一文了解数据要素下数据资产全链条

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一文了解数据要素下数据资产全链条
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来源:财务管理研究

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一文了解数据要素下数据资产全链条

信息≠数据

信息不等于数据。信息是指对人们有用的,能够指导人们的行为的知识或数据,而数据则是指没有经过处理和解释的原始数字或数据点虽然信息与数据在某些方面是相似的,但它们之间存在一些重要的区别。
首先,信息是有目的的,它通常与某种决策或行动有关。例如,如果你在寻找一家餐厅,你可能会搜索相关的信息,例如菜单、价格、位置和评价,以帮助你做出决定。这些信息都是有用的,可以帮助你做出明智的决策。
相比之下,数据通常是没有经过处理的原始数据点或数字。例如,如果你有一份包含所有餐厅菜单的列表,那么这份列表就是数据。它可能包含各种信息,如每个餐厅的菜名、价格、类型等等,但你需要进行分析和解释才能从中获取有用的信息
因此,虽然信息和数据都与数据有关,但它们之间存在一些重要的区别。信息是有目的的,能够指导人们的行为的知识或数据,而数据则是没有经过处理和解释的原始数字或数据点。由此得出信息与数据并不相等,要想让零散的、原始的、无价值的数据成为系统的、可用的、有价值的数据还需要很长的一段路,其中最重要的就是做好数据治理,让数据达到有序化、商品化以及合规化。
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数据价值化的痛难点
当前信息数据化存在一定的痛难点,主要包括:
1.信息存储太少,不满足数据治理的基础量:在数据采集的过程中,由于数据源不足或者数据质量不高,可能会导致信息量不足,无法形成有价值的数据。此时,需要进行数据采集和数据集成,以增加数据的多样性和丰富性,从而更好地发掘数据中的价值。
2.信息存储不互通,数据孤岛严重在信息化的过程中,由于各系统、各平台之间的数据格式、标准不一致,可能会导致数据之间难以互通互联,形成数据孤岛。此时,需要加强全量数据的概念,将各个系统、平台的数据进行整合,实现数据的共享和流通,从而更好地发掘数据中的价值。
3.信息存储不规范,数据治理难度太大成本太高:在数据管理的过程中,由于数据存储的规范性和标准性不足,可能会导致数据难以被有效利用。比如记录时间可以用[2023-1-1],也可以记录为[2023/01/01],不同的记录方式会影响到数据打通。此时,需要形成可用数据的概念,通过制定规范的数据存储标准和管理流程,提高数据的可用性和可操作性,从而更好地发掘数据中的价值。
4.数据安全法律法规在信息化的过程中,由于数据的安全性和隐私性不足,可能会导致数据泄露、侵权等问题。此时,需要加强数据安全法律法规的制定和执行,保障数据的安全性和隐私性,从而更好地发掘数据中的价值。
这些痛难点主要集中在信息存储太少、信息存储不互通、信息存储不规范以及数据安全法律法规等方面。为了解决这些问题,通过三级治理的方式将数据进行分阶段治理。第一阶段是进行数据资源确权登记,第二阶段是数据要素生产加工,第三阶段是数据产品流通交易,通过这三个阶段的数据治理,最终形成全量的、可流通的、标准的、安全的、有应用场景的数据产品。
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随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》)发布,企业在编制资产负债表时,应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况,增设数据资源项目,那意味着企业应当对企业的数据进行盘点与管理。
“数据资产入表政策发布后,对于企业来说是个极大的利好,企业需要抓紧整理评估手上的数据资源。如何管理和运营手上的数据资产,是当下企业的一项必做的功课。”
和实物资产一样,数据资产也需要通过盘点,对必要的信息进行记录。数据资源入表是企业数据资产化的阶段性节点,并非终点;其次是要建立可持续性的数据资产运营管理体系,实现“滚雪球”式的数据资产持续增值能力才是目标和核心能力。 

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数据资产盘点

数据资产盘点是数据资产入表的第一步,是要将各类无序的原始数据通过盘点分类为:
  1. 符合资产定义且满足资产确认条件的数据资源,体现为无形资产或存货;
  2. 符合资产定义,但尚不满足资产确认条件,尚未“入表”的数据资源;
  3. 其他数据资源。

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数据资产盘点的内容
政企的数据散落在各个异构系统、甚至业务人员电脑中,数据结构、数据类型、存储形式、敏感级别、重要程度各不相同,整体看起来就像是一团乱麻的线,如何盘点理出头绪并不容易。
数据资产盘点到底要盘点啥?数据盘点的范围一般从三个角度定义:

组织范围:盘点要覆盖哪些组织和部门,例如:集团本部、集团+分子公司等。

业务范围:盘点哪些业务的数据,例如:生产业务、采购业务、营销业务、财务业务、人力资源业务等。

系统范围:盘点哪些应用系统的数据,例如:ERP系统、MES系统、SCM系统、CRM系统、HR系统等。

当数据作为信息的载体形成后,数据在形成资产入表之前,必须对数据进行价值挖掘。我们前边详述了信息与数据的区别以及数据价值化的难点,下边将围绕数据和资产进行探讨,以及分享相关成果。

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什么是资产
资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。具体来说,资产是企业从事生产经营活动所拥有的物质和无形的资源,包括货币资金、固定资产、无形资产、长期投资等。
资产可以分为不同的类别。根据流动性,资产可以分为流动资产、长期投资、固定资产、无形资产和其他资产。
流动资产 可以在较短时间内变现或耗用的资产,如现金、银行存款、短期投资和存货等。
长期投资 持有时间超过一年的各种股权性质的投资、不能变现或不准备变现的债券以及其他长期投资。
固定资产 包括厂房、设备、土地使用权等。
无形资产 没有实物形态但对企业经营活动有帮助的资源,如专利权、商标权等。
其他资产 除了流动资产、长期投资、固定资产和无形资产之外的其他资产。
资产在企业的财务报表中扮演着重要的角色,特别是在资产负债表中。资产负债表反映了企业在特定时间点上的资产、负债和所有者权益的情况。资产负债表的资产部分列出了企业拥有的各种资产,包括现金、应收账款、存货、固定资产等。
而要达到资产的标准通常需要具备以下几个条件:
  1. 经济价值:资产必须具有一定的经济价值,即能够在市场上被交换或评估出一定的价格。
  2. 拥有权:作为资产的一部分,拥有权是指对该物品或权益的所有权或控制权。拥有权可以通过购买、继承、赠与等方式获得。
  3. 可流动性:资产应该具备一定的流动性,即可以在市场上进行交易或转让。这样,拥有者可以根据需要随时变现或转移资产。

总之,资产是企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。它们在企业的经营中起到重要的作用,对企业的财务状况和经营活动具有重要影响。

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数据≠资产

数据和资产是两个不同的概念。数据是指通过观察、实验和计算得出的结果,可以是数字、文字、图像、声音等形式的信息载体。而资产是指企业或个人拥有或控制的,预期能够给其带来经济利益的资源。
因此数据并不天生具备资产属性,它需要满足一系列必要条件才能成为资产。通过之前提到的达到的资产的标准,数据成为资产的一些关键要素也是相同的:
  1. 有价值的数据:数据需要具备价值,其可体现在对决策、创新、市场营销等方面的影响。例如,通过分析用户数据,企业可以了解用户需求并进行精准营销。
  2. 可流通的数据:数据需要能够流通,能够为企业带来经济利益。数据资产应该能够通过合适的方式转化为货币或其他有价值的资源。企业可以通过数据的分析、挖掘和应用,提高产品收益、降低成本,从而实现数据的流通。
  3. 可监管的数据:只有企业或组织拥有或控制的数据才能成为资产。企业需要对数据具有绝对的控制权,包括对数据的采集、加工和使用的权利。如果数据只在部门内部流通使用,从不对外开放,那么这种数据不能算作企业的数据资产。
综上所述,只有具备价值、能够流通和可监管的数据才能成为资产,而这种资产也被称为数据资产。这些数据能够为企业带来经济利益,并且企业对其具有绝对的控制权。因此,企业在管理数据时需要明确数据的价值和潜力,合理利用数据资源,实现数据资产化的目标。

数据雪球核心——数据价值挖掘

通过数据资源盘点、合规确权、数据治理、价值挖掘、安全审查与数据评估方式进行数据资产入表。数据价值挖掘是数据资产入表的第四步,这一步是经过数据盘点、合规确权以及数据治理后的一步。因为数据要成为资产之前需要进行数据评估,而评估的主要内容便是其数据是否具有价值,其中的价值挖掘便是十分重要的工作。
因此数据价值挖掘的意义在于从大量的数据中提取有价值的信息和洞察,帮助人们做出更明智的决策和行动。数据价值挖掘可以帮助人们发现数据中的模式、趋势和关联关系,从而揭示隐藏在数据背后的知识和见解。这对于企业来说,可以帮助他们优化产品定位、改进营销策略、识别欺诈行为等,从而提高竞争力和效益。对于科学研究来说,数据价值挖掘可以帮助研究人员理解复杂的自然现象或社会现象,如预测气候变化、货车高速情况监管等,推动科学进步和社会发展。
数据价值挖掘的意义还体现在以下几个方面:
  1. 发现商业机会
    通过挖掘数据中的潜在模式和趋势,企业可以发现新的商业机会,优化产品和服务,满足客户需求,提高市场竞争力。
  2. 提高决策效果
    数据价值挖掘可以为决策者提供更全面、准确的信息,帮助他们做出更明智的决策,降低决策风险。
  3. 优化资源配置
    通过分析数据,企业可以更好地了解资源的利用情况,优化资源配置,提高效率和效益。
  4. 推动创新和发展
    数据价值挖掘可以帮助企业发现新的创新点和发展方向,推动产品和服务的创新,促进经济和社会的发展。
  5. 提升用户体验
    通过分析用户数据,企业可以了解用户需求和偏好,优化产品设计和服务流程,提升用户体验,增强用户黏性和忠诚度。
综上所述,数据价值挖掘的意义在于发现有价值的信息和见解,帮助企业优化决策、提高竞争力,推动创新和发展,提升用户体验,促进经济和社会的可持续发展。
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数据要素资产化能力
作为数据资产代运营,要具备丰富的数据资源链接能力、专家算法模型能力和场景挖掘落地应用能力。
数据资源链接能力孤立的数据很难被打造成数据产品,需要大量多元的数据资源进行融合,并根据场景去打造成数据产品,这样才能具备流通交易属性,从而实现公共数据资产化运营。
专家算法模型能力研发出数据无痕交互引擎,数据水印,隐私计算等技术,确保数据资产化安全合规,为算法模型开发奠定强大有力的支撑。
场景挖掘落地应用能力擅长数据应用场景挖掘,在数据应用场景挖掘方面有300多个数据应用场景,为数据进行合理估值提供依据为企业寻找应用场景潜在客户提供帮助。
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在数据价值挖掘的成果
通过数据资产管理体系建设实现数据治理与价值挖掘,进而实现数据数据资产识别、资产确认、成本计量、成本归集与分摊、列报与披露闭环的数据资产入表服务。
服务于经济社会产业发展,基于数据资源优势,数据资产入表理论优势,数据治理优势、价值挖掘等技术优势,助力大数据交易中心项目连通到政务、交通、气象等权威合法国有数据资源方,数据涵盖数百种行业,基本覆盖市场主流数据需求,通过云资源、经济数字、社会数据的“聚通用”,实现数据价值评估、数据资源变现等能力,助推政务、经济、社会大数据开发和应用,形成大数据交易中心,助力走出一条数字经济发展经路径。
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