企业数据资产入表落地

但在实现过程中，数据资产化面临的制度与技术障碍重重。“法律保障是要素价值的保障根本。作为资产，它就必然涉及到权属、产权的问题。现行的法律体系框架，事实上没有办法解决数据的确权问题。”梅宏表示，目前流通共享的数据定价、收益、分配无章可寻。同时，除了制度障碍，还存在技术挑战，数据安全、隐私保护、监管问题突出，这些问题属于国际性难题，还待进一步创新探索。从数据交易实践的角度，深圳数据交易有限公司（简称“深数交”）副总经理王冠向21世纪经济报道记者介绍了目前数据要素流通的现状及行业痛点诉求。“一是流通方式仍主要以数据包和API的方式为主。二是大量的数据资源尚未***，未在市场上进行流通，比如公共数据，互联网企业数据等；三是当前数据的交易模式主要是以场外交易为主，需要进一步引导场外向场内转移。”王冠说。 数据确权有助于推动跨行业的数据融合和创新。企业数据资产入表落地

数据资产相关标准和规范的编制工作已在全国各地铺开。比如，江苏、天津、上海、安徽、湖北等多地政企都在征集“数据要素×”典型案例，或在为相关标准和规范的编制做准备。3月6日，北京国际大数据交易所召开了2024年标准工作启动会。会上透露，今年将重点聚焦《数据资产登记指南》《数据资产质量评估指南》《数据匿名化处理实施指南》《数据资产合规入表指南》以及《数据可信流通跨域管控技术规范》等五项标准的编制工作。结合建行的案例，我们可以预见，以上四“指南”和一“规范”能出台，将有助于银行对企业，以及自身数据资产的规范化管理，特别是《数据资产登记指南》和《数据资产质量评估指南》两项标准的编制，将为银行在数据资产的确权、计量、入表、价值评估等方面提供明确的指导和规范。遵循这些标准，银行将能够更好地管理和利用数据资产，提升数据业务的稳定性和可靠性。 企业数据资产入表落地数据确权是实现数据治理的重要一环。

数据应用是数据资产管理的结果环节，其目标是将数据分析结果应用于实际业务中，推动业务创新和价值提升。在数据应用过程中，企业需要关注数据的实用性、可操作性和安全性。为了充分发挥数据应用的价值，企业可以采取以下措施：（1）制定数据应用计划和策略，明确数据应用的目标和场景；（2）建立数据应用与业务创新的联动机制，推动数据应用与业务创新的深度融合；（3）加强数据应用的培训和推广，提高员工对数据应用的认识和能力。

数字经济下的数字资产应该做到以下几个方面：一，增加技术储备，打造基础平台。在数字时代，技术的重要性愈发凸显。区块链、分布式计算、密码学等技术和方法都是发展数字资产业务的基石。由于资产的交易和储存都以数字化形式存在，系统漏洞和外部威胁的破坏性远超过往，因此，保证系统的安全性是发展数字资产业务的前提条件。提升交易速度和便利性也是数字资产业务的迫切需求。从安全和业务发展两方面看，技术都是基础。第二，明确业务实质。以往关于数字资产的讨论并未对数字资产化和资产数字化进行区分，给学术界和实务界带来诸多困扰。对经济主体行而言，二者的业务发展路径、技术需求存在天壤之别，若不能明确数字资产的实质，可能导致发展方向的混乱。因此，可以考虑以“数据资产”对应数字的资产化过程，以“数字资产”对应资产的数字化过程，由此进行区分，明确业务重点，更好地统筹安排业务资源和技术资源。借助羽山数据资产交易平台，企业可以更加便捷地进行数据资产交易。

数据计量是指对数据进行量化和管理的过程，它包括对数据的收集、整理、分析和评估等方面。数据计量在数据驱动的商业环境中变得越来越重要，它可以帮助企业更好地理解和利用数据资产，提高数据的价值和效益。首先，数据计量可以提供数据的质量和准确性。通过对数据进行计量，可以评估数据的完整性和准确性，确保数据的质量。这有助于企业建立可靠的数据基础，支持数据驱动的决策和业务发展。其次，数据计量可以提供数据的可视化和量化。通过数据计量，企业可以将数据以图表、报表等形式展示出来，提供直观的数据可视化效果。这有助于企业更好地理解数据的含义和趋势，支持数据的分析和应用。数据资源确权有几种？企业数据资产入表落地

数据资源盘点及类型认定。企业数据资产入表落地

在资产负债表中，数据资产通常被归类为无形资产，其价值可以基于多种因素进行评估，如成本法、市场法和收益法等。同时，数据资产的价值也会随着时间和市场环境的变化而发生变化，因此需要进行动态的评估和管理。数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而极大地提升企业核心竞争力。数据资产化让企业更加重视数据这一关键生产要素，探索数据价值实现场景，促进业务增长。 企业数据资产入表落地