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数据资产入表,如何接住这“泼天的富贵”?

作者:奇点云
  • 2024-11-12
    浙江
  • 本文字数:2020 字

    阅读完需:约 7 分钟

数据资产入表,如何接住这“泼天的富贵”?

很多管理者没有意识到,数据资产入表是企业增加资产的一场“开卷考试”。


“数据资产入表”,指在企业的资产负债表上体现数据资产,在法律上认可数据资产的财务价值。去年财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,并于今年 1 月正式生效,在法律层面上认可了数据的财务价值,这具有里程碑式的意义。


业内已经有很多政策解读,这里就不做重复说明,总结一下就是:利国、利企、利民。


图 1 入表的意义概览


· 利国:有利于推进我国整体产业升级,激活数据要素价值释放。

· 利企:帮助企业实现增资。

· 利民:推进规范数据管理制度后,更有利于个人数据安全保护。


01 不是所有的数据,都是资产


数据资产是指由企业拥有或者控制,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源。


数据并不等同于数据资产,也就是说,并不是全部数据都可以当作数据资产入表。


图 2 数据、数据资源和数据资产的关系


· 数据:企业在日常经营活动中,产生的数据。

· 数据资源:将原始数据经过清洗加工后,有使用价值的数据。

· 数据资产:企业拥有或控制,且未来能带来收益的数据资源。


总结一下,只有具有使用价值和经济价值的数据,才能成为“数据资源”,同时,只有满足现行企业会计准则中资产的定义和确认条件的数据资源,才能确认为“数据资产”。


02 如何实现数据资产化


数据资产入表是企业数据资产价值化的场景之一,想要实现数据资产化,企业需要先完成数据资源化和产品化,三者说明如下:


· 数据资源化:将不同来源的数据经过清洗加工、整合和处理后,形成可用的数据集合。

· 数据产品化:基于清洗后的数据,构建一系列的数据产品、服务、应用等。

· 数据资产化:数据产品可以通过自用、开放、交易等形式实现资产价值化。


可以看到三者是逐层递进关系,想要实现最终的数据资产化,离不开数据资源化和产品化的前置工作。


数据治理在其中起到关键的作用,也就是说,数据治理直接决定了数据资产化的最终成果。


那么,企业该如何开展内部数据治理工作呢?


2.1 数据盘点


由于企业的数据天然分散在多个异构系统中,更让人困扰的是他们的数据结构、数据类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同。


这让企业的数据整体看起来一团乱麻。所以,首要任务就是把数据盘清楚。


图 3 数据盘点工具产品界面


2.2 元数据


要想彻底摸清企业数据情况,还需要采集各个数据源的元数据信息。一般可通过手动登记或周期采集的方式,将各个业务系统、数据仓库、数据湖或数据应用的元数据进行统一采集管理。


但是,通过采集器只能获得技术元数据,而缺少了业务元数据和管理元数据信息。需要按照内部组织架构及业务划分,为不同的元数据分配负责人和管理部门,负责元数据的维护更新,以确保元数据的完整性、时效性和准确性。


图 4 元数据采集管理界面截图


2.3 数据标准


企业内部数据资源多样,且存在复杂的关联关系。此外,往往需要跨部门、跨团队、跨业务线协同,这大大增加了数据资产的管理复杂度。


因此,需要维护企业数据标准,统一内部协同“语言”,包含表、字段、指标、标签等资产类型的数据标准。


另外,可通过统计数据标准使用率和资产落标率,衡量资产的规范性程度,针对不合规的数据进行及时治理修正。


图 5 数据标准界面截图


2.4 数据建模


接下来,需要通过引用数据标准,进行模型设计。


通过定义数仓分层结构及数据主题信息,在创建模型时,可自动拼接表名。与此同时,引用数据标准,会自动带入字段信息,从而实现规范化模型设计。


图 6 数据建模界面截图


2.5 数据质量


针对核心资产,需要定期对它们做质量检测,以确保资产质量,符合业务要求。通常会从准确性、完整性、及时性、唯一性、一致性、有效性等维度去衡量资产质量,支持对单个或多个资产进行校验,对于复杂场景,则可以通过自定义 SQL 进行规则配置。


通过定期执行校验任务,自动生成质量报告,并推动给对应资产负责人,一旦出现质量问题,资产负责人则需要介入处理。


图 7 数据质量界面截图


2.6 数据安全


随着我国安全法规的不断完善,企业数据管理离不开安全管控。


除了基础的数据权限管控外,还需要对企业数据资产进行安全分类分级。针对敏感数据,则需要做脱敏处理,比如身份证号、手机号等信息,避免数据泄露。


图 8 数据安全界面截图


03 我们提供哪些服务


奇点云作为国内领先的大数据基础软件提供商,已累计服务 1500+ 客户,覆盖了泛零售、制造、金融、政企等领域。


凭借在产品技术上的领先地位以及丰富的最佳实践方法论,成功打造出了一站式、全方位的数据治理产品解决方案,旨在帮助企业有效地管理数据资产,全场景赋能商业决策,实现降本增效。


图 9 数据云场景指南


针对资产入表,我们提供以下服务及工具支持:



备注:以上工具和服务支持单独采购,有需求或任何疑问欢迎咨询 StartDT 小助理。


04 小结


很多人有个误解,认为数据资产入表是财务要关心的事情。


其实,数据资产入表,远超于单纯的财务管理范畴,其核心宗旨在于全面激活数据要素潜能,赋能企业发掘崭新价值领域,是构筑企业数字化与智能化融合转型的基石步骤。

发布于: 9 小时前阅读数: 3
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