要实现数据成为资产并进入资产负债表,需要经过以下几个步骤:1.数据资产的确认和计量:企业需要对数据资产进行确认和计量,明确其价值、权属和管理方式。这需要建立完善的数据资产会计准则和管理体系。2.数据资产的记录和报告:企业需要建立数据资产的记录和报告制度,确保数据的准确性、完整性和及时性。这需要建立数据治理体系和信息披露机制。3.数据资产的保护和风险管理:企业需要采取有效的措施保护数据资产的安全和隐私,同时进行风险管理,确保数据资产不会对企业造成损失。这需要建立完善的数据安全体系和风险管理体系。4.数据资产的运营和管理:企业需要对数据资产进行有效的运营和管理,包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。这需要建立完善的数据管理体系和技术支持体系。 羽山数据资产交易平台,让数据资产交易变得更加便捷和安全。数据资产可视化
数据资产管理是一项系统化、全面性的工作,涉及到数据的整个生命周期。数据资产是指企业或组织在业务运营、管理活动中积累、产生的数据,包括结构化数据、非结构化数据等。数据资产具有极高的价值,可为企业提供决策支持、提升运营效率、驱动业务创新。涉及对数据资产的规划、组织、控制和利用,目的是确保数据资产的安全性、可靠性、一致性和完整性。这需要采用一系列的管理方式,如制定数据标准、建立数据治理体系、实施数据安全策略等。为确保数据资产的安全,保护措施同样必不可少。企业需建立完善的数据备份恢复机制、实施数据加密存储等措施,以防止数据丢失和未经授权的访问。同时,定期开展数据安全审计和风险评估,及时发现和解决潜在的安全隐患。数据恢复数据确权有助于推动数字化经济的发展。
资产负债表里的资产,应当为企业创造收益与现金流,这是资产的使命。资产既有有形的,也有无形的;既有所有权的,也有控制权的。只要能够合理且准确计量,就可以入表。数据资产化,就是要求将数据本身作为其**经营资源来看待,能够在现实中服务客户、产生现金流;或者通过信息化建设提高企业经营管理的效率和效果。这就与传统概念里的有形资产产生了类似的功能。数据资产化,暂时认定为无形资产入表,未来是否重分类为其他资产还不好说。不过,同样值得期待的是,人力资源何时入表,我相信意义更为重大。
业内人士认为,“数字资产是拥有二进制形式数据所有权,产生并存储在计算机、智能手机、数字媒体或云端等设备中。”“数据资产是拥有数据权属(勘探权、使用权、所有权)、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。”从经济学视角看,数据产品、数据商品、数据要素作为资产计入经济主体才能作为经济活动的标的。因此,数字资产是数据产品、数据商品、数据要素得以实现的基础。区块链技术出现后,**银行推出的**呼之欲出,数字资产的外延再次得到拓展,**、**等均归为一类数字资产。从数字资产概念的演化看,其外延在不断拓展,“数字”的属性不断被弱化,“资产”的属性不断被强化。 数据的生命周期是多久?
数据交易生态中的重要一环——数商,正发挥着什么作用?在峰会重要组成部分第二届中国国际数字产品博览会上,提出了数商在数据交易过程中承担的四种角色。角色之一是提供底层技术,例如通过隐私计算等技术可以帮数据交易所或者平台打造安全底座,完成数据的虚拟汇聚,实现数据底层价值。第二个角色是为数据交易所提供数据资源,企业在服务客户的同时形成数据生态,通过数据交易所作为合规出口,承担撮合数据交易的数据源角色。第三个角色是提供数据产品,除了自有数据,也可以通过与数交所其他的合作伙伴提供的数据组合成一个数据联盟,以此生产不同的数据产品去进行交易,比如服务于药厂的新药研发产品,服务于像金融征信的产品,服务于数字营销的产品等。第四个角色是为数据交易所提供精确的需求方,数据交易流程的终点是数据使用方,数商可以实现需求导流。数据资产的价值评估。数据确权是什么
数据确权有助于培育数据文化,提高社会对数据的认知.数据资产可视化
与传统资产不同,数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等多种特征。由于数据资产涉及的经济行为与传统资产较为一致,其评估目的同样可分为内部评估目的,如数据管理、会计核算等;以及外部评估目的,如数据资产交易流通、出资入股等。数据资产的评估方法包括收益法、成本法、市场法等。收益法是目前数据资产更适用的评估方法之一,根据预期收益口径可以采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益4种方式。对于可获得可靠财务预测、并已经实现商业化应用场景的数据资产来说,收益法能够直观地体现数据资产价值实现的过程。成本法除了确定重置成本,关键要确定数据资产价值调整系数。对于仍处于开发阶段、成本易于归集且未来收益尚未确定的数据资产来说,成本法不失为较具适用性的评估方法。但成本法未能有效考虑数据资源收益与成本不匹配的问题。市场法应用前提是具有公开并活跃的交易市场。由于目前数据资产交易主要为场外交易,缺乏成熟、活跃的数据资产公开交易市场与可比参照物,且数据资产价值受到应用场景影响较大,其价值易变性导致交易实例的可比性低,市场法使用限制较为明显。 数据资产可视化
企业作为数据处理的重要主体,在数据确权方面扮演着重要角色。企业需要尊重用户的隐私和数据权益,遵循合法、正当、必要原则,明确告知用户数据的收集和使用方式,并获得用户的授权。企业需要建立完善的数据管理制度和流程,明确数据的权利归属和使用规则,加强对外部数据来源的核实和管理,确保数据的真实性和可靠性。同时,企业也需要加强对员工的数据意识和素养培训,提高员工对数据管理和保护的意识和能力。ZF作为公共利益的保护者,在数据确权方面也扮演着重要角色。需要制定合理的政策和监管措施,保障数据主体的合法权益,加强对数据的管理和监管,防止数据滥用和非法交易。同时,还需要建立完善的数据共享和开放机制,促进数据的合理流...