數據資產入表即數據資產會計核算，指的是把有價值的數據編製進資產負債表，作為企業沉澱的無形資產，讓數據要素的交易流通變得合規，數據價值可計算。 2023年8月21日，財政部發佈《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，並於2024年1月1日開始實施，首次將數據資源納入企業會計核算體系，明確了數據資產入表的 ...
數據資產入表即數據資產會計核算，指的是把有價值的數據編製進資產負債表，作為企業沉澱的無形資產，讓數據要素的交易流通變得合規，數據價值可計算。
2023年8月21日，財政部發佈《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，並於2024年1月1日開始實施，首次將數據資源納入企業會計核算體系，明確了數據資產入表的標準和要求，標志著數據資產在會計領域的正式確認，並開啟了數據要素產業化的新時代。隨後國資委、中國資產評估協會、中國銀行業協會等多個組織相繼發佈了數據資產入表相關的推進政策，各地方政府也在積極鼓勵企業進行數據資產入表探索嘗試。
對數據資產入表的推動，一方面有利於幫助企業建立更加完善的數據資產管理體系，助力數據驅動型企業吸引外部融資、優化財務結構、提升公司價值；另一方面能夠促進不同企業機構之間的數據共用與合作，建立更加開放的數據生態系統，提升社會服務的質量和效率，優化資源配置，推動經濟結構升級。
數據資產入表流程通常包括數據資源化、資源產品化和產品資產化三個步驟。實踐中，經過這三個步驟後形成可清晰辨認、應用場景明確、價值可以計量的數據資產憑證，併在滿足資產的確認條件後形成數據資產入表。本文將以“五步法”為基礎，為大家介紹從企業角度具體如何實施數據資產入表。
想要實現數據資產入表，首先企業需要瞭解自己的業務究竟有哪些數據，所以第一步是做數據資產盤點。盤點的目的不同，或者組織業務應用的不同，盤點的路徑也就不同，需要通過數據現狀的診斷明確數據盤點的目的，從而確認好盤點路徑，通常數據資產盤點一共可分為6步：
- 對業務需求進行調研，梳理出組織、數據和業務應用現狀，對數據進行範圍的摸底，確定好盤點目標；
- 瞭解數據存在哪些業務庫，數據體量、數據實體關係等，對數據做細化盤點；
- 針對數據盤發現的問題，比如數據質量問題、標準問題，對基礎元數據進行統一對標校正，為後續的數據管理打好基礎；
- 按數據安全管理的要求對數據進行分級分類，明確數據等級和訪問規範；
- 對數據進行權責劃分，確定好每個庫表的唯一責任人和數據消費者的角色許可權；
- 基於以上梳理建立數據資產目錄，輸出數據內容、體量、數據血緣、價值、存儲位置等關鍵信息。治理
完成數據盤點後，為了將其轉化為有價值的數據資源，需要建立一套符合業務情況的數據資產治理體系，在數據資產管理制度的指導下，開展數倉域劃分、數據標準建立、數據模型設計、元數據定義、數據開發、數據資產目錄管理、數據安全管理、應用對接等工作。
- 數倉層級主題劃分數倉可按數據的清洗加工程度縱向劃分為ODS DWD DWS ADS DIM幾個層級，另外橫向可以按所屬系統、業務、部門、行業案例在每一層級上劃分主題域和主題，以此搭建數倉的整體架構。
- 數據標準建立數據標準包含數據定義、格式、質量規則、業務規則的標準設置，其主要作用在於確保數據的一致性、準確性、合規性，因此需要在這一步對標準進行梳理。國家和行業層面有部分通用的標準參考，企業內部也可能已經積累了一些集團標準、項目標準，這些標準在梳理後可以導入數據開發治理工具中進行使用。
- 數據模型設計數據標準建立後，可以進行數據模型的設計，首先在數據模型中定義好模型元素，例如業務系統、數倉層級、主題域、更新頻率等，用來定義表名規範，在模型創建時可引用數據標準來配置表欄位。
- 元數據管理元數據需要平臺進行統一管理，把元數據一次性或者周期採集到數據平臺，定義好元數據的技術屬性、業務屬性和管理屬性，在平臺上進行統一維護。
- 數據集成與開發元數據準備好後，數據開發可以按業務需求把數據通過離線/實時的方式集成到統一的數據底座進行數據開發，搭建起離線/實時數倉。
- 數據資產管理在數據資產基礎上用戶可基於數據地圖查找數據、進行數據價值與質量分析等操作數據服務：通常包括介面服務、指標和標簽服務。
- 數據服務數據服務可對接更上層的BI報表、業務系統等上層數據應用以支持業務分析。
數據治理的全流程需要從數據許可權和用戶功能許可權兩方面做安全管控。藉助袋鼠雲的「數據資產管理平臺」，通過上述數據治理完整鏈路，企業能夠實現對數據資產化全方位的標準化與規範化管理，讓數據真正成為企業發展與決策過程中至關重要的戰略資源。
在數據治理有一定成果後，下一個關鍵步驟是對這些數據資產進行全面的評估。數據資產評估是一個多維度的過程，包括數據質量評估、數據價值評估、數據成本評估和數據合規性評估。這個階段的目標是全面瞭解數據資產的特性和價值，為後續的分類、計量和入賬提供依據。
- 數據質量評估包括數據的準確性、完整性、一致性和有效性，按業務情況確定好每條指標可衡量的評估標準，基於這個標準進行數據質量的抽樣驗證，最後得到關於數據質量的評分值。
2.數據價值評估從應用端看數據能給企業帶來的收益，可以從數據的業務價值、戰略價值、創新價值和市場價值這4個方面進行評估，確定評估方法，構建價值評估模型，然後依據模型計算各個維度的價值評估分值。 - 數據成本評估數據成本從數據的流轉鏈路角度可以分為數據的獲取、存儲、處理和維護成本，明確成本範圍後收集成本數據進行效益分析，最後得到成本優化策略。
- 數據合規則性評估按法律法規則明確數據的分級分類，數據使用許可權，數據安全規範，並建立合規性的持續監控機制。
在完成數據資產的識別和評估後，之後需要對數據資產進行分類和計量，確保不同類型的數據資產能夠得到恰當的管理和價值衡量。
- 建立分類體系按數據的來源、類型、業務領域和敏感度等維度對數據建立分類體系。
- 選擇計量單位對數據進行計量，比如從數量上看數據占用存儲、數據條數等。從時間角度數據的更新周期和生命周期，另外還可以按數據質量評分、使用頻率、以及預估的市場價值來做計量。3. 制定計量標準和方法計量單位明確後可以制定計量標準和方法：明確計量目的-定義指標-設計方案梳理流程-開發工具，執行計量。
數據資產入賬是將數據資產納入企業財務報表的過程，是實現數據資產價值可視化和規範化管理的關鍵步驟。數據資產會計入賬時，首先需要在無形資源下設置數據資產二級科目，制定科目說明和使用制度，然後通過之前的數據資產盤點和價值計算確定初始計量金額，接下來收集原始單據編製會計憑證，最後登記會計賬簿，到這裡數據資產入表的所有流程就全部完成。數據資產入表以後後續企業的資產披露、財報裡面就可以看到數據資產相關的內容。
今年被業內稱為“數據資產入表元年”，根據2024年第一季度《中國企業數據資產入表情況跟蹤報告》顯示，一季度已經有18家A股上市公司在財報中披露了數據資源，共涉及金額1.03億元，另有22家城投公司和28家類城投國企披露了數據資產入表情況，更有部分企業已經通過入表資產開展融資活動，通過數據資產獲取銀行授信。從重磅政策的接連發佈到資本市場的熱烈反響，敏銳的企業管理者已經可以感知到，數據價值革命的大幕正在徐徐拉開。袋鼠雲已經做好了充分的準備，以支持企業迎接這一變革。袋鼠雲幫助來自金融、政府、製造業、高校等十餘個行業的上千家客戶實現了數據治理及數據資產管理，通過解決方案+產品+實施的豐富經驗為企業數據資產入表做好全面前置準備，後續我們將通過產品和案例來詳細介紹數據資產入表實踐。
《行業指標體系白皮書》下載地址：https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szsm
《數棧產品白皮書》下載地址：https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
《數據治理行業實踐白皮書》下載地址：https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm
想瞭解或咨詢更多有關大數據產品、行業解決方案、客戶案例的朋友，瀏覽袋鼠雲官網：https://www.dtstack.com/?src=szbky
