政策、背景、趨勢

為規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，財政部制定印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》），自2024年1月1日起施行，這是數據資源入表的重要背景。那么數據資源入表涉及哪些國家政策呢，本文整理了幾個重要的相關國家政策。

1. 《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》

2022年12月19日，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）對外發布，從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等方面構建數據基礎制度，提出20條政策舉措。“數據二十條”的出臺，將充分發揮中國海量數據規模和豐富應用場景優勢，激活數據要素潛能，做強做優做大數字經濟，增強經濟發展新動能。

2. 《企業數據資源相關會計處理暫行規定》

3.中華人民共和國數據安全法

《數據安全法》是我國第一部有關數據安全的專門法律。生效之后，《數據安全法》將與《網絡安全法》及即將實施的《個人信息保護法》一起，全面構筑中國信息安全領域的法律框架。

4.中華人民共和國個人信息保護法

十三屆全國人大常委會第三十次會議表決通過《中華人民共和國個人信息保護法》，自2021年11月1日起施行。

2024年1月1日，企業數據資源相關會計處理暫行規定就開始實施了，企業按照要求就要把相關企業資源計入資產負債表，那么如何更好的開展此項工作，本文嘗試給出了四大階段十六項核心工作的相關路徑以供參考。

1.第一階段：政策解讀

這一階段需要企業的數據管理部門、信息管理部門、財務管理部門、法務管理部門及各核心業務部門需要了解數據資源入表的背景及政策，主要涉及以下幾個國家政策及法規：

（1）《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》也叫“數據二十條”

（2）《企業數據資源相關會計處理暫行規定》

（3）《會計準則》關于無形資產和存貨的認定相關內容

（4）《數據安全法》

（5）《個人信息保護法》、《網絡安全法》及行業相關管理規定

2.第二階段：入表準備

這一階段是入表前的準備階段，包括企業財務制度修訂、數據資源標準化及數據治理、數據資源盤點、數據資源認定。

（1）財務制度修訂主要是指有些企業以往的財務規章制度可能沒有數據類無形資產和存貨的規定和要求，所以需要進行修訂為入表做制度保障。

（2）數據資源標準化及數據治理主要是企業針對數據資源要進行分類、編碼、說明以及數據治理相關工作，以免同類數據資源在不同分子公司重復入表的風險。同時，標準化的數據資源也有利于管理，通過數據治理更好體現數據資源價值。

（3）數據資源盤點主要是指按照分類將所屬的數據資源盤清的過程，該過程有利于盤清數據資源底數，有利于數據資源質量保證，有利于資源向資產轉化。

（4）數據資源確認是根據盤點的結果確認為是企業數據資源。

3.第三階段：入表實施

這一階段是正式入表工作開展，主要包括入表條件確認、資源價值評估、入表風險評估、數據資源入表及核查。

（1）入表條件確認主要是確認作為資產的數據資源到底哪些是無形資產、哪些是存貨、哪些可以入表、哪些無法入表。

（2）數據資源價值評估在首次入表主要采用成本計價法入表，需要按照數據資產采集、維護、管理等各項成本計入，注意的是避免重復計價。

（3）入表風險評估主要是根據數據安全法、個人信息保護法、行業法規要求進行核驗，保證入表的數據資源是合規的。

（4）數據入表及核查主要是確定入表的數據資源根據企業財務管理辦法逐項計入，注意的是通過核查避免重復計入。

4.第四階段：穩態運行

數據資源入表是新開展的工作，是一項新事物，必然有個從開始到常態化管理的過程，因此在實踐中要不斷總結經驗，加強行業和跨行業的入表工作交流，實現常態入表的實現。這一階段工作主要包括持續數據資源入表、數據資源審計及數據資源披露。

（1）持續數據資源入表類似于其他生產要素，實現常態化數據資源入表，數據是不斷產生的、管理和運維工作持續進行、數據價值不斷變化等，因此數據資產入表也是一項持續的工作。

（2）數據資產審計類似于財務審計，也會有內部審計和外部審計，因此做好數據資產審計也是確保數據資產價值有效性的保證。

（3）數據資產披露主要分為強制披露和自愿披露，不同行業性質不同，披露的要求和策略也不相同，因此企業需要根據自身的所在行業和特點制定相關的披露制度。

在企業數據資源入表趨勢方面比較傾向陳朝林教授的觀點：

一是：短期內不會大規模增加入表資產

不涉及對現有會計準則體系的原則性突破

未改變資產確認條件和計量基礎

現行存貨和無形資產準則尚不允許企業采用公允價值計量

未來適用法：前期已經費用化的支出不能重新調整為資產

二是：數據資源無形資產將成為入表的主角

數據資源的無形性、產權模糊性、存貨難以計量性等特點，使其確認為存貨存在較多門檻和爭議

對外非排他性授權使用數據資源的業務模式，以及同時存在雙重使用業務模式下的數據資源，適用無形資產準則進行會計核算較為合理。

來源：數據驅動智能

企業數據資源入表五大提示及“五步法”入表路徑解析

數據資源會計入表核算的五大提示

暫行規定出臺的目的是為了解決當前實務中對數據資源能否作為會計上的資產確認、作為哪類資產入表及其計量基礎的疑慮，本身并不涉及對現有會計準則體系的原則性突破。暫行規定在會計確認與計量方面與現行無形資產和存貨準則是一致的，如果企業的數據資源本身并不符合現有無形資產和存貨準則有關資本化的條件，企業并不會因為是否執行暫行規定而對是否實現數據資源的會計入表得出截然不同的結論。

值得注意的是，雖然暫行規定并沒有提出有關資產確認和計量的新條件和方法，但該規定的發布無疑給市場和企業釋放了積極的信號，推動企業穩妥論證和推進數據資源的會計入表工作。過往在缺乏明確規定的情況下，企業往往不敢輕易引用無形資產和存貨準則進行會計處理，并傾向于簡單費用化處理所有的數據資源投入。暫行規定的出臺為市場主體提供了有效的規則指引，有利于引導企業加快梳理其數據資源構成，并對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告。

此外，由于我國現行無形資產和存貨準則尚不允許企業采用公允價值計量模式，即使是符合入表條件的數據資源，例如企業外購且不構成業務合并，或者企業內部產生并確認為無形資產或者存貨的數據資源，其計量基礎仍應基于歷史成本。因此，數據資源的整體市場價值在短期內并不會完全體現在企業的資產負債表中。

暫行規定適用于所有執行企業會計準則的企業和單位。暫行規定正式實施后，“數據資源是否入表”不再是部分企業內部管理視角的選擇題，而是所有企業財務合規視角的必答題。正如企業不能完全不加以論證和分析，就簡單將當期所有研發投入和生產投入全部費用化一樣，暫行規定施行后，企業應根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源進行分類，并相應根據無形資產或者存貨準則對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告。即使經判斷暫不符合入表條件，暫行規定也引入了相關披露要求，例如，暫行規定要求企業應當披露計入當期損益的數據資源研究開發支出金額。因此，為了滿足財務合規性要求，企業應盡快著手研究暫行規定，相應建立財務管理和會計核算制度。

暫行規定采用未來適用法，且明確指出在暫行規定施行前已經費用化計入損益的數據資源相關支出不再調整。上述規定源于現有無形資產準則明確規定，內部開發形成的無形資產的成本僅包括在滿足資本化條件的時點至無形資產達到預定用途前發生的支出總和，對于同一項無形資產在開發過程中達到資本化條件之前已經費用化計入損益的支出不再進行調整。因此，即使某項數據資源在暫行規定的首次施行日滿足無形資產的確認條件，企業也不應在首次施行日將以前期間已經費用化的數據資源重新資本化。

企業應根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式等判斷適用無形資產還是存貨準則。征求意見稿在公開征求意見階段，曾經提出根據內部使用和對外交易兩個維度，就數據資源應適用于無形資產還是存貨準則進行區分。考慮到企業利用所持有的數據資源為客戶提供服務是較為典型和常見的對外交易數據資源的應用場景，該場景屬于內部使用還是對外交易存在不同解讀，本次暫行規定明確了只有企業日常活動中持有、最終目的用于出售的數據資源，才適用于存貨準則。換言之，對外非排他性授權使用數據資源的業務模式，以及同時存在內部使用和對外交易但并不主要依賴對外出售取得經濟利益的雙重使用業務模式下的數據資源適用無形資產準則進行會計核算較為合理。

征求意見稿曾經要求當企業對數據資源進行評估時，無論何種情況均應當披露數據資源評估的相關信息。暫行規定回應了各界對如何平衡數據資源評估披露的成本效益原則的關切，強調當評估結果對企業財務報表具有重要影響時，企業才應當披露評估依據的信息來源，評估結論成立的假設前提和限制條件，評估方法的選擇，各重要參數的來源、分析、比較與測算過程等信息。

針對數字化轉型成熟度高、數據資源治理情況較好、數據產品豐富或重大交易中涉及數據資產價值評估的企業，建議企業應盡快建立內部科學高效的數據資產價值評估體系或對接外部第三方數據資產價值評估機構，以便對企業合并對價分攤、數據產品定價、減值測試等事項所可能涉及的重大數據資源的價值進行合理的評估。

企業數據資源“五步法”入表路徑解析

暫行規定的發布有利于促進企業重視和構建全面有效的、切合實際的數據資源治理與管理體系，從而為數據資源的確認、計量提供良好的基礎，數據資產化也將進一步推動數據要素流通，加速數據要素市場化和價值最大化。然而，企業數據資源入表并非一蹴而就的工程，合理穩妥的入表路徑應涵蓋合規與確權、有效治理與管理、經濟利益分析、成本合理歸集與分攤，以及列報與披露五個關鍵步驟。

雖然我國《民法典》第127條承認了數據的民事權益地位，但未涉及具體的細節性規定，細節的留白使得數據的法律權屬問題成為一個爭議的焦點。2022年12月《數據二十條》提出建立保障權益、合規使用的數據產權制度，探索數據產權結構性分置制度，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的“三權分置”的數據產權制度框架。暫行規定的適用范圍強調“合法擁有或控制”的數據資源，與我國陸續出臺的一系列數據產權制度相協調。由此可見，數據資源的合規與確權是數據資源入表的首要步驟。企業可從數據合規梳理及數據授權梳理兩個方面啟動準備工作。

數據合規梳理：

企業應遵循《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國網絡安全法》《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》、各省市行業數據安全管理辦法等現行有效法律、行政法規和規范性文件，從數據來源、數據內容、數據處理、數據管理及數據經營等五個主要維度對待入表的數據資源進行梳理，查缺補漏，建立企業數據合規管理機制，確保數據資源的合法、合規。

數據來源合規：企業獲取數據行為不違反任何法律法規、國家政策和社會公共道德，不侵犯任何第三方合法權利。常見的不合規行為包括：自行采集非企業主營業務范疇的相關數據；數據采買時未檢查供應商是否擁有數據的合法授權等。

數據內容合規：企業存儲數據的內容需真實、合法、合規，不得存儲法律法規不允許采集或存儲的違法數據。常見的不合規行為包括：企業私自存儲未依法獲取授權的國家機密數據、敏感數據、重要數據、商業秘密、個人信息等。

數據處理合規：企業處理數據行為不違反法律相關規定，符合合法、正當、必要原則。常見的不合規行為包括：企業超出個人授權同意的范圍處理個人信息。

數據管理合規：企業需按照法律、法規、規章和國家標準等要求，建立數據合規相關管理制度，開展包括合規管理體系搭建、風險識別、風險評估與處置等管理活動，對數據分類分級管理、數據跨境，個人信息保護等領域建立相應的全鏈條監督管理機制。

數據經營合規：企業需依法開展數據經營業務，獲得相應的資質、行政許可及充分授權，建立完善的內控體系，保障數據經營業務不危害國家安全、公共利益以及侵犯個人、組織合法權益。

數據授權梳理：

如前所述，數據權屬是數據資源入表繞不開的重點，完善的數據資源授權鏈條是企業進行數據資源入表的前提。在進行數據入表前，企業應基于數據資源來源，梳理其完整授權鏈條。如企業自行采集個人數據時，應獲得數據主體的恰當授權；企業采買個人數據時，應獲得數據供應商及數據主體的恰當授權。同時，企業應建立數據權屬監督管理機制，日常維護數據資源的權屬變更情況，如企業獲取數據授權存在期限，應在資產使用壽命估計中予以合理反映和披露。

綜上，企業應當建立健全符合其自身特點的數據合規及產權管理制度，確保數據來源合規、隱私保護到位、流通和交易規范、分級授權合理，理順數據資源產權關系，為實現數據資源會計入表掃清前置法律障礙。

企業會計準則有關資產確認的兩個條件包括：一是，相關經濟利益很可能流入企業，一般認為經濟利益流入的可能性應大于50%；二是，相關成本能夠可靠地計量。上述兩個條件看似簡單，實則需要企業建立相對完善的數據治理和管理流程才有機會實現。建議企業應盡快建立相應的數據資源管理體系，統籌相關數據基礎工作，盤清數據資源家底，為后續持續可靠的會計計量和披露提供底層保障。

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、建立數據資產相關標準和機制，以有效承接與推動數據資源入表工作。同時數據資產管理也應與企業自身的數據管理體系充分結合。

數據資源目錄：建立企業級數據資源目錄，盤點具有經濟利益的數據資源，通過目錄、標簽化、元數據屬性等方式準確描述數據資源，為后續估值與會計計量提供基礎。

數據資產賬戶：對于數據資源規模豐富、價值含量高、可精細化管理的企業，建議開設數據資產賬戶體系，引入內部分戶賬，有效管理數據資產因持續開發、應用、內外部流通帶來的賬面價值變化。

數據資產血緣分析：為了有效支持后續數據資產成本法、收益法的不同價值分攤，實現數據資產視角的業財精細化管理，精確衡量數據資源的投產比分析等，應加強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為抓手，形成企業級的數據資源內外雙循環的運營能力，以財務資產視角推動各業務和技術部門的數據運營，數據運營的成果真正與企業財務表現掛鉤，成為業務數字化建設的催化劑。

如前所述，資產確認條件之一是經濟利益很可能流入企業（一般指可能性大于50%）。在數據資源預期經濟利益的可行性分析層面，結合企業不同的數據資源分類、業務交互需求和商業應用場景（數據產品和服務）分類，通過建立企業內部數據資產價值評估體系，采用貨幣化度量業務應用場景價值與數據資源取得成本的方式，開展對相關數據資源相關經濟價值的衡量、數據資源投入產出效益的評價，夯實經濟利益的分析基礎。企業內部常態化的數據資產業務經濟價值評價也將助力企業數據資源價值顯化，進一步為實現企業日益頻繁的數據產品化、服務化定價提供相應的輸入支撐。

作為推動數據資源入表的必不可少的重要環節，數據資產價值評估是保障數據資源價值可靠計量、準確披露的關鍵手段，也是探討科學公平確定不同主體間數據資源收益分配的基礎。不可否認的是，從數據要素市場當前所處的發展階段看，初期市場尚無活躍、公開的數據交易，因此較難獲得公開市場信息方面的輸入值。作為全球領先的全球專業服務機構，在數據評估領域亦開展了深入的實踐探索，并早在2021年7月形成了實證突破，借用物理學中的“重力勢能”概念，首次提出創新的“數據勢能”概念并進行相關實證探究，并在后續的研究與企業場景實踐中，基于成本及收益途徑不斷完善數據資產價值評估方法與相應模型的設計利用，使得“數據勢能模型”的價值評估框架可以廣泛運用于不同類型、不同階段的數據資產價值評估場景中，助力企業更好地開展數據資產價值評估工作。

數據資源的成本不僅僅包含外購過程中發生的購買價款、相關稅費，還可能包括數據合規成本、治理成本、權屬鑒定、登記成本以及需要分攤的間接成本等。數據資源典型的特征是具有伴生性，如何進行合理的成本分攤以確保數據資源成本的完整性是當前的實務難點。在數據資源相關成本歸集與分攤過程中，企業業務運營成本與數據產生成本往往難以明確區分，例如，信息系統在支撐主業經營的同時也產生經營數據，業務支撐成本與數據資源產生成本應如何進行界定和區分。

如果企業期望實現數據資源的會計“入表”，則必須滿足“成本能夠可靠地計量”的前提條件。企業需要提前規劃，結合上述“五步法”入表路徑中第二步所介紹的“數據資源有效治理與管理”，通過數據資產的血緣分析能力，形成準確的數據血緣圖譜，厘清數據資產化過程所占用的企業資源，配套建立統一、合理的數據資源的成本歸集與分攤機制，并最終通過信息化途徑進行落地。

暫行規定要求企業根據重要性原則并結合實際情況增設報表子項目，并通過表格方式細化披露。暫行規定對于入表的數據資源的一般性強制披露要求與現有無形資產和存貨準則要求基本一致，此外，暫行規定還提出企業可根據實際情況自愿披露數據資源的應用場景或業務模式、原始數據類型來源、加工維護和安全保護情況、涉及的重大交易事項、相關權利失效和受限等相關信息，引導企業主動加強數據資源相關信息披露。

新增披露要求雖然會給企業帶來一定的披露成本，但是適當的披露有利于將企業已經費用化的數據投入顯性化，將企業的隱形價值可視化、透明化，有利于驅動企業價值的提升。此外，對數據資源評估的估值參數、假設與模型的披露要求，也將倒逼企業建立更加精細的內部管理流程，幫助企業厘清數據資源價值的構成、來源和實現方式。

在數字經濟時代，數據資源賦予企業新的生機和活力。暫行規定的正式發布無疑給市場和企業釋放了積極的信號，引導企業對數據資源進行更有效的治理與管理。作為數據領域的踐行者，致力于協助數據要素市場發展，在暫行規定“穩妥確定、可靠計量、合理披露”方針指導下，幫助企業構建提升數據資源治理能力，進一步探索數據資源價值實現方式，打造一條完整的數據資產價值實現通路。

數據資源“入表”在即，企業應該如何應對？

為規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，財政部會計司繼2022年12月9日發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》之后，于2023年8月21日印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（財會【2023】11號，以下簡稱《暫行規定》），自2024年1月1日施行，采用未來適用法。

2項適用范圍

《暫行規定》適用范圍包括：

根據企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨的數據資源，即“入表1”的數據資源（本文簡稱“數據資產”）；以及 企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件（例如不滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”或“成本或者價值能夠可靠地計量”）而未確認為資產的數據資源。

2類數據資產

3項數據資產確認挑戰

《暫行規定》并不涉及對現有會計準則體系的重大修訂。根據《企業會計準則——基本準則》，資產是指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。符合資產定義的資源，在同時滿足與該資源有關的經濟利益很可能流入企業，以及該資源的成本或者價值能夠可靠地計量的條件時，確認為資產。綜上，數據資源需要滿足如下四個條件，方可確認為資產：

企業過去的交易或者事項形成

由企業擁有或者控制

預期會給企業帶來經濟利益/相關的經濟利益很可能流入企業

成本或者價值能夠可靠地計量 其中第一條比較容易滿足，但是其余三條均對企業提出了要求和挑戰。下面我們逐條分析：

1.由企業擁有或控制數據資源形態及性質特殊，經常存在多主體權利混合及數據權利沖突，數據權屬形式復雜，數據持有權、使用權、經營權并不清晰等情況，因此企業數據資源的確權面臨諸多挑戰。《數據二十條》2提出對數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權進行產權分置的概念，強化數據流通和使用。對于企業是否擁有或控制該數據資源，所有權是首要評估因素。企業需結合《數據二十條》數據產權分置理念，考慮數據處理各個環節對數據的權屬影響，分析數據全生命周期的處理行為，建立完善數據確權體系，以幫助企業數據資源準確確權，支持數據資源資產化。

2.預期會給企業帶來經濟利益/相關的經濟利益很可能流入企業企業會計準則有關資產確認的條件之一：相關經濟利益很可能流入企業，但是數據資源是否能給企業帶來經濟利益的論證往往較為困難，例如預計使用壽命內各種經濟因素的影響很難有明確的證據支持。因此，對于企業內部產生的數據資源，關于“很可能”的認定標準將成為數據資源“入表”過程中的一個主要挑戰。

3.成本或者價值能夠可靠地計量

企業數據資源確認為資產需滿足“成本能可靠計量”條件，涉及到數據的定價、估值等多方面問題。企業數據資源來源渠道廣泛，可能通過外部采購、自行開發或伴隨日常生產經營活動而產生。在進行數據資源“入表”的初始計量時，需按照相關準則要求確定資產的計量成本。企業通過外購方式取得的數據資源成本，除包括購買價款、相關稅費外，還包括可直接歸屬于使無形資產達到預定用途或存貨采購成本的費用，例如，加工為數據產品過程中產生的直接人工成本、治理成本及需要分攤的間接成本等。很多數據產生和形成是企業經營過程中的附加產品，暫行規定對于企業內部數據資源的成本如何認定未有展開，如何準確歸集并分攤相關業務經營成本和數據資源成本是數據資源成本計量的難點。在對數據資源進行后續計量時，資產負債表上的資產僅體現時點價值，價值可能隨著時間流逝而減少，涉及數據資源無形資產攤銷、減值，數據資源存貨跌價準備的計提等。而且數據資源經常發生再加工，會使得數據資源成本計量變得更加復雜。對于企業而言，如何結合現有的數字化建設成果，豐富數據資產化的方法路徑，加速推進數據要素的價值釋放，成為了企業在數據從資源化利用階段邁向要素化配置階段的重大變革期脫穎而出的重要命題。對此，企業可從如下三大方面著手進行準備：

1.規范數據資源的核算，使得數據資源成本能夠“看得清，算得準

”如果企業期望實現數據資源的“入表”，則必須滿足“成本能夠可靠地計量”的前提條件。由于數據資源形態的特殊性，如何進行合理的成本歸集和分攤以確保數據資源成本的完整性和準確性是當前的實務難點。在數據資源相關成本歸集與分攤過程中，由于企業信息系統在支撐主要業務經營的同時也產生經營數據，日常業務運營成本與數據資源產生成本的界定和區分離不開對于相關流程的梳理和優化。安永3可協助企業從如下方面進行準備：

建立成本歸集與分攤機制：對數據資源產生過程中所占用的企業資源進行梳理，并結合相關規定和企業實踐建立一套合理的數據資源相關成本歸集與分攤機制，并可以支持上述機制在系統中落地；

優化數據管理流程與控制：對數據管理流程進行優化設計，明確業務部門、財務部門操作流程、操作規范及控制節點、稽核內容等，設計業務流程表單，明確審核內容及責任人等內容。識別目前業務執行過程中面臨的瓶頸和效率低下的環節，在控制和效率之間平衡的基礎上提出優化建議，增強部門間的協同；

明確數據管理崗位職責：從實施有效管控的角度，清晰定義各組織層次在相關流程中所扮演的角色及相關流程的主要責任人，明確各相關部門在流程中的職責定位和工作內容，并對不相容的崗位進行隔離。

2.加強數據資源管理，夯實企業數據基礎

無論是對于能夠滿足“入表”條件的數據資源，還是由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源，企業均應在盤清所持有數據資源的基礎上，加強相關數據資源的管理，為后續持續可靠的會計計量和披露打下堅實的基礎。安永可從以下角度協助企業進行數據資源管理體系的優化，推動企業數據質量管理，為數據應用打下堅實的基礎。

建立統一規范的數據標準分類制度：從數據的基礎屬性、業務屬性、技術屬性和管理屬性等各方面實現業務數據與管理數據的標準化管理，為后續數據質量管理提供依據；

建立數據質量稽核規則：從企業的數據質量管理需求出發，定制化地進行規則設置并根據規則進行數據校驗，對規則校驗的結果進行監控和分析，實現數據向優質資產的轉變；

建立數據資源管理制度：以厘清管理現狀和制定未來管理目標為出發點，制定相關數據資源管理制度的優化方向，明確各級流程劃分，全面梳理需納入數據資源管理制度體系優化的事項。重點關注業財融合的領域，為企業提供更具價值的管理舉措和可行的落地方案。

3.盤清數據資源現狀，保證數據的合規與確權

《暫行規定》的適用范圍明確了數據資源應由企業“合法擁有或控制”，我國近年來也陸續出臺了一系列數據產權制度，可見數據資源合規與確權的重要性。企業應盤清數據資源現狀，從以下方面保證數據的合規與確權：

數據合規：企業應從數據來源、數據內容、數據處理、數據管理及數據經營等五個主要維度對存量數據資源進行梳理，明確各類數據資源的定義，形成企業統一的數據賬和數據資源目錄。同時，通過建立數據合規管理機制，確保數據資源的合法、合規。?

數據確權：企業應基于數據資源來源，梳理其完整授權鏈。此外，企業應建立數據權屬監督管理機制，日常維護數據資源的權屬變更情況，如企業獲取數據授權存在期限，應在資產使用壽命估計中予以合理反映和披露。

數據資源的有效應用可幫助企業推動業務決策和經營轉型，實現企業內部價值賦能。安永可協助企業按照下圖的核心要素與設計思路進行準備：

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戰略地圖拆解：通過自上而下的戰略拆解，聚焦設計企業管理的核心指標，確保各層級對于目標的理解一致，戰略執行情況得以跟蹤改進和落實；?

價值樹分解：通過自下而上地結合企業價值地圖分析，首先將能夠提升企業價值的動因進行逐層分解，幫助管理層識別哪些因素可以幫助企業提升價值；第二識別提升杠桿，幫助業務部門以及財務部門看到哪些杠桿能夠真正撬動價值動因的提升，確保日常管理策略能夠支撐企業戰略發展目標；最終，針對每一個提升杠桿進一步形成可觀測的、支持業務運營的經營績效指標庫，為逐步實踐和提升企業核心價值夯實基礎。

通過上述工作，為企業構建一套更加完善的數據應用體系，體現戰略指導方向，整合經營信息，協助企業提升管理決策水平，實現企業價值創造。