某大数据资产平台建设项目启动会材料相关两份资料

2024数据管理平台建设启动会材料2项目方针、实施方法、策略1

背景和必要性3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划数据已成为生产要素数据也是生产工具数据还是基础设施相对农业经济的土地、工业经济的资本和能源，数据成为数字经济时代的关键生产要素。数据是未来企业和国家之间竞争的核心资产，是“未来的新石油”。2019年11月1日，中国共产党十九届四中全会发布“要鼓励勤劳致富，健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制……”传统工业经济中的电动机和制造装备等能量转換工具，被信息所改造，成为具有感知、传输、处理、执行能力的智能工具，以及智能工具组合而成的智能制造生态系统。在数字经济时代，数据成为推动经济发展的关键生产要素，改变了基础设施的形态，数字基础设施成为新的生产要素，数据正成为带动技术流、资金流、人才流、物资流的核心生产要素，数据自动流动水平成为衡量一个企业、一个行业甚至一个区域发展水平和竞争实力的关键指标。当前世界正处在从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代。大数据上升为国家战略建设新业态体系建设新业态体系是集团公司深化供给侧结构性改革的重要举措,集团公司党组审时度势，提出了“制造与服务相结合，线上与线下相结合，创新与创业相结合”新业态体系建设主要举措和目标。构筑新一代网络信息体系架构集团公司提出了以“五层两域”为特征的下一代网络信息系统核心架构，打造信息化基础底盘，开展了“智云”平台建设，为企业治理提供基础平台和技术支撑.建设智慧企业运行生态集团公司以数据驱动、价值创造、系统推进、以人为本、风险防控为指导原则，深入实践技术驱动的智慧企业运行建设，形成适应智能经济时代要求、线下业务与在线业务互为牵引和支撑.。集团公司以数据驱动智慧企业运行为核心，大力推进企业数字化、智能化转型.在当前背景趋势下，集团正积极推进数字化转型升级。提出“一主两翼三创新”总体思路，信息技术作为“一主两翼”中的一翼，通过多年的积累，在产品研发、设备制造、产业支撑等方面都形成了对信息技术的强大支撑能力。建设背景一是支撑集团数据仓库、数据管理与科学决策二是支撑企业实现自动化和智能化的监管控三是实现互联网、XXX网和XXX网间按需安全跨区传输与交换四是在统一的技术架构下，提供统一的开发、集成和运维工具五是建立安全的平台共享机制，数据安全可靠进行传输和交换基于平台支撑集团公司全周期的业务和数据开发服务的需求在数据方面的平台需求分析平台安全需求计算环境安全：以物理主机、虚拟主机安全防护为核心，通过安全漏洞检测与防御、安全基线设置及系统级恶意代码检测，构建主机安全防护基础环境网络及应用安全：围绕网络准入、安全域划分、访问控制等问题进行基础安全防护能力和页面防篡改、攻击防护、抗DDoS等Web防护工作建设；安全管理：重点开展安全攻击事件的分析与防御、策略关联规则的设置与优化、传输协议的安全分析与加固，支撑企业客户各项业务应用的安全管理；数据安全需求数据交换过程安全：针对不同类型的数据交互方式，通过交互方式分类制定数据安全方案维护/开发环境数据安全：有效管理人员合理合法使用数据，确保数据安全至关重要；数据存储过程安全：数据被非法窃取、数据被非法篡改、数据被非法破坏（删除、加密）等防护；安全合规需求XXX网：保密局分级保护等要求；XXX网：公安部等级保护要求。信息安全需求分析6“XXX工程”先进理念已获得深度认同“XXX工程”产业生态初步形成，核心架构已经完善，构建了涵盖智能协同云平台技术、产品、标准、分工“四大体系”，具备集团公司云产业集群高效、快速、协同发展的平台支撑应用能力。行业与产业云平台布局日益清晰“集团公司全力打造防务装备板块、产业、信息技术板块、装备制造板块、现代服务业板块五大业务板块，形成了基于新一代网络信息技术的产业布局；随着数字化、网络化、智能化、云化发展趋势得到认同，集团公司在基础设施与工作环境协同发展方面已经具备新产业生态体系建设基础。急需承载下一代网络技术先进理念的基础云平台目前各单位应用系统建设功能和性能仅能满足自身业务需求，目前集团云端应用活力迸发，对云平台的功能、性能等都有较高的要求，急需一个承载下一代网络技术先进理念的基础云平台，承载各云端应用的需求。现状分析：平台建设现状集团共有7大业务域54项业务组件，其中42项有系统支撑，数字化水平有待逐步完善。系统间数据标准不一致，信息孤岛现象突出。数据统计存在人工统计，重复报送，消耗大量人力。业务数据现状集团公司已明确对机构供方、客户等12类主数据57类代码主数据实施统一管理。目前，部分应用较好，但尚未明确结构和管理规范，尚未在全集团范围内推广贯标应用。主数据现状主题数据现状通过智慧企业运行平台等项目初步实现“指标监控预警自动化”，在体现“数据驱动”和“智能化应用”两个核心特色，以及重点应用上仍可进一步提高，在企业经营、企业风控等方面仍有提升的空间。各自专业领域开展了不同程度的数据资源建设，如质量大数据、三院基于SAPBW多维数据库、四院DD大数据中心，但无法跨层级、跨部门、跨业务数据共享与服务，建设成果难以复用，存在重复建设情况。各级单位数据应用现状数据支撑系统现状XXX网数据传输主要基于TIBCO；通用报送平台主要存储各级上报的财务、合同等，五类数据三级打通涵盖了人员型号等信息等。但平台相对独立，未建立长效的数据运营机制，数据更新不及时、数据准确性差现状分析：数据资源情况缺少全局数据资源整合，数据利用层次较低一是数据类项目各自为战，数据孤岛严重，缺少服务全集团的数据资源目录，无法快速定位所需数据;二是部分应用只是简单汇总数据，数据应用领域不广泛、应用程度不深入;

三是分析局限于专业领域之中，缺乏面向管理者的综合分析应用等问题。部分数据以手工填报为主，采集效率较低缺乏有效的数据管控手段，数据质量较差数据资源的共享与保护机制有待完善一是业务系统数据质量不高，流通不畅，开放共享不足，制约数据价值有效挖掘；二是相关的数据确权保护、信息安全、数据开放共享等规范不健全，阻碍各部门间数据流通共享三是未建立有效的、体系化的数据管理和激励机制，需进一步加强落实数据标准规范。多数业务已有系统覆盖，由于管理体制、历史惯性以及部门间利益等方面的原因，真正实现数据自动采集的系统较少，部分集团KPI指标关键数据依赖各单位逐级手工填报，人力成本投入较大，数据集成效率较低，数据质量也无法保障。一是数据处理以项目为主，缺乏相应的数据治理功能，数据质量标准和规范不统一，数据集成和开发流程不规范，无法保证数据的质量；二是缺乏统一的数据调度监控系统，无法及时对数据链路进行监控和预警，问题定位和处理时间长。现状分析：存在的主要问题必要性分析数字化转型大数据战略提升治理能力从集团整体运营的视角，呈现多级次，多板块，多职能，业务有异，诉求有别，且基础不一，有必要在数据层面，构建统一平台，利用数据本身的客观性、清洗转换的科学性、服务的共享性等，实现数据通、业务通，促业务一体，协同发展的局面。是集团一体、业务协同的必然要求IT助力业务，业务产生数据，数据带来价值；IT是管理的工艺，工艺是业务，IT自然也是业务；从IT到DT，再到OT，等等理念和实践的演变，生产力的变革在改变生产关系。建设数据共享服务平台，是IT和OT以DT为桥，实现进一步融合。IT以数据资产建设、数据管理和服务，深度融入传统业务，释放IT生产力，诠释IT即业务；传统业务通过数据量化、可视化和智能化，提升OT新体验、新绩效。是践行新业态体系建设的必由之路多年信息化建设，线上业务的数据积累，也是公司业务经营的积累或表征。我们重视线下实物的保管利用，数字化时代，必然也要重视线上资产的存储加工或利用，挖掘数据资产的收益，建设统一数据平台为此服务。是业务数据化，数据资产化的必然趋势数据，特别是经过了统一平台治理和汇聚的大数据，能帮助管理者洞察机会与风险，掌控科研与生产，诊断故障与问题，量化业绩与成效……是提升管理能力的必要手段，同时，也会减少内耗，查漏补缺，集约资源，达成降本增效。是提升管理能力、降本增效的必要手段一是统一数据采集入口，降低数据获取成本二是统一数据服务出口，规范化数据共享服务三是建立数据资源管理门户，统筹集团公司数据资产状况四是建立元数据、数据质量、数据标准、数据安全等数据管理模块，为全集团数据治理提供支撑针对目前集团公司数据建设中存在的问题，以及公司经营发展与企业管控中数据治理、数据共享、数据应用的迫切需求，承担全领域数据资源的采集、加工、共享、管理平台的角色。数据共享服务平台承担的任务：11集团数据资产管理体系（标准规范体系）集团各统建业务系统下属单位ERP等业务系统数据共享服务平台（数据中台+集团BI）下属单位数据中心各级用户各类应用平台、系统直接登录查询数据服务调用数据资产规范沉淀流整合的数据资产利用数据共享服务平台与集团及下属单位已建、在建和未来建设的数据平台、系统、应用的关系：2建设思路、实施方法3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性项目建设思路：数据资源通过数据共享平台来自业务系统，而用之于业务能力的提高。整体规范梳理体系框架参考图15整体规范梳理体系框架参考图：从今天的5大能力域做为基础，参考一般企业数据架构模型实践，经过前提研讨，初步确认如下的数据架构体系框架；在数据对象梳理设计中，将会进一步突破业务现状的束缚，对此抽象归纳，进行迭代调整，最终通过业务主题建设一方面来沉淀核心数据资产，一方面提高集团的运作能力。

系统构建阶段分析阶段设计阶段系统交付阶段2.3数据分析应用设计架构设计数据分析系统部署1.1需求分析2.1数据分析数据源系统分析数据质量分析功能需求分析非功能需求分析系统运维需求分析数据管理现状分析系统开发与测试数据管理设计元数据管理设计数据质量管理设计系统开发组装测试集成测试验收测试项目目标厘清价值模型分析管控模式与流程分析环境准备项目管理系统实施总体架构框架设计应用架构设计数据集成架构设计数据架构设计系统技术架构设计信息化分析2.1平台整体规划2.2分析思路概述数据分析方法培训及工具使用培训详细设计可视化设计数据模型设计数据集成设计质量保障项目实施方法：基于乙方在数据平台及展现的最佳实践，采用如下实施方法：数据规范体系编写的原则和思路：17以原二级单位原数据资产建设成果为参考数据的规范来自于集团业务能力的梳理、7大业务主题梳理、数据治理的业务流数据设计规范要参考智云的业务中台、数据中台、安全中台、管理中台、安全中台的规范安全和质量规范来自于业务流程和数据操作的管理要求（主要是集团的数据安全部门和数据质量部门的要求）数据规范制定参考国际DAMA数据管理知识框架体系规范设计是保证业务主题梳理、数据仓库设计、门户平台应用三者用一种“语言说话”规范既要指导集团数据的治理，又要支持二级及子单位数据治理及建设的参考数据规范设计参考TOGAF架构框架，保证未来的架构设计未来具有可扩展性。规范参考项目立项指示和用户提出的建议进行编写。2项目方针、实施方法、策略3

项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理与交付7下步工作计划1背景和必要性项目建设目标：依托智云平台构建数据资源共享服务平台；数据资源共享服务平台建设本期（截止到2020年6月30日）的目标可总结为“一个平台、一组数据、一套规范”。结合《智慧企业运行平台数据共享责任清单（1.0版）》和《中国集团公司信息化总体架构（V4.0）》，基于集团统建系统和二级单位完成人资管理、科研生产管理、产品数据协助交互管理、科技保障、审计风控管理等5个领域数据资源汇聚与主题库（一组高质量的数据集）1.0版建设，实现5个主题库数据资源的上线，实现相关数据自动报告。一组数据基于智云平台建设数据资源共享服务平台，完成XXX网集团本级部署、XXX网集中部署；“一个平台”依据智慧企业运行平台架构，完成数据资产管理体系文件，制定相关规范。一套规范项目建设目标门户数据地图建设范围：本次根据业务主题建设内容相关的主题、子主题、实体表和字段情况，构建本次门户数据地图；相关内容范围如下：门户数据地图建设范围业务主题&数仓建设&规范制定实施周期为5+1个月，主要包括蓝图设计、系统实现、测试支持、上线运行、支持阶段。详细项目工作计划将由项目经理在项目正式开始的5个工作日内与项目组确认而得；具体项目计划以双方最终确认的计划为准；业务主题&数仓建设（含门户小组）工作计划如下：数仓实施计划数据的规范来自于集团业务能力的梳理、五大业务主题的梳理、数据仓库的建设、数据门户的建设及数据治理流程中；其工作计划主要分为五个阶段：项目启动与计划、V0.5版、V1.0版、终版及评审通过；项目计划如下：管理规范实施主计划2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性甲方数仓顾问乙方数仓顾问甲方项目管理组项目指导委员会乙方项目管理组甲方项目经理项目管理委员会乙方项目经理规划组专家组乙方业务专家甲方业务专家数仓规划组甲方标准制定顾问乙方数仓制定顾问标准规范组甲方实施顾问乙方实施顾问平台组平台实施组甲方平台运维顾问平台运维组甲方主数据顾问乙方主数据顾问数据组主数据组甲方开发&应用顾问乙方开发&应用顾问数据开发与应用组甲方业务主题顾问甲方业务关键用户乙方业务主题顾问集团主题组甲方业务主题顾问甲方业务关键用户乙方业务主题顾问非集团主题组业务主题组组织架构组织职责项目指导委员会定义项目希望和总目标；提供总体指导，把握总体方向；重大问题决策，风险管控；负责推行与落实项目实施内容；对项评审项目计划:包括进度计划、成本预算等、目阶段进行把控.项目管理委员会制订项目总体实施计划、在项目各阶段合理协调各项资源需求、监控项目进度、范围，预算和质量、定时向项目指导委员会汇报项目状况及问题、确保项目委员会的决策、方针与任务的贯彻执行专家组对平台和数据建设过程中存在的问题进行指导，提出建议，进行业务规划等规划组数仓规划组划分一级、二级主题域；对人力、财务等主题库进行规划和模型设计标准规范组负责数据资产管理体系及相关规范编写平台组平台实施组负责智云平台、共享服务平台部署上线平台运维组负责智云平台、共享服务平台日常运维数据组主数据组负责主数据标准体系升级、规范编制，主数据治理以及主数据共享服务开发数据开发与应用组负责数据采集；负责数据模型设计；负责数据资源梳理及编目工作；负责主题库建设及数据服务开发；业务组关键用户围绕业务主题提供单位现有业务流程和相关业务表单，参与讨论并设计未来数据业务设计（数据实体，KPI，表单）和系统设计方案，完整户权限准备和平台功能的测试工作。组织架构职责2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1项目目标、范围、计划项目沟通机制沟通形式沟通目的时机负责人参加人员项目领导汇报会向项目的高层领导进行汇报项目的整体进度

讨论项目关键问题和风险

对涉及项目预算、进度和范围的问题作出决策关键里程碑点项目经理项目最高负责人、项目经理、项目执行组长、项目执行组成员、顾问项目组沟通会重大问题、风险跟踪与决策

决定人员调配和资源申请不定期项目经理/执行组组长项目经理、顾问组长、各小组关键用户项目管理周例会报告项目小组本周进展和下周每一天的工作计划和下下周的项目计划

项目问题、风险跟踪与决策每周四下午16:00-17:00项目经理项目经理、各小组关键用户

、顾问、IT支持团队项目日例会组长报告每天工作任务每天问题日清日结跨部门/主题问题处理每周四下午17:00-18:00项目经理项目经理、业务组长、顾问（如有必要）专题讨论会业务主题内及跨主题&跨部门的方案性问题讨论

分析问题的根本原因和影响

解决问题的方案比较

选定最终解决方案

确定行动计划根据需要小组负责人项目执行组长相关主题关键用户（业务主题）

相关顾问

相关流程负责人28报告名称报告内容报告对象负责人完成时间双周滚动计划各小组未来两周的工作内容（按渐进明细的原则）项目组长

顾问项目组长每周四下午每周进度报告本周工作汇报；下周工作安排；项目每个工作项状态存在的问题及建议方案项目经理

项目组长

顾问、项目业务协调人项目经理每周四下午阶段里程碑报告项目总体状态报告项目最高负责人

项目经理

项目组长

顾问项目管理办公室项目经理按里程完成时间28项目报告制度问题解决流程29建立重大问题讨论会机制，由项目管理办公室牵头，对于以下涉及重大的问题，形成会议决议，并记录到问题清单，做到可管控，可追溯：重大的业务与技术决策；跨部门/系统集成事宜；系统功能差异；项目重大变更（范围等）。相关责任和工作机制如下:项目管理办公室会跟踪问题清单的落实解决；召开专题会议讨论，并产生每次会议的会议纪要和最终的决策备忘录；

每次会议的会议纪要抄送相关全体与会人员、业务负责人和项目负责人。讨论会项目小组讨论进一步讨论会问题清单更新问题清单形成决议更新问题清单YN会议纪要决策备忘录29江苏省电力公司信息化SG-ERP试点推广项目|18十月2024

差异问题解决程序问题类型问题描述解决程序系统集成差异系统/部门之间的集成问题小组讨论会明确集成点召开实施方讨论会议，明确集成方案召开用户参与的集成讨论会并出具会议纪要在业务蓝图文档中反映集成要求功能差异功能与SOW中所描述之间存在的重大差异小组讨论会记录功能差异召开实施方会议讨论整体解决方案小组内对解决方案进行进一步的沟通对于小组未达成一致的列入待决策问题范围差异需求与本期实施范围之间存在的显著差异小组讨论会记录相关需求上报项目管理办公室进行讨论制定实施规划，纳入后期实施业务决策实施的方案与功能对现有的业务运作有较大影响，需要经理以上的领导参与决策小组讨论会上明确待决策问题小组长准备关键决策汇报材料召开决策专题会议撰写决策备忘录30江苏省电力公司信息化SG-ERP试点推广项目|18十月2024

问题管理流程遵循的要点31问题的严重程度说明响应要求负责人High严重问题，严重影响总体项目的进度、项目范围和投入的资源，需要紧急响应。1天内问题负责人Medium中等问题，涉及跨单位或跨业务功能的实施或开发，影响整个项目的进度。2天内问题负责人Low一般问题，涉及单个主题内功能实施，对该项目的实施影响不太大。3天内问题负责人问题的严重程度：由项目经理部根据问题的影响大小，紧急程度统一确定问题的严重程度（H,M,L）对严重程度高的问题将定义较快的解决要求及较密集的跟踪力度为重大问题上报确定解决方案相关责任：项目经理对问题进行登记、分派、行动计划跟踪及报告项目的问题及可以推进的跨项目问题问题责任人应在收到问题单后按严重程度及时回复问题分析与行动计划问题记录人协助项目经理部和问题负责人及时更新问题的进展状态和结果项目不能自行解决的重大问题，需透过问题呈报流程上报总项目经理部2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性主题及数仓设计项目组规范制定项目组数据集成层操作型聚合数据临时数据区实时数据区公共汇总数据主题明细数据结构化数据非结构化&半结构化数据集市数据区DM科研数据贴源数据区ODS风控数据主题数据区DW信息查询、性能分析、故障预警数据检索查询任务效率、能力及人员在岗岗位人员饱和度分析人力分布，人力资源查询风控查询数据政策数据市场数据人力数据财务数据操作型明细据归档数据区社区数据源系统数据文件贴源数据主题数据集市数据高时效数据大数据数据挖掘数据区项目实施策略—主题库整体架构DM主题集市层SUM汇总层DW仓库历史层ODS数据准备层DIM维度层基础公共数据业务主数据分类维结构维……按业务系统归属存储数据业务系统源表镜像增量/全量采集增量数据按天分区数据主题设计模型按星型模型存储数据保留原子粒度数据业务整合，保存完整事务处理保留完整业务变更历史（新增、修改、删除过程完整保留）数据主题设计模型按星型模型存储数据保留维度粒度数据存储运算后的指标数据所有指标业务口径运算层分析主题设计模型宽表存储数据存储缩维、或维度层次上卷、或运算后的指标数据合并指标高度汇总（面向展现指标粒度可以不一致）存储指标、及相关的上下文信息业务系统数据外部数据其它系统数据ERP/新ERP/….网络爬虫、API接口Excel文档数据/手工录入数据通过数据补录功能进行补录数据模型设计原则：面向主题融合集成相对稳定反映历史变化用于支持各类型数据分析和管理决策数据管控原则：元数据持续集成数据质量闭环管控ETL持续优化项目实施策略—主题库整体架构业务板块数据域纬度事实表数据来源规划原子指标业务限定统计粒度统计周期衍生指标比较型指标纬度逻辑表事实逻辑表汇总逻辑表数据规范定义数据模型定义项目实施策略—数据规范DataSource将相关联数据进行简单关联，不进行数据加工处理采用星型模型存储，将实体编码转化为一致化维度代理键将增量数据保留到每天分区，保留原子粒度源系统的数据镜像，机构采用和源系统一致采用大宽表存储，支撑最细分析维度及粒度，钻取分析等支撑高阶常规报告和分析。数据维度关注重点分析维度采用星型模型存储，分主题进行数据存储，按分析维度进行汇总采用星型模型，进行了轻粒度汇总，但不进行抵消、分摊等处理财务人力风控更多数据…一天一增量，一增量一分区统一建模，统一数据维度，统一的可信报告数据源基于需求指标，统一分析口径，统一数据平台的指标加工层项目实施策略—数据流向与ETL项目阶段文档名称项目准备《项目实施计划》《项目实施方法》《项目启动会PPT》蓝图设计阶段《需求调研报告》《系统安装说明书》《系统规则文档》《数据仓库开发规范》《蓝图设计方案》系统实现阶段《模型设计文档》《系统配置文档》《单元测试文档》《ETL开发文档》系统测试阶段《用户培训手册》《用户测试报告》《系统上线动员会》上线支持阶段《上线支持问题清单》《模型交接文档》《验收报告》项目交付物技术架构(当前)数据源数据采集批量数据采集全量采集增量采集采集校验Kettle数据质量管控与数据治理OracleOracle风控系统数据整合处理与存储应用系统统一作业调度与监控Kettle/Oozie数据共享服务系统合同监管系统财务报表系统人力资源报表系统其他业务系统贴源层人力管理集市Oracle数据集市层应用访问加速层Oracle数据展现与访问报表平台Echarts门户API……MySQL审计系统文件……XX系统csv/txt财务集市OracleXX集市Oracle数据流控制流技术架构(远期)数据源数据采集批量数据采集实时数据采集全量采集增量采集KettleOracle

OGGl+KafkaFlumeKafkaSqoop数据质量管控与数据治理Oracle结构化数据存储HiveERP系统非结构化数据存储HDFS数据整合处理与存储数据高级分析应用系统统一作业调度与监控Kettle/ApacheDolphinScheduler数据共享服务系统合同监管系统财务报表系统人力资源报表系统其他业务系统贴源层/数据湖高质量结构化数据MPP数据库数据整合层合同监管集市MPP数据库数据集市层内存缓存Redis应用访问加速层SQL数据库MySQLNoSQL数据库HBase机器学习AI分析TesorflowSparkMLlibSparkGraphX数据展现与访问报表平台Echarts门户API……PythonMySQLXX系统XX系统……XX系统文件财务集市MPP数据库XX集市MPP数据库索引ElasticSearch数据流控制流2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性主题及数仓设计项目组规范制定项目组数据规范架构设计方法业务能力梳理集团7大业务域（一二级业务域）对应流程梳理（包含7大业务主题）业务数据实体、KPI、报表系统清单；部门清单备注：可结合7大业务主题一块梳理，建议先集团，后二级单位。业务数据设计资源目录一二级分类资源目录逻辑数据实体，物理数据实体资源目录分类同业务分类关系资源目录“芯片图”设计数据仓库设计源数源及ETL数仓建设（DW,DM）CIM模型（元模型）数据资产分类及芯片图业务主题设计业务数据实体、KPI、报表系统清单；部门清单业务主题同业务能力域对应关系业务主题规范数据门户平台展示按业务能力展示按资产分类展示按照主题展示按照服务展示业务及能力规范数据架构规范数据沉淀规范按资源目录分类进行展示按照主题进行分类展示数据应用规范按业务域展示业务数据（资源目录）按照服务分类进行展示(包括公共数据服务)TOGAF架构从业务数据到资产数据参考二级单位成果从业务能力到业务数据数据第一流程第二从资产到业务应用从应用到能力提升数据第一,流程第二数据规范架构设计-业务架构主要输入输出类别内容参考性输入集团公司信息化总体架构（重点业务架构）集团公司目前业务能力组件（目前到三级单位管理）二级单位业务数据运营管控平台高阶段业务流程设计（案例参考）TOGAF业务架构设计框架智云平台安全中台智云平台业务中台活动性输入集团7大业务能力梳理（包含安全能力域、保密能力域）目前7个业务主题梳理国资委监管数据内容序号输出内容项规范内容1集团一二级业务分类清单及对应关系规范业务能力命名及二者对应规范2业务数据实体清单为数据架构的分析性数据、事务性数据、主数据、元数据、引用数据提供基础3KPI清单（区分业务能力和业务主题）KPI分类及命名规范，为服务提供参考输入4报表清单（区分业务能力和业务主题）为服务规范提供参考输入5业务系统清单（包括网络性质和二级单位信息）规范系统命名及数据字典6业务数据实体和系统对应关系规范单位和系统及数据字典规范7集团部门清单集团部门命名及数据字典规范8业务数据实体对应集团能力部门（为权限做基础）规范部门权限角色清单9数据安全需求（包括业务需求）为安全规范提供输入10数据质量需求（包括业务需求）为质量规范提供输入11业务主题命名和描述业务主题命名和描述规范11集团一二级业务能力同业务主题对应关系业务主题规范及同业务能力对应规范备注：流程&表单&制度融入在数据治理操作中；如没有相应集团业务架构的资源输入，参考二级单位对应的案例成果架构输入架构输出数据规范架构设计-数据架构主要输入输出类别内容参考性输入集团公司信息化总体架构（重点数据架构）二级单位业务数据运营管控平台高阶段业务流程设计（成果参考）信通院的《数据资产管理白皮书4.0》TOGAF数据架构设计框架国网CIM设计模型中石油数据治理架构设计规范国际DAMA数据管理知识框架体系业务架构输入业务数据实体、KPI清单，报表清单，集团一二级能力对应清单，数据实体对应系统清单，安全需求，质量需求等规范或业务需求输入序号输出内容项规范内容1数据资源目录一二级分类分类规范2资源目录逻辑数据实体资源目录数据实体命名规范3数据资源目录分类和数据实体对应关系对应关系规范4资源目录“芯片图”设计“芯片图”规则规范5资源目录分类同业务分类关系对应关系规范6数据质量需求规范分析数据质量规范7数据安全需求规范分析数据安全规范8数据共享服务需求分析共享服务规范9业务数据KPI分析KPI规范备注：线管流程&表单&制度融入在数据治理操作中；如没有相应集团数据架构的资源输入，参考二级单位对应的案例成果架构输入架构输出数据规范架构设计-数仓建设输入和输出类别内容参考性输入信通院的《数据资产管理白皮书4.0》国际DAMA数据管理知识框架体系SAP数仓建设规范用户针对数据建设规范建议数据架构输入资源目录分类、资源目录数据实体、数据质量、数据安全、芯片图、业务数据KPI、数据共享服务等规范输入序号输出内容项输入内容项规范内容1ETL设计开发流程规范ETL整体设计&策略&质量装载策略、日期翻牌机制，异常重跑、历史重跑、数据质量把控校验等2ETL各类实体命名规范JOB命名、转换命名、输入，输出命名等3ETL数据采集规范接口、库表、文件的落地、解析、目录结构等4资源目录规范（物理系统层面）资源目录规范规范基础信息、来源认责信息、开放共享信息的格式5数据模型设计规范各逻辑分层/区的功能约束逻辑分层原则（ODS，DW，DM，CIM）6统一命名规基础层表、集成层（DW）、数据集市（DM），公共信息模型（CIM）主题域、实体、属性、主键、索引、码值7数据模型设计策略历史周期保留、分区策略、性能优化等8CIM模型管理（数据资产）分类管理分类规范9元模型与分类对应关系对应关系规范10命名与描述命名与描述规范11业务主题规范业务主题和KPI，服务（五类）对应关系对应关系规范12数据质量数据质量要求13数据质量指标14数据质量考核备注：相关流程&表单&制度融入在数据治理操作中架构输入架构输出数据规范架构设计-数据门户建设输入和输出类别内容参考性输入集团公司信息化总体架构（重点关注技术架构）智云平台技术指标数据架构输入&数仓建设输入数据资源目录一二级分类、资源目录逻辑数据实体、数据资源目录分类和数据实体对应关系、资源目录“芯片图”设计、资源目录分类同业务分类关系、数据质量需求规范分析、数据安全需求规范分析、数据共享服务需求分析、业务数据KPI分析、元模型与分类对应关系、业务主题和KPI，服务（五类）对应关系序号类别规范内容1安全管理安全审计2访问控制3数据加密4数据迁移5备份恢复6三员管理7权限管理（跟安全管理结合一起）组织结构规范8部门规范9人员规范10数据目录规范数据资源目录规范（创建，修改等）11服务目录规范（创建，修改等）集团业务能力目录规范（创建，修改等）1213服务及API发布服务使用申请规范14目录注册申请规范15API注册申请规范16数据采集与交互数据采集交换清单17数据采集交换接口规范18数据采集交换接入指南备注：相关流程&表单&制度融入在数据治理操作中架构输入架构输出其它规范架构的输入输出类别内容参考性输入数据管理能力成熟度评估模型现有能力成熟度初步方案前端输入数据架构输入&数仓建设输入&门户平台输入序号规范内容1建立成熟度评估指标体系2历史数据归档管理办法3数据库统一运维管理办法架构输入架构输出数据管理规范输出47主题类别建设主要内容备注资产规范管理体系管理规范数据采集交换、数据安全、数据质量等管理、数据共享等技术规范数据资源体系规划7个业务主题数据资产规范（人力、财务、审计风控、科研生产管控、产品数据协作交互、科技保障、产业信息）主数据标准修订完善和数据清洗数据采集交换规范数据采集交换清单数据采集交换接口规范数据采集交换接入指南数据中心建设规范数据仓库建设规范数据门户平台建设规范2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组5项目管理与交付7下步工作计划1项目目标、范围、计划近期主要工作数据仓库小组近期工作:明确主题小组成员与沟通机制开发环境与配置检查明细蓝图阶段详细计划对接数仓与ETL规范

门户（包含国资委集成）开发近期工作:细化系统后台设计细化开发计划开展后天资源目录，资源服务的配置开发工作开发国资委联调接口测试DB的上传加解密，做好与央企系统的对接数据规范小组近期工作：细化项目总计划（结合数据升级和治理）数据规范编写架构思路研讨结合立项说明，完善数仓建设的规范数据安全、质量规范需求调研感谢聆听企业数据资产化及数据资产入表

解决方案数据要素

数据资产

数据资产入表Contents目录01

政策背景及意义02

企业解决方案03

解决方案详解01

政策背景及意义2020.04

2022.12

2023.122019.11

2022.01

2023.08

2024.01首次将“数据”列为生产要素，提

出了“健全劳动、资本、土地、知

识、技术、管理、数据等生产要素

由市场评价贡献、按贡献决定报酬

的机制”。《中共中央关于坚持和完善

中国特色社会主义制度推进

国家治理体系和治理能力现

代化若干重大问题的决定》中共中央国务院《关于构建

更加完善的要素市场化配置

体制机制的意见》将数据作为与土地、劳动力、资本、

技术等传统要素并列的第五大生产

要素，并明确提出“引导培育大数

据交易市场，依法合规开展数据交

易

”加快构建数据要素市场规则，培育

市场主体、完善治理体系，到2025年初步建立数据要素市场体系。国家发改委《

“

十四五

”数

字经济发展规划》有侧重地针对公共数据资产管理作

出单独规范要求，进一步完善了全

口径数据资产管理制度。财政部《关于加强数据资产

管理的指导意见》国家数据局《

数据要

素x

”

三年行动计划(2024—

2026年)》对提高各类要素协同效率，突破产

出边界、创造新产业新业态提供有

力支撑，实现推动经济发展的乘数

效应。为数据资产入表提供了指引，并

为基于数据资产的衍生金融产品

和金融服务以及金融意义上的数

据资产管理打下了重要基础。财政部《企业数据资源相关

会计处理暂行规定》中共中央国务院《关于构建

数据基础制度更好发挥数据

要素作用的意见》明确了数据要素市场制度建设的基

本框架、前进方向和工作重点，初

步形成我国数据基础制度的“四梁

八柱”。■

政策背景更好发挥数据要素作用构建

“适应数据特征

、符合数字经济发展规律

、保障国家数据安全

、彰显创新引领

”

的数据基础制度数据产权制度

流通交易制度

收益分配制度

要素治理制度保障权益

、合规使用

合规高效

、场内外结合

体现效率

、促进公平

安全可控

、弹性包容分类分级确权授权

全流程合规数据流通准入可信流通体系

所商分离

要素市场化配置

再分配调节安全底线协同治

理

宽

进

严管“数据二十条”着力构建中国数据基础制度的“

四梁八柱”,探索建立保

障权益、合规使用的数据产权制度，合规高效、场内外结合的数据要素流

通和交易制度，体现效率、促进公平

的数据要素收益分配制度和安全可控、

弹性包容的数据要素治理制度，有助于激活数据要素潜能，规范数据市场

发展。2022年12月中共中央国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》

(通称：

数据二十条)■数据基础制度中国数据基础制度的

“

四梁八柱

”各参方合法权益保护政府引导多方协同数据要素市场配置收益合理分配调节全流程合规与监管场内场外市场交易数

据

产

权

结

构

性

分

置企

业

主

体

责

任

义

务■

数据价值评估2023年8月，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》目

标规范企业数据资源相关会计处理

，

强化相关会计信息披露适用范围企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源；以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会

计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源披露对于数据资源无形资产按照无形资产披露要求进行披露对于数据资源存货按照存货披露要求进行披露

企业可以根据实际情况，自愿披露数据资源(含未作为无形资产或存货确认的数据资源)的相关信息企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各

重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。企业使用的数据资源符合无形资产准则定义和确认条件，应确认为无形资产；按照无形资产准则进行

初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理；外购数据资源无形资产按照采购成本及相关支出初始计量；数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出；利用数据无形资产对客户提供服务的，摊销金额计入当期损益或相关资产成本。外购数据相关服务支出，不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益。企业用于出售的数据资源符合存货准则定义和确认条件，应确认为存货；按照存货准则进行初始计量、后

续计量等相关会计处理外购数据资源存货按照采购成本及相关支出初始计量；通

过数据加工确认的数据资源存货，按照采购成本、加工成本，以及相关支出初始计量；企业出售确认为存货的数据资源，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益。企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入。您现在的位置：首页>网站信息推送关于印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》

的通知发布日期：2023年08月21日

0

○财会[2023]11号国务院有关部委、有关直属机构，各省、

自治区、直辖市、计划单列市财政厅(局),新疆生产建设兵团财政局，财政部各地监管局，

有关单位：为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，根据《中华人民共和国会计法》和相关企业会计准则，我们制定了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,现予印发，请遵照执行。执行中如有问题，请及时反馈我部。附件：企业数据资源相关会计处理暂行规定2023年8月21

日

，为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，财政部制定印发了《企业数据资源

相关会计处理暂行规定》(财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》),自2024年1月1日起施行。入表的准入要求·

按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别

的数据资源可入无形资产与存货·

根据准入要求，入表数据资产可以被确认为无形资产或存货采用未来适用法·

自2024年1月1日起施行，本规定施行前已经费用化计入损益

的数据资源相关支出不再调整采用成本法计量·

入表数据资产采用成本法计量

，

且初始计量为历史成本《暂行规定》的适用范围·

适用于符合企业会计准则规定、可确认为相关资产的数据资

源，以及不满足资产确认条件而未予确认的数据资源的相关

会计处理明确“入表”四个要点中华人民共和国财政部密

MnistyofFinanceof

the

People's

Repudlicof

China介首页

职能机构

新闻报道

信息公开

政务服务EN请输入关镇字热门检素：财政收支积极财政政策或税降费交流互动

专题专栏

财政视频■

数据资源入表财政部官方抖音号回法不汇财政部视频号财政部微信■

数据要素X2023

年

12

月

，

国

家

数

据

局《

数

据要

素

×

”

三

年

行

动

计

划

(2024

—

2026

年)》

,围绕发挥数据要素乘数作用

，实施“

数

据要素x

”行动：数据融入生产

、分配

、流通

、消费和社会服务管理等各环节

，通过与不同要素结合

，作用于不同主体

，发挥

协同

、复用和融合作用

，对其他生产要素

、服务效能和经济总量产生扩张效应

，提升效率

、释放价值和创新发展

，推助构建以

数据为关键要素的数字经济。推动经济发展的乘数效应“融合”推动量变产生质变，催生新应用、

新业态，培育经济发展新动能。“复用”扩展生产可能性边界，释放数据

新价值，拓展经济增长新空间。“协同”实现全局优化，提升产业运行效

率，增强产业核心竞争力。X

”倍增效应微观价值☑数据X劳动力提升人力资源素

质，提高劳动生产效率；☑

数据X资本：辅助投融资决策，

推动金融服务实体经济；☑数据X技术促进先进技术，带

动全社会生产力水平提升；宏观价值☑

数据X经济：优化资源配置，促进生产方式变革，提升经济发

展效率和质量；☑数据X治理推进政府管理和社

会治理模式创新，实现政府决策

科学化，社会治理精细化，公共

服务高效化；“数据要素X”三年

行动计划1、

X工业制造2、X

现代农业3、

X商贸流通4、

X交通运输5、

X金融服务6、X

科技创新7、

X文化旅游8、X

医疗健康9、

X应急管理10、X气象服务11、X城市治理12、X绿色低碳数据特点规模报酬递增非竞争性低成本复制0

。

02024年01月，财政部《关于加强数

据资产管理的指导意见》

,通过加强和规范公共数据资产基础管理工作，探索公共数据资产应用机制，促进公共数据资产高质量供给，有效释放公共数据价值，为赋能实体经济数字化转型升级，推进数字经济高质量发展，加快推进共同富裕提供有力支撑。数据资产生态运营许可、质押和

数据金融

入股等

服

务

中

心运营合规

加工合规

流通合规权

利链

流

通

链数据资产评估中心登记评估数据资源

登记中心安全合规

服务中心商品定价

评估数据商品

登记中心数据商品

交易市场数据产权

交易市场金融评估经营权

数据产品开发中心■

公共数据资产应用数据评价质量要素、成本要素、应用要素资产评估成本法、收益法、市场法应用合规价

值

链 数据提供方数据评价

报告数

据

需

求

方市场估值

依据运营增值

评估数据产品

/服务等……业务侧：应用赋能·

直接投入于生产经营·服务企业数字化经营·

以数据产品专项运营发挥数据要素生产价值打造数据资产市场上：流通/交易·

集团内数据共享

·企业间单点交易·进入场内交易市场实现数据资源

合规流转与变现交易数据资产■

数据资产化与入表的意义技术端：贯通连接·汇聚内外部数据·贯通业务管理流程·

夯实企业共用数据依托数据标准形成高质量数据沉淀数据资产对于部分符合财政部要求的数据资产最终入表，完成数据资产化成果显化数据资源入表数据资产化三大方向02

企业解决方案■

企业数据资产化及入表的目标企业全生命周期的管理：记录一生保障

一

生服务

一

生理清数据资产，深挖数据潜能，创新数据应用，实现数据价值挽救生命达成战略支撑决策引领发展沉淀知识指导创建记录业务随着数据要素市场不断培育壮大，数据要素的基础性、战略性的

资源地位日益凸显，我国数据要素

市场发展进入加速期，企业应当逐

步参与到数据要素市场生态体系建

设任务中，助力我国涵盖数据生产、

数据流通、数据应用三大环节的数

据要素市场生态体系初步形成，加

速数据向资源化、资产化、资本化

趋势推进。■

建设数据要素生态体系数据要素市场生态体系数据安全设施安全·运维安全·

平台安全·终端安全…·个人数据安全

·重要数据安全

·跨境数据安全…·传输数据安全·

处理使用安全,交换共享安全…·数据规范

·质量规则

·质量监控…·数据合规评估

·数据资产评估

·数据治理评估…·数据流通监管·市场投融资监管

·风险监管…·数据争议仲裁

·知识产权保护*数据监管/治理数据基础设施提供商

数据资源集成商数据加工服务商

数据交付服务商数据经纪服务商数据质晶评估商数据台理服务商数据合规评估服务商

姓务产评估服务商数据台理服务商数据评估

融资交易监管

数据权益保护数据安全服务商数据生产数据应用数据服务数据流调数据加工数据资产定价数据安全服务安全数据质量管理数据存储数据采集数据交易数据确权数据分析技术服务商数据咨询服务商数据建模数据计算数据分析数据产品供应商数据开放、共享、交易-数据资产化数据汇聚-数据资源化数据使用--数据资本化=-==

-------------生态保障=■

企业把握数据资产化的关键⑤P实与虚可见可量化的业务成

效和经济利益流入虚潜在融入业务场景的数据要素价值贡献虚实结合行与藏持续增长的企业外部

数据采购需求减愈发全面的全域数据

采集聚合策略行藏以养有与无涵盖全行业高价值密

度的数据场景无匹配数字经济新环境

下的数据战略有生于无动与静充分高效的跨域数据要素共享流通动静可信安全的数据合规

风险管控体系动静有致外与内对外展现的丰富数据产品与数据资产内内在扎实的数据资产管理和运营能力内外兼备技术端贯通/连接数据资产化提供多场景、多形式的数据产品发挥数据资产管理运营成效推动业务侧应用/赋能价值实现资产显现市场上流通交易数据要素促进以点带面，发布资源入表引导效应打造企业数字化转型新动能数据资产价值管理■

建设企业数据资产化与入表双循环数据资源

数据要素资产显现资产识别坐价值管理成本计算对外

披露数据资产数据价值·

数据资源入表能让数据作为生产要素所做的贡献被计量并纳入绩效考核·

数据资源入表让企业隐形的数据资产化过程更有可能被记录下来且对外披露--

■

重重,重·

数据资源入表的结果将可以作为新一轮数据

资产化创新的重要输入·

数据资源入表的领先企业实践将引领同业企业数据资产化的重要方向·

数据资产化的成果之一体现为数据资源入表和信息对外披露·

数据资产化的多样性创新将进一步引领数据资源入表的——--类别和---方式--

-

———----·

数据资产化在实施过程中需要考虑资源入表所需的计量需求和披露需求·

数据资产化在规划、落地实施、长效维护方面需要考虑入表资产价值管理·

数据资产化是数据资源完成价值释放，成为数据资产的过程·

数据资产化是企业数据资产管理和运营能

力的最佳路径和成果体现·

数据资源入表是满足财政部最新数据资源会计处理的必答题·

数据资源入表是企业对外展示资产沉淀成

果和数据产品研发投入的成绩单分别如何理解关系

说明协

同

联

动

建议■

企业数据资产化与入表双循环解析推动数据资产金融创新驱动数据资产保值增值数据资源入表数据资产化

■--04成本可靠计量满足资产确认条件二，

即成本能够可靠地计量。

企业应结合第二步，通

过信息化途径：●配套建立统一、合理的成本归集与分

摊机制●

厘清直接归属和间

接分摊的成本●

通过血缘分析，形

成准确的数据血缘

图谱03预期经济效益满足资产确认条件一，

即经济利益很可能流入

企业(一般指可能性大于

50%)企业应结合自身数据资

源和应用场景的分类：●

数据资产价值评估

体系●

采用货币化度量业

务应用场景价值●

评

价投入产出效盗05列报披露暂行规定引入强刺和自

愿披露结合的方式：●

根据重要性原则增

设项目●

强制披露要求和现

有规则基本一致●

企业的隐形价值可

视化、透明化01合规与确权●

数据合规梳理(数据

来源、数据内容、数据处理、数据管

理、数据经菅)●

数据授权梳理02有效治理与管理●

企业应建立数据/数

据资产管理体系，

盘清数据资源家底，

为后续计量和披露

提供底层保障■

数据资产入表路径数据来源数据产

品登记公共数据开放/授权否对外交易?可交易数据产品交易市场采购第一步：数据资源化

第二步：资源产品化

第三步：产品资产化根据企业数据资产形成路径的研究，结合全国数据交易所业务实践，提出企业数据资产化三部曲：数据资源化、资源产品化和产品资产化，并认定数据产品可以进入数据资产凭证有三个条件。第一步是数据产品的认定要有条件的；第二步需要认定成为可交易的数据产品；第三步是数据产品要入资产凭证。经过三个步骤形成的数据资产凭证，其可清晰辨认、

应用场景明确、价值可以计量，更好赋能数据资产化。数据作为生产要素，在政府、企业、社会、个人之间有序流通，实现与其他生产要素的有机融合，提高生产效率，通过对内服务或共享和对外流通交易实现数据资产价值流通变现，为企业等各方创造更高的价值与收益。■

数据资产化路径数据产品上

市/交易/交

付/清结算交易合约交付/

清结算信息数据产

品

登

记

凭证数据

资源

登记

凭证数据资产凭证企业系统

生成加工

整合

处理自用

共享

开放数据产

品研发数据资

源登记数据资源数据产品是03

解决方案详解■

数据资产化及数据资源入表的五道考题是考验一家企业“管理层对数字化转型和数据要素的理解深度”

也是考验一家企业数据资产管理和运营水平的综合性必答题5开放题如何依托数据资源入表工作驱动数字

变革?4计算题如何归集和分摊入

表数据资源的对应

成本?3填空题如何匹配企业自数

字化人身“设”?2判断题如何识别并筛选入

表数据资源?1选择题如

何响应和落实国

家政策要求?平台支撑数据资源管理平台

大数据平台

财务系统

…………落地主线数据资产全生命周期管理与价值化运营资产识别

成本计量对外披露

价值管理■

数据资源入表的整体方案框架设计分类体系建立入表资产分类成本分摊梳理资产成本披露管理明确披露策略实施路径

重点领域

相关平台质量评估评估数据质量授权链路分析产权构成创利模式构建价值化模式企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的获取途径、持有目的、业务模式等对数据资源进行计量，对不同类型的数据资产，初始计量与后续计量是存在差异的。无形资产

数据加工取得■

入表数据资源的初始计量与后续计量存货数据加工取得---------------------基本前提：对数据资源按照采集、存储、加工等全生命周期不同阶较进行详细的成本归集与记录摊销

减值

终止确认(出售、失效)初始计量

后续计量成本结转

跌价准备其他可归属于存货采购成

本的费用存货达到目前场所和状态

所发生的其他支出存货达到目前场所和状态

所发生的其他支出其他可归属于存货采购成

本的费用购买款价和相关税费、

保险费购买款价和相关税费、

保险费采购成本和加工成本采购成本和加工成本----外购方式取得外购方式取得披露内容维度不同定性信息&定量信息

定性信息评估数据资源且结果对企业财报具有重要影响的，应当披露：·

评估依据的信息来源·

评估结论成立的假设前提和限制条件·

评估方法的选择·

各重要参数的来源、分析、比较与测算过程信息披露位置不同口应用场景与价值创造口原始数据基本情况口加工维护和安全保护

口数据资源的应用情况

口对重大交易的影响口数据资源权利变化

口数据资源权利限制

口其他信息存货成本所采用的方法

存货可变现净值的确定依

据、存货跌价准备的计提

方法、以及计提和转回的

有关情况:账面原值、本期变动金额、存货跌价准备金额及其变动金额、账面价值·

使用寿命的估计情况及摊销方法·摊销期、摊销方法或残值的变更内

容、原因及对当期和未来期间的影

响数_·

账面原值、本期变动金额、累计摊

销及其变动金额、减值准备及其变动金额、账面价值等……根据《暂行规定》要求，数据资产相关信息披露包含强制披露与自愿披露两部分，两部分披露的主要不同表现在批露信息主体不同、披露位置不同、披露内容维度不同；其中，自愿披露部分信息维度丰富，能够帮助企业更好的凸显企业数字化人设。强制披露确认为无形资产和存货的数据资源存货

无形资产财报附注&其他位置

其他位置财报附注披露■

入表数据资源的对外披露信息准备确认为无形资产和存货的数据资源&未确认为无形资产或存货的数据资源披露信息主体不同数据资产

数据资源自愿披露其他披露定量信息企业数字化人设：企业数据化能力分布图数字化转型进展数字资源稀缺性

数据管理成熟度数据驱动能力

数据合规程度重要性重点披露能够体现“数据驱动业务、数据驱动管理”的数据资源全面性披露数据资源类型相对全面，既涵盖内外部数据，也涵盖

结构、非结构数据前瞻性披露现有的数据要素创新成果，及接下来的一系列前沿工作

计划工作目标：

根据企业的

“

数字化人设

”

,从

“

全面性

”

“

重要性

”

“

前瞻性

”

“

持续性

”

四个角度建立企业数据资源披露

。牵头部门与相关部门建议：年报披露的牵头部门，数据资产管理部门配合提供数据资产定性披露与自愿披露内容，财务部门提供数据资产的定量披露内容。■

入表数据资源的对外披露信息准备持续性基于数字化的推进程度，体现数据资源的产生是源源不断，

与前期的数字化投入的价值披露策略入表前的价值管理(初始计量)数据资产的全生命周期分析需求分析、采集、加工等人工成本、规划成本、存储成本等根据各阶段目的与成果，判断：“数据资产形成的起点”数据资产各阶段的成本类型分析，选择：“纳入计量的成本类型”历史成本法可收回金额公允价格预计未来现金流量现值重置成本法

市场法可变现净值市场销售价格收益法数据资源的入表价值为数据资源在初始计量的入账价值，使用成本法(历史成本)进行估值；数据资产评估价值为可用于后续计量无形资产可收回金额、存货可变现净值的确定，可以为成本法(重置成本)、收益法或市场法。入表后的价