《中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设白皮书》-2024

场景建设白皮书2Ọ24年2目【观点摘要 【Part¦1、政策背景/意义 政策背景：重大的理论创 认知数据(从Al视角 【Part:Iİ、央企解决方案 数据价值：从数据资产的价值属性看央企数据要素特 【Part:IIl、解决方案详解 11.我们提供的服 【【观点摘要我们需要在一个更宏大的叙事背景下看待数据资产入表，，是对会计准则的引领我们有必要重新认识一下数据，数据对❹们是一个既简单又复杂、既熟悉又陌生的概念从更深的认知层面，信息、知识、智慧都是“更高阶”的数据，识和和智慧在数字世界也是某种形式的“数据”,数据的价值本质是其所蕴含的信息，这个信息能够降低未来的不确定性。在当前的VUCA时代，果一件事情能够显著降低不确定性，将具有非常重要的战略价值数据自身的管理、数据的资产化、，制定中央企业数据资产入表解决方案的重要考虑因素央企数据要素特征使得其数据在数字经济时代具有巨大的潜力和价值当前，重点不是从存量里面挖掘数据资产价值，❹产。前者犹如从沙子里提炼黄金，后者培育金矿然后从金矿提炼黄金数据资产入表是企业数据资产化管理的一部分❹们制定一套侧重场景切入的双层“宝塔”价值模型，统筹央企数据资产化及数据资产入表整体解决方案。数据BS的价值也要从PL出来两个层面可当前数据作为新的生产要素还处在初期和起步阶段，企业数据要素潜在价值是规划设计出来的业务有价值数据就会有价值，如果一个公司的业务有价值，这个公司的数据就会有价值，形成高价值的数据资产我们提供的服务涵盖了数据❹产化的多个关键领域，可以选择单一服务也可以多项服务一体化交付【【Ṟart1、政策背景/意义政策背景：数据是21世纪的石油在数字经济时代，数据是经济发展的核心要素。，前只有四种生产要素分别是土地、劳动力、❹本和技术。数据资产入表咨询、课程培训：张鹏飞2024.1.1实施的“会计处理著20221219发布“数据二十景字工 土地、劳动值息文数据农业文明经济文明时代每种生产要素在特定的文明阶段创造经济价值的能力是不一样的多种生产要素的结合能够帮助企业增加产出。数据作为生产要素与其他生产要素相结合时，对生产的效率提升能起到显著的“乘数效应”,我国是国际上率先提出将数据作为一种生产要素的国家，论创新。，同时用动态和发展的观点看待数据资产入表的不确定性和困难。2019年，党的十九届四中全会首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理并列作为重要的生产要素，“反映了随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化”。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中将“加快数字化发展，建设数字中国”作为国家战略发展目标、政府工作重点及人民的行动纲，分发挥海数据和富用景优，进数字技与实经济深度融，能传统产业转型升，生新产业新业态新模式，大经济发展新引，挥据在业发展中重要用，20231025国家数据局正式揭牌负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国数字经济、数字社会规划和建设等。显然，数字经济正成为重组全球要素资源重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量而数据则是数字经济发展的核心要素和“石油党的十九届四中全会在明确提出将数据作为一种新型的生产要素的同时要求健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，这是一项重大的理论创新。中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过《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》(简称“数据二十条”),以据高通用、能实为，、易、、治理为重点，有序培育资产评估、风险评估等第三方专业服务机构，提升数据流通和交易全流程服务能力，中点数，着国企产的径探索企业数据资产在财务报表中进行确认、计量和披露的具体方式2023年8月，财政部会计司正式发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(简称《暂行规定》),为企业数据资产“入”供了操作指引，志着我国数据资产入表完成了0到1的关键一步，数据资产入已原先“在弦”为“在行”。“入”是“计核”的通俗称，过确、、记录和告环节，对满足资产确认条的据资源进记，入业资产负债表，满足内外部决策者所需的会计信息。2023年9月，中国资产评估协会正式印发了《数据资产评估指导意见》(简称《意见》),以范数资执为。而“值评”规则、务场、值态面都与“会计”有所区别。会计核算遵循财政部发布的《暂行规定》,在初始计量时记录资产的成本作为账面价值；价值评估主要依据中国资产评估协会发布的《❹产评估准则》,服务于企业融资、出资入股、并购重组、破产清算等多样商业场景中的多种经济活动，所选取的价值类型视评估目的而定，(随着企业数据资产化理论与实践的推进，景也将越来越丰富，、，、，都需要依赖于数据资产评估结果。，明确数据要素、数据资产的概念和定义边界，识别数据资产的权利和权属特征，和评估路径，作为探索数据资产评估的重要步骤时时2019.11.26申议

《中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议公报 首次将数据纳入生产要2020.04.09

《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 首次提出培育数据要素市2021.12.21成文2022.01.06发

《工业和信息化部《“十四五”大数据产业发展规划国务院办公厅以国办发〔2021〕51号印发通知公布《国务院《“十四五”数字经济发展规划《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见

提出建立全数据要素市场规推动建立市场定价、时时政策名

创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，分置的数据产权制度

见稿)》意见的函财办会〔2022〕42

财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定 正式推进企业数据资源入资料来源：因此，《暂行规定》的重要战略意义是助力推动我国数字经济发展、值的发现提供一个新思路。，释放数据资产的价值属性，为企业价值发现提供“新思路(从Al视角)数据作为“五大生产要素”认知数认识认知数数据类型多文本数据格式·TXT(统例如HeloW图像数据格式：JPEG、视频数据格式：MPA音频数据格式：MP3、WAV(波形音频数字数据格式：、数据的价值特征价值密虚低：在大部分情况下，展小的一部分，所以焉要数据的规模性2：单一数据的价随往往有限，使用时，，3.时效性：数据具有时效性，

4.潜在性数据本身并没有任何意义，:新的量英数据本身当中“挖挺”“创造而来的我们日常用手机看一条信息是数据，刷一个短视频是数据听一首音乐也是数据。对于企业来一个订单是数据，支付一笔货款也是数据。数据对我们是一个既简单又复杂、既熟悉又陌生的概念。从以下两个维度，做一些基本说明我们以当下火热的OenAl人工智能为例，当下人工智能的突破，从某个视角出发，可以看作是沿着数据类型进发展和突破的。年大的ChatGPT要是对文本类型数的Al;年特别的Sora,是视频类型数据的Al突破。按照这样一个路径，下一个取得显著突破的人工智能，可能是在音乐领域。未来，设置几个提词，可Al为你成一段美妙的音乐。企来说，们更希望看到Al值预测方的重大突。们认为这个也是最难的，从数据价值维度，数据具有以下基本特征价值密度低：在大部分情况下，有价值的信息可能只占总数据量很小的一部分，模性关联增值性：单一数据的价值往往有限，，数据的价值也会增加时效性：数据具有时效性，其价值可能随着时间的推移而贬值潜在性：数据本身并没有任何意义其所蕴含的意义与价值是从数据本身当中“挖掘””创造”而来的从更深的认知层面信息、知识、智慧都是“更高阶”的数据。识和和智慧在数字世界也是某种形式的“数据”·信息知识、

·数据是Al的基础是算法的“饲料在A时代数据与复力算法三煮之同的关系可以支撑；算法连接算力和数据，起到桥梁作用；是真法和算力的最终归宿

·数据资产是指特定主体合法拥“整理产评住监导电[》第二数据(data)是以电子或其他方式对信息的记录，在计算机系统中数据是以二进制编码序列显示的信息数据的价值本质就是其所蕴含的信息，而信♛是一种在认知层面降低未来不确定性的重要经济资源2.2数据与数据是人工智能的重要资源。、图像、声音等，在人工智能应用中，数据质量和数量决定了算法的效果和性能。本和特征信息，从而提高模型的泛化能力和适应性。同时，数据的质量也直接影响到模型的训练效果和性能在Al时代，算力、算法和数据三者之间的关系可以形象地比喻为“铁三角”。算力是三角形的底部，为算法和数据提供支撑；，，；数据是三角形的顶部，是算法和算力的最终归宿。三者相互依存、相互促进，共同推动着人工智能技术的不断发展和进步。-“数据资源”(dataresources)是一种价值判断，指经由加工后能够在现时或⭯来带来经济价值的数据数据资中国资产评估协会去年9月份发布的《数据资产评估指导意见》第二条，拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源2.5数据要我国是国际上率先提出将数据作为一种生产要素的国家，大理论创新生产要素的判断标准有：与其他生产要素结合时能增加产出、有要素价格、供给来源、体系的要素市场，一般情况下，该生产要素满足边际效用递减的规律数据要素与其他生产要素结合时能够帮助企业增加产出。数据作为生产要素反映了随着数字化转型加速发展，。数据作为关键生产要素，其乘数效应的发挥离不开数据要素保有量的丰富程度、数据要素市场的发展成熟度以及数据要素2.6数据资产“入表“入表是“会计核算的通俗称法指通过确认、计量、记录和报告等环节，对满足资产确认条件的数据资源进行记录，以满足内外部决策者所需的会计信息。而“价值评估”在规范准则、服务场景、价值形态等方面都与“会计核算”有所区别。计核算遵循财政部发布的《暂行规定》,在初始计量时记录出资入股、、所选取的价值类型视评估目的而定通过以上分析，数据自身的管理、数据的资产化、价值化是比较复杂的事情，需要系统性的规划和设计。也是我们制定中央企业数据资产入表解决方案的重要考虑因素。同时，我们认为，央企业数字化发展的一个环节和步骤，我们希望站在数据资产化、，给出中央企业数据资产。为么可以数资管理人力管放在一起比?是据资背后是Al,人力资源产生替代与融合；二是体现企业管理者对数据的认知程度。能否与人力资源管理管理的重要性看待数据资源管理的重要性，是判断企业数据战略意识的一把尺。【【Part:Il、央企解决方案央企数据价值：2023年09月08日，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》,自2023年10月1日起施行，指出数据资产的价值属性主要包括数据覆盖地域、数据所属行业、数据成本信息、数据应用场景、数据质量、数据稀缺性及可替代性等。我们根据这一权威数据资产价值评价体系，逐项评价央企数据要素特征：·数据覆盖地域：央企作为国有企业，其业务往往覆盖全国范围，因此央企数据具有广泛的地域覆盖性这种覆盖性使得央企数据在地域维度上具有高度的多样性和丰富性，为数据分析和应用提供了广阔的空间·数据所属行业：，、、、。这种跨行业的特性使得央企数据在行业维度上具有高度的综合性和关联性，供了可。·数据成本信息：央企数据的成本信息通常较为复杂包括数据采集、存储、处理、成本。随着数字化和智能化的发展，央企对数据的投入逐渐加大，数据的成本也呈现出不断上升的趋势·数据应用场景：央企数据的应用场景非常广泛，包括企业决策、风险管理、业务优化、产品创新等各个方面。这些应用场景需要不同类型、·数据质量：央企数据的质👉通常较高，这得益于央企在数据采集、存储、范操作。高质量的数据对于数据分析和应用的准确性、有效性至关重要·：央企数据在某些领域可能具有稀缺性，尤其是对于一些特定行业、特定场景的数据。然而，随着技术的发展和数据资源的日益丰富，数据的可替代性也在逐渐增强。央企需要关法数总之，、跨行业的综合性、复杂的成本结构、灵活的应用场景、。巨大的潜ti和价值。央企是我国国民经的重要支，于稳定宏观经、动产业升、进就业等方面都具有重要作用。央业务多、织模、域，的资也规庞、密度和型多等特征。·规模庞大：央企通常拥有庞大的数据量，涉及多个业务领域和地域范围，数据资产规模巨大·价值密度高：央企的数据资产中蕴含着丰富的商业价值，如客户信息、市场趋势、业务运营数据等这些信息对于企业的决策和发展具有重♝意义·类型多样：央企的数据资产类型多样，包括结构化数据、非结构化数据等，相应的技术手段进行处理和分析当前阶段，央企数据资产化及数据资产入表过程中仍面临诸多方面的挑战央企的数据资产中蕴含着丰富的商业价值，但如何有效挖掘和利用这些数据价值是一个挑战。用先进的数据分析技术和方法，对数据进行深入挖掘和分析，以发现潜在的商业机会和价值由于央企数据资产规模庞大、类型多样，数据治理难度较大。据标准、数据质量、数据安全等方面的管理，以确保数据资产的合规性和准确性央企的数据资产涉及商业机密、个人信息等敏感信息，数据安全风险较高。措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等手段，确保数据资产的安全性和隐私性央企有很多的数据❹源，如何确认权属、为会计语言，这一路径不明确是企业推进数据资产化以及数据资产入表的困难企业组织架构不利于数据资产形成中成本归集，进而导致企业数据资产入表会计处理存在挑战。《暂行规定》的指引是企以实际成法推进数据资产入表，必然要求企业对前期数据资产达到预定可使甲然态的成本投入进行清晰记录和准确计量。4.4、3当前专业机构对数据类产的认识不统一、发现和释放是企业数据资产入表的一个挑战5、基于我们对数据要素自身价值分析，以及央企数据要素特征分析，我们认为，当前，中央企业重点不是从存量里面挖掘数据类产价值，而“是根据自身的业务价值规划设计更有价值潜力的数据资产.前者犹如从沙子里提炼黄金，，第一步男二步第一步男二步第资源化央企数据类产化的路径可以细化为数据场景化、数据炎源化和数据价值化三个阶段。通过数据场景化明确数据需求和应用场景，通过数据资源化将原始数据转化为可重用的数据类源，最终通过数据价值化实现数据的两业价值和创新价值、、连步深入共同构成了央企数据资产化的完整路径；第一步：；，化的基础第二步：，交易市场采购等数据来源主体，据炎源第三步：数据价值化，按企业内部价值、、直接价值、间接价值，数据产品用于对外交易，在交易所内实现产品上架、交易、、清结算，最终形成数据资产凭证，数据成为❹产入表的核心依据央企数据资产化的路径可以细化为数据场景化、数据资源化和数据价值化三个阶段，的详细说明51央企要实现数据资产化，首先要实现目标数据场景化，实现的重要性数据场景化定义：数据场景化是指将数据与实际业务场景相结合，明确数据在特定场景下的需求和用途实施步骤识别关键业务场景：数据需求分析：分析每个场景下的数据需求，明确需要采集、整合和处理的数据类型和范围数据场景建模：根据需求分析结果，建立数据场景模型，明确数据在不同场景中的流转和应用方式价值体现：数据场景化可以帮助企业更准确地理解数据在业务中的作用，价值化莫定基础央企在❹现数据资产化的过程中，，通过明确业务需求、提高数据质量、促进数据价值实现以及推动数据治理和标准化等措施，将数据转化为企业的核心资产，为企业的持续发展5.2《暂行规定》作为一般性的会计准则，使用“数据资源”一词确定企业数据资产入表的范畴是一种审慎的法，《中中国院关构数据础制更好挥数据要作用的》(“据二十”)保持高度一致。、自身运营产生、交易市场采购等多种渠道获得数据资源，因此推进以数据分类分❹确权授权制度为基础的数据资源入表，是有效提高数据要素市场化流通效率、促进数据使用价值充分释放的起点。据源的是业通过上一或多种结取的始，过脱、、、、可视化等加工步骤，物理上按照一定的辑归集后到“一定规模”,形成可用、应用、获取的数据集合后，形成数据❹源的过程。原始数据是经济社会活动产生的附属品，数据❹源并不是生产出来的，而是企业通过安排相应的人力、组织、技术、系统等对原始数据进行系统性梳理整合加工出来的。数据资源化是企业挖掘原始数据使用价值的过程，也是企业数据资源实现资产化的第一步。一般来说，数据资源化的过可能是业数产品的研究阶段，有可能是企业数资产的开发阶，于业在具研发之前有没有针对目标场景进行深度的调研学习数据资源化定义：数据资源化是指将原始数据经过加工整理、、可应用、获取的数据资源实施步骤数据清洗与整合：对原始数据进行清洗、去重、整合等处理，确保数据的质量和准确性数据存储与管理：选择合适的数据存储方案，如关系型数据库、数据仓库、储和管理数据资源目录建设：建立数据资源目录，对数据资源进行分类、，和应用价值体现：数据资源化可以将原始数据转化为可重用的数据资源，提高数据的利用效率和价值5.3数据价值化定义：数据价值化是指通过数据挖掘、分析和应用，发现数据的潜在价值，企业的实际收益和竞争优势实施步骤数据分析与挖掘：利用数据分析工具和技术，对数据进行深度挖掘和分析，发现数据的潜在价值和洞察数据产品与服务开发：根据数据分析结果，开发数据产品和服务，如数据报告、数据可视化、数据API等满足业务需求数据交易与运营：🖂营，实现数据的商业价值价值体现：数据价值化可以将数据转化为企业的实际收益和竞争优势，推动企业的数字化转型和创新发展根据央企自身特征及数据资产化面临的困难与挑战，结合我们对央企数据资产化路径建议，我们制定一套侧重场景切入的双层“宝塔”价值模型，统筹央企数据资产化及数据资产入表整体解决方案。数据资产不仅要纳入资产负债表(BS),数据的价值也要从损益表(PL)体现出来，两个层面可以🖃过数据价值场景设计和智能核算实现联动。损益表EBTDA/Pț,高质量

场 →业务数智化→财务数智计创新(每展化切B需求牵引，整体规划，场景切

数据价值规划设 数据资源管 数据资产智能核本方案旨在为央企提供一套完整的数据资产化及数据资产入表的整体方案框架，计、数据资源管理、数据资产智能核算以及价值创新四大方面本方案总体特点包括场景化数据资产入表、主动设计型数据资产、资产(成本)与效益可、产品支撑落地此外，大型企业实现数据资产化管理，需要数据治理体系的建设。数据治理，不仅是制度建设、流建设和系统建设，更依赖于数据治理意识的根本提升。《指导意见》中对于执行数据资产评估业务提出了较为严格的程序要求，对于数据资产作为评估对象的关注要点涉及到了信息技术、法律、财务、管理等方方面面，实际上是倒逼拥有或控制数据资源的市场主体扎实做好数据治理体系建设，努力提升数据治理能力，在数据资产化过程中保障数据合规和数据安全，在遵循数据伦理的基础上维护社会责任。同时，我们建议准备开展数据资源入表的企业，近期应加快推动数据资源相关制度的建立，特别是成本费用分摊机制的建立，有条件的企业可成立独立的数据管理部门或者任命数据管理负责人，从国家视角，现在也在倡导企业成立首席数据官(CDO)。些基础工作要做到，才能保证企业数据资产入表顺利执行。JPȧr1:I¦当前，数据作为新的生产要素还处在初期和起步阶段，就是说数据资源不仅仅要从存量数据里面识别、寻找，更重要是通过规划设计未来更有价值的数据资源数据价值规划设计是数据资产化过程中的关键一步，它决定了如何有效地识别、评估和利用数据的价值央企要充分发挥超大规模、海量数据❹源、丰富应用场景等多重优势、❹金流、人才流、物资流，突破传统资源要素约束，提高全要素生产率通过数据要素价值规划设计促进数据多场景应用、多主体复用，创新基于数据要素的新产品和新服务，实现价值倍增，开辟业务增长新空间。通过数据要素价值规划设计发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，分发挥数据要数效应，动大型企业高质量发展。数据要素价值规划设计应坚持需求牵引、注重实效，试点先行、重点突破需求牵引：企业需要明确业务部门的实际需求，了解哪些数据能够支持业务决策、提高效率或创造新的商业模式。通过深入了解业务，，注重实效：在规划数据价值时，需要注重数据的实际效用和影响力。体系，可以确保数据资产化工作能够为企业带来实际的收益和竞争优势试点先行：因此采取试点的方式是一个有效的策略通过选择具有代表性的业务部门或场景进行试点，可以验证数据资产化方案的可行性和有效性，为后续的全面推广积累经验和教训，重点突破：在试点过程中，需要明确重点突破的领域和方向。这可能包括关键业务场景的数据需求、核心数据资源的整合利用或重要数据技术的创新应用等。可以实现数整体规划：。在制定规划时需要全面考虑企业的战略目标和业务需求，确保数据资产化工作与企业的整体发展方向保持一致。同时，还需要考虑数据的生命周期、存储、处理、分析和应用等各个环节。场景切：景切是从具的业场出，数据与务场景相，数据的际应用和。深了业务场中据求和用，更加准定位的值和用向。同，切入有助提数的理和易用，更加近务人的需求。数据价值规划设计需要综合考虑业务需求、实际效果、试点经验、重点突破以及整体规划和场景切入等因素。，可以为企业带来更加明确和高效的数据资产化工作方向，推动企数据价值场景规划设计好之后，需要通过数据资源管理进行事前、事中事后的全周期管理数据资源管理是确保数据资产化过程中数据质量、安全性和可靠性的重要环节。命周期管理，、存储、处理、分析和共享等方面数据资源盘点是对企业内部数据资源进行全面梳理和清点的过程。其目的是了解企业拥有哪些数据资源，数据的数量、、。，立起数据资源目录，为后续的数据资产化工作提供基础数据支持。在进行数资源盘点，业需要采用合的方和工，如数审、抽、质量评，确。，，的感、、使用频率等进行分类，以便更好地管理和利用数据资源。数据登记/确权数据登记/确权是数据资源管理中的重要环节它涉及到数据的所有权、使用权、经营权等权益的确认和保护。以便数据的追溯和管理。确权则是明确数据的权益归属，确保数据的合法使用和传播。在进行数据登记/确权时，，确保数据的合法性和合规性。同时，企业还需要建立完善的数据使用协议和授权机制，，避免数据滥用和侵权行为的数据❹产判定是对企业数据资源进行价值评估的过程，以确定哪些数据具有资产价值，可以作为企业的数据资产进行管理和利用。数据❹产判定需要考虑数据的多个方面，如数据的价值性、稀缺性、可替代性、在进行数据资产判定时，企业需要采用合适的方法和工具，如数据分析、数据挖掘、机器学习等，对数据的价值进行定量和定性评估。同时，企业还需要考虑数据的业务需求和战略价值，确定数据资产的管理和利用策略，以实现数据❹产的最大化价值。总之，数据资源管理、数据资源盘点、数据登记/确权和数据资产判定是数据资产化过程中的重要环节。通过科合地管和用数据❹，业可以实数价值的最化，为的字转型和创发展提供有力支持。YonBIPYonBIP数据中台是一站式数据加工、治理、展示的企业数字化底座，助力企业数字化转型。善仪表板新架构，统一函数引擎和渲染引擎，减化设计步骤，提升产品的易用性和规模化水平，深度展现数数据源资金分 盈利分 消费者行为分 供应商评 智能库 销量预数据源

自由报 移动设 仪表

分析配 系统管 数字大

智能报告

数据建模语数据建模

数据开发

元数据管标签管理标签管理指标管理

数据标准数据质量数据安全数据移动引 数据质量数据安全

结构化存储引擎

调度引 批计算引

各数据源/业务YonBIP数据资产保值增值：基于数据中台，跨行业、跨领域、跨场景、跨企业海量异构数据的精细化治理和YonBIP值增值。数据驱动精细管理：通过数据中台，构建随处可见的可量化、可视化的决策分析体系，帮助企业内，生命周期、全域全量的低门槛数据治理体系，实现“数据无处不在”的数据随用随取、模型随需随建、分析随时随地、创新随处可见。基于用友数据中台是YonBIP产品的子产品，可支持全域数据建设。技术上覆盖了从数据采集、计算数据中台将提供五大核心能力：数据资产的规划与治理，数据资产的采集、获取和存储，数据资产的质量加速从数据到价值的服务生产过程打造高响应力且更加智慧的业务从而实现数据驱动的业务创新。在YonBIP产系据理出在YonBIP的应用上，使得企业使用YonBIP进行数智化转型后，可以真正实现基于数据驱动的商业创新目前基于数据中台的资金分析、供应商评价、销量预测等DSaaS果真正实现基于企业的历史数据，对企业采购管理、资金管理和库存管理业务流程的数据赋能数据资智能算是指利用先的术手段和方，业的数资进行面的量化核。包括对数据的获取成本、处理成本、存储成本、维护成本等进行精确计算，以便更好地了解数据资产的成本结构和经济效益。通过智能核算，企业可以更加清晰地认识到数据资产的价值和重要性，为数据资产的合理配置和高效利用供决策支。·数据成本归集是指将企业在数据管理过程中产生的各项成本进行归类和汇总，数据成本。这包括直接成本和间接成本，如数据采集成本、处理成本、存储成本、人员成本等。通过数据成本归集，企业可以更加全面地了解数据管理的成本构成，为制定合理的数据管理策略和控制成本提供依据·列表与披露是指将企业的数据资产和相关信息进行整理和公开披露以便内外部利益相关者了解企业的数据资产状况和价值。这包括数据资产的清单、分类、价值评估结果、使用情况等。通过列表与披露，可以增强企业的透明度和信誉度，促进内外部利益相关者的沟通和合作。·数据价值评价是指采用科学的方法和技术手段，对数据资产的价值进行全面的评估和分析。这包括对数据的潜在价值、实际价值、未来价值等进行评估，以便更好地了解数据资产的经济价值和战略价值。通过数据价值评价，企业可以更加准确地确定数据资产的价值，为数据资产的合理配置和高效利用提供决策支持。通过这些环节的实施，，数字化转型和创新发展提供有力支持。，，促进内外部数据资产入表有五个特定步骤，因为数据资源入表和现有的一些资产入表有比较大的差别·、来源途径多样，尤其、内容、处理、管理和经蒿数据资源可管理企业可以结合数据应用场景以及数据赋能业务的可能性来对数据资产的预期经济效益进行全面评估，也可以借助专业的咨询机构以及审计师的帮助，对预期经济利益流入进行测算和评估，这是未来可以尝试的途径。数据资产入表不仅要满足资产的定义，还要满足资产的两个确认标准，也就是资产的预期经济利益要能流入，同时跟资产相关的成本和费用能可靠计量。我们调研发现，由于一些企业的数据和业务是伴生的，清洗、开发等成本费用的分摊标准，从而为数据资产准确入表奠定制度基础。第数据资产入表披露纳入资产负债表的数据资产要强制披露，同时鼓励企业自愿披露数据资源的应用场景，对企业创造价执行数据资产入表，需要企业全面梳理数据类型，建立数据资源目录。一般来说，企业的原始数据包括客户数据、市场数据、研发数据、物流数据、调研数据、外部数据等类型。二是，企业拥有什么数据产品。数据报告，可登记知识产权的数据算法模型，以及数据仓库、数据湖、可视化数据等等。创创测业财数据仓库智能中台数数据中台数据工场数据采集/接入数据处数服务BIP系核基于用友BIP、、。计是一种会计方法，它强调对业务事件的实时记录和