数据要素

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。数据资产到底如何入表？数据要素

数据资产估值是数据要素交易与流通价值释放的基础。从更长远的角度来看，数据要素市场的发展将推动数据资产创新应用的新局面，也就是说，进入企业资产负债表的数据资产，将像其他类型的资产一样，以其质量、公信力、收益预期作为偿付基准来发行证券产品。目前，数据资产的市场法还没有形成统一的衡量指标，也没有足够多的可比案例支持市场法评估。但目前国际上已经有多起以数据资产作为中心标的的并购案例，国内也开始探索数据资产计价入股、融资和出资相关金融业务模式，各地数据交易所也挂牌了很多数据产品，这些将成为数据资产市场法估值的基础支撑。数据资产创新应用的方向包括：数据资产增信、转让、出资、质押融资、保理、信托、保险、资产证券化等，这些场景一般都需要主体提供标的资产预期现金流测算结果或者资产评估报告等。数据资产价值评估方案以交易流通为驱动的数据产品建设及运营。

数据入表实施这一阶段是正式入表工作的开展，主要包括入表条件确认、资源价值评估、入表风险评估、数据资源入表及核查。一，入表条件确认主要是确认作为资产的数据资源到底哪些是无形资产、哪些是存货、哪些可以入表、哪些无法入表。第二，数据资源价值评估在第1次入表主要采用成本计价法入表，需要按照数据资产采集、维护、管理等各项成本计入，注意的是避免重复计价。第三，入表风险评估主要是根据数据安全法、个人信息保护法、行业法规要求进行核验，保证入表的数据资源是合规的。第四，数据入表及核查主要是确定入表的数据资源根据企业财务管理办法逐项计入，注意的是通过核查避免重复计入。

羽山数据资产交易平台方案以数据隐私计算模块为安全保障，以数据交易计费模块为中心引擎，通过数据产品管理DPM模块，使用无代码发布、API编排引擎功能，将企业数据资源高效转化为数据产品，快速对接众多数据交易所及数商；通过数据交易客户管理DTC模块，动态监控和管理商机、客户、订购等情况，保障数据营销阶段的快速拓展；数据交易自助平台DTP模块帮助客户自主操作完成产品订购、接口线上测试、电子合同签订等整个交易链路，实现数据交易的全程线上化。同时还可以使用数据经纪人管理DTA模块合理规范地利用经纪制度来拓宽更多渠道；对于外部数据的管理，数据供应商管理DTS模块实现了产品自动上架、账单自动付款等功能，提升了对供应商的管理效率。数据资源确权的意义是什么？

数据资产权属界定模糊。与土地和资本等传统生产要素相比，数据这种全新的生产要素所涉及的主体及其权属关系更为复杂。在数据要素市场，数据三权分置主要是数据的加工、持有和经营的三权相互分离、分别设置，由于数据生产要素的自身特性，无法直接套用传统的三权分置架构。在数据要素市场，三权分置并不直接导致原有权利的主体分离，因此需要明确三权分置的是权利的分置而非权利主体的分置，这也是促进数据要素市场发展的重要前提，这种复杂的数据资产权属问题增加了数据资产的估值难度，影响估值体系的构建。羽山数据2023年12月22日成为人民数据首批代理商。数据确权和数据合规如何保障？数据资产交易

为何要进行资产入表？数据要素

从社会层面来看，企业数据资产化意味着三个方面：一方面企业可以通过获取公共数据授权来活跃公共数据流通使用，真正实现数据取之于民用之于民，让数据要素造福人民，提高社会效率和社会福利。第二方面企业可以通过采集使用自己运营生成的或者外部数据，通过赋予数据资源创新性劳动和实质性加工，输出至社会生产经营活动之中，来提高整个社会的运营效率。第三方面金融机构可以推进数据资产化应用场景的研究，探索数据资产更多用途等等企业直接或者间接融资的方式，有效赋能数字经济的发展。数据要素

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