数据资产入表元年，企业如何抓住数据资产增值的机遇？

2024-09-05 291

近年来，政府将数据要素纳入了经济发展的重要指示性文件当中，希望利用数据驱动。《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，2024年以来不少地方纷纷成立"数据集团"，加快盘活数据资产。作为数字经济时代的首要生产要素，数据将有望成为政府和企业财务报表以及财政收入的重要支持。

一、数据资产定义

数据资产是指企业拥有或控制的、预期会给企业带来可持续经济利益、以数据为主要内容和服务的可辨认形态。

"企业拥有或控制的"，就是企业必须拥有数据资产的完整权利，即所谓的"三权"：数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。"预期会给企业带来可持续经济利益"，这些利益可以进一步细分为内部价值和外部收益，内部价值指的是企业自身生产、销售并使用数据资产所产生的价值；而外部价值则是指企业生产、销售数据资产给其他使用者所产生的收益。"以数据为主要内容和服务的可辨认形态"意味着只有当数据以产品的形式存在，并且能够被明确识别和计量时，它才能被正式确认为数据资产，数据产品不仅是数据资产化过程中的产物，也是衡量和确认数据资产价值的重要标准。

二、数据资产管理

中国信通院《数据资产管理实践白皮书6.0》：数据资产管理是指对数据资产进行规划、控制和供给的一组活动职能。数据资产管理须充分融合政策、管理、业务、技术和服务，确保数据资产保值增值。

数据资产的管理和利用是数据资产的重要环节，它决定了数据资产的价值能否得到充分的发挥和提升。通过数据资产管理，企业可以更好地理解和利用数据，将其转化为企业的战略资产，进而推动业务创新和价值提升。

数据资产管理包含数据资源化、数据资产化两个环节，将原始数据转变为数据资源、数据资产，逐步提高数据的价值密度，为数据要素化奠定基础。

数据资源化的核心在于将数据从原始状态转化为有价值的资源，是数据资产化的必要前提。涉及到从原始数据的采集、存储到后期的加工处理，包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、元数据管理、数据开发管理等活动职能。这一切工作的目的，是将杂乱无章的原始数据转化为可识别、可管理、可利用的资源，为数据的进一步加工和应用打下坚实基础。通过数据资源化，企业可以更加深入地了解用户需求、市场趋势和业务运营情况，为决策提供有力支持。

数据资产化是将数据资源转化为可量化、可交易的资产的过程，这一过程能够充分挖掘并释放数据资源的潜在价值。其核心目标在于扩大数据资产的应用范围，明确数据资产的成本与效益，并在数据供应方与消费方之间构建一个良性反馈闭环。在此过程中，企业需对数据进行评估、定价和交易等关键操作，以实现数据的商业化和市场化。数据资产化涉及的主要活动包括数据资产的流通、运营、价值评估、建立交易规则以及监管机制的构建。

数据资产化不仅标志着数据从静态资源向动态资产的转变，也意味着数据内容和形式的全面升级。通过这一过程，数据不再仅仅是一个静态的存在，而是变成了可以衡量、交易并带来收益的有形资产。

三、数据资产管理助力数据资产入表

数据资产不同于原始数据，它代表着经济社会数字化转型中的一种新型资产类别，被认为是数字时代中极为关键的资产形式。通过有序推进数据资产化并强化其全生命周期的管理，可以更有效地激发数据资产的内在价值。

继数据资产入表会计新规正式落地之后，数据资产管理领域也再度迎来国家级重磅文件。1月11日，财政部公开发布《关于加强数据资产管理的指导意见》，肯定了数据资源可具有资产属性，是数据要素市场发展的重要里程碑。作为报表意义上的"资产"，企业数据的市场价值与业务贡献将在财务报表中得以"显性化"。

数据资产入表是数据资产价值化的闭环之举，将企业数据资产以会计科目和货币化形式呈现，将推动企业数据资源向数据资产转变，形成规范的数据资产开发、运营和管理体系，提升企业数据治理能级。

这是一个巨大蓝海，而数据资产管理正是数据资产入表的前提。数据作为新型生产要素，具有其它四类生产要素不具备的价值特性，因此开展数据资产入表要夯实机制、基础。

企业要在数据资产管理上下功夫，尽快建立起有效的数据资产管理体系，打下数据资源入表的管理基础，建立数据登记确权、评估计价和资产入表的政策"闭环"，激活万亿数据资产，是开启这一蓝海的金钥匙。

针对资产入表，我们提供以下支持：

想要了解完整数据资产管理内容？点此即刻获取白皮书！

《数据资产管理白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1073?src=szkyzg

《行业指标体系白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szkyzg

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szkyzg

想了解或咨询更多有关大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=szkyzg

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/3869098/blog/15672165

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

深度解析：基于离线开发的数据仓库转型落地案例

在当今这个数据驱动的时代，各行各业都正经历着前所未有的变革。伴随技术的飞速发展，数据仓库作为企业数据管理与分析的核心，如何更好地发挥作用，助力企业保持业务的敏捷性与成本效益，成为大家关心的焦点问题。本文将通过具体案例分析，展现基于离线开发的数据仓库转型落地中的关键步骤与实施策略。一、业务增长迅速，原数仓架构难以为继客户A是一家中美合资的泛金融行业公司，成立时间短但业务增长十分迅速。数仓团队规模不到10个人，勉强能支撑起业务需求，在面对越来越高要求的业务数据供给及公司内部降本增效的趋势下，团队也在不断探索新型的数仓平台模式，目前数仓架构如下图：客户底座集群采购了CDP7.1.6、数据集成采用Sqoop，将业务库的数据同步至HDFS后，通过Hive SQL做数据开发。另有少量的Shell、Python任务，使用Oozie进行离线任务调度。二、当前数据平台问题日渐凸显随着业务体量的逐渐增长，当前数据平台架构的问题也逐渐凸显： 1. 运维成本高：Sqoop和Oozie都是开源工具，集成性一般，组件的升级和异常排查需要耗费较多人力成本。 ** 2. 平台上手门槛高**：除数据开发外，很...

2024-09-05

243

Apache Doris 内置支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC 在内的多种 Catalog，并为其提供原生高性能且稳定的访问能力，以满足与数据湖的集成需求。而随着 Apache Doris 用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从 3.0 版本开始，Apache Doris 引入了 Trino Connector 兼容框架。 Trino/Presto 作为业界较早应用于湖仓查询、联邦分析的计算引擎，以广泛的数据源对接能力闻名。支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、Delta Lake、Kudu、BigQuery、Redis、Kafka 在内的数十种数据源，而这一能力主要得益于其插件化的 Connector 框架。Apache Doris 为快速提升数据接入能力与扩展性，并减少对每个数据源支持的开发工作量，选择兼容现有的 Connector 框架是一种高效且合理的解决方案。通过兼容 Connector 插件，Apache Doris 能够支持 Trino/Presto 可对接的所有数据源，而无需改动 ...

2024-09-06

232

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。