随着大数据技术的发展,数据已经成为了企业竞争的资源之一。这些数据经过加工和处理,可以转化为有价值的信息和知识,从而为企业带来商业优势和竞争优势。为了更好地管理和利用这些数据资产,许多企业开始将数据资产纳入财务报表。然而,由于数据资产的性质和特点,数据资产入表也面临着一些困难和挑战。其中主要的问题就是数据确权。数据确权是指确定数据的所有权、使用权、转让权、许可权等权利的归属,以及这些权利的行使方式和范围。 羽山科技为企业提供数据资产化整体解决方案。企业数据资产定价服务
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。公司数据资产通证化方案数据资源确权是那三种?
在数据确权过程中,企业实际在内部就要形成权责的划分,通过企业内部的权责划分,可以达到“以用促管”的效果。我们常常说数据OWNER,就是划分内部权责制定标准的一个过程。无论是数据的生产方、录入方、使用方,都是数据内部确权的第一步。如果企业内部对于数据的产生、使用和录入维护都没有理清,则数据资产的确权就无从谈起。企业内部的数据权属划分难往往是管理问题导致。例如数据使用部门有可能并不是数据的录入方和生产方,但数据的需求非常明确旺盛,对数据质量要求很高。而数据生产方对这部分数据并没有实际业务场景需求,那么就会出现问题推诿,标准无法统一的情况。羽山数据可以为客户提供代理确权服务。
数据是新时代重要的生产要素,是国家基础性战略资源。近年来,一系列与数据资产化相关的政策出台,既有顶层设计,又有具体措施,形成了推动数据资产化的强大合力。《“十四五”大数据产业发展规划》强调,推动行业数据资产化、产品化。2022年《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出,依法依规维护数据资源资产权益,探索数据资产入表新模式。发挥数据生产要素作用需经历资源化、资产化和资本化三个环节。其中,资产化是资源化的结果,也是资本化的起点,要求在生产过程中承认数据的价值创造贡献,并提供价值的变现渠道。数据资产的价值评估。
商务部披露数据显示,2022年,我国数字经济规模达50.2万亿元,同比增长10.3%,占GDP比重41.5%。作为数字经济的关键生产要素,数据正逐步成为极其重要的新型资产。国家信息中心大数据发展部规划处处长郭明军对记者说:“数据资产的商业价值逐渐被企业认可,成为企业发展过程中不可忽视的关键要素,但只有满足一定条件的数据才能被认定为‘数据资产’。郭明军表示,《企业会计准则——基本准则》将资产定义为“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”,根据相关准则要求,资源如要确认为资产,除应符合前述资产定义外,还须同时满足以下两个条件:一是与该资源有关的经济利益很有可能流入企业,二是该资源的成本或价值能可靠地计量。只有同时满足资产定义和资产确认条件的资源,才能够被确认为资产列入企业资产负债表。显然,从数据到数据资产,再到可以“入表”的数据资产,这其间有一系列的含义界定和使用前提条件。羽山数据针对现有问题,给出自己的解决办法,定制化开发SAAS平台,助力企业实现数据资产化。为何要进行资产入表?企业数据资产运营方案
数据资产入表,难点在哪里?企业数据资产定价服务
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。企业数据资产定价服务
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数据资产入表:挑战与机遇并存将数据纳入财务报表并非易事,面临着诸多挑战。首先,数据的计量和确认是技术上的难点。由于数据的特殊性,其计量和确认与传统资产存在较大差异,需要制定新的会计准则和方法。其次,数据的估值也是一大挑战。数据资产的价值受到多种因素的影响,如数据的规模、质量、应用场景等,需要综合考虑各方面因素进行合理估值。此外,数据的隐私保护、安全性以及合规性问题也是数据资产入表面临的重要问题。然而,这些挑战也带来了新的机遇。通过制定合理的会计准则、完善数据治理体系以及加强数据安全技术,企业可以更好地管理和利用数据资产,释放其潜在价值。同时,Zf和社会各界也在加强数据相关法律法规的制定和实施,...