億信華辰這樣的第三方企業服務提供商的專業系統解決這些挑戰，具備完整的能力和流程，為企業數據入表提供全面的解決方案。


睿治數據治理平臺架構圖

億信華辰睿治智能數據治理平臺作為國內功能最全的數據治理產品工具箱，通過為企業提供數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大功能，讓數據采集、加工、治理、應用更加便捷。入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額,2022》報告中，蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

企業數據資源入表試點工作是我國大數據領域的一項重要創新舉措。通過完善數據治理體系、制定數據資產目錄、確定數據資產價值評估方法和建立數據資產核算流程等措施，企業可以更好地將數據轉化為資產。未來，全面提升數智化發展水平，充分發揮數據價值，落地數據資產化，將為促進實體經濟高質量發展作出更大貢獻。