线上数据资产计量

数据作为企业的一项资产进行确认、计量和管理已经成为共识，目前在数据权属、数据价值评估、数据资产确认和披露模式等方面存在的种种难点，导致了数据资产仍尚未得到恰当的计量和管理。在数据产权问题上，由于数据的非排他性和可复制性，导致其权属难以界定和保障。当前存在的数据权属不明确，不符合资产“由企业拥有或控制”的特征，使企业难以将数据确认为一项资产进行管理。从实际操作角度来看，例如市场法通过与售出类似资产的比较，并将类似资产交易的市场价格进行调整，来评估资产价值的一种方法。数据资产交易平台可以帮助企业快速完成数据的自动化处理，减少人工干预。线上数据资产计量

数据资产管理是一个复杂而关键的过程，它涵盖了数据资源化和资产化两个关键环节。在数据资源化环节，原始数据经过一系列的处理和整合，被转化为可利用的数据资源。这些数据资源经过清洗、整合、转换和归一化等步骤，以确保其准确性和可靠性，进而成为企业的宝贵财富。在资产化环节，这些数据资源进一步被转化为具有价值的数据资产，并逐步提高数据的价值密度。通过实施数据资产管理，我们可以为企业提供洞察、驱动决策和优化运营，从而促进业务的发展和创新。企业数据资产确权代理数据资产化交易平台可以帮助企业将闲置数据变成财富。

一般来说，市场配置生产要素是市场经济的本质特征，数据作为生产要素只有通过市场来配置才能够真正地让数据要素流通起来，更好地释放数据要素地价值，创造更大地经济效益。我国是较早探索数据要素化的国家之一。《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》就明确“数据”成为五大生产要素之一，之后国家更是密集出台了多项与数据要素相关的政策。完善的要素市场化配置是建设高标准市场体系的重要组成，2021 年 1 月办公厅印发了《建设高标准市场体系行动方案》提出要“推进要素资源高效配置”。从我国供给侧优化的实践经验中可知，要素市场流动性的改善和市场价格机制的成熟有助于促进经济结构调整、提高资源利用效率、改善资源错配现象等等。

    数据资产确权有利于促进数据流通。数据确权为数据流通提供了确定性和可预见性，从而减少了相应的法律风险。《数据二十条》指出，“探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通”，这就解释了数据确权与数据流通的相互依存关系。数据产权安排既是数据合规流通的前提，也是数据合规流通的重要内容。一方面，只有存在明晰的产权，数据交易才具有确定性。随着我国数据市场的蓬勃发展，数据许可使用、融资担保、投资入股等经营方式纷纷涌现，但因为缺乏对数据的确权，相关交易的确定性存疑，这也导致数据流通受阻。如果相关主体对所交易的数据并不享有产权，则当事人能否如愿实现缔约目的，存在不确定性，这也可能危及交易安全和秩序。另一方面，只有对数据进行确权，相关主体才能确信交易具有合法性。反之，数据交易本身可能面临极大的法律风险，当事人对交易缺乏信心，这也是目前影响数据流通的重要障碍。通过提供自助平台，羽山数据资产交易平台能够帮助用户在更多业务场景中应用数据，从而充分挖掘数据的潜在价值。数据资源范围如何认定？

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“入表”提供了操作指引，标志着我国数据资产入表完成了 0 到 1 的关键一步，数据资产入表已从原先“箭在弦上”转为“势在必行”。“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。9 月，中国资产评估数据资产⼊表及估值实践协会正式印发了《数据资产评估指导意见》（简称《意见》），以规范数据资产评估执业行为。“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。数据资产到底如何入表？数据资产交易市场

数据生命周期如何管理？线上数据资产计量

在数据采集、存储、处理等各个环节中，如果源头数据质量治理不到位，就会导致“垃圾”数据流入数据中心。这些数据会影响数据决策的准确性。因此，企业需要加强源头数据质量治理，建立完善的数据质量标准和规范，确保数据的准确性和完整性。数据资产管理人员与数据使用者之间缺乏协同。在数据质量管理中，企业需要加强数据资产管理人员与数据使用者之间的协同，建立有效的沟通机制和协作流程，确保数据质量规则得到确认和执行。数据质量管理的技术支持不足。目前许多企业仍然依赖手工操作，导致数据质量问题发现与整改不及时。因此，企业需要加强技术投入，引入先进的数据质量管理工具和技术，提高数据质量管理的自动化程度和效率。同时，还需要加强对技术人员的培训和管理，确保技术工具得到正确使用和维护。线上数据资产计量