数据资产潜在价值

数据资产管理的目标之一是提升数据质量，以增强数据决策的准确性。然而，目前许多企业面临数据质量未达到预期、提升缓慢的问题。这些问题主要源于以下三个方面：首先，源头数据质量治理不到位，导致“垃圾”数据流入数据中心；其次，数据资产管理人员与数据使用者之间缺乏协同，数据质量规则未得到数据生产者或使用者的确认；数据质量管理和技术的支持不足，手工操作在数据质量管理中占比较高，导致数据质量问题发现与整改不及时。数据资产化如何帮助企业进行业务拓展？数据资产潜在价值

羽山数据资产交易平台是一个专注于数据资产交易的综合服务平台，致力于为企业提供数据资产交易服务。该平台通过整合海量数据资源，为企业提供一站式的数据资产交易服务，使企业能够轻松找到所需的数据资源，并实现数据的快速流转和价值变现。该平台还帮助企业更好地了解数据资产的价值和潜力，从而制定更加准确的数据战略。在数据安全和隐私保护方面，羽山数据资产交易平台采用先进的加密技术和安全措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性和完整性。此外，该平台还建立了严格的数据隐私保护机制，确保企业在使用数据时能够遵守相关法律法规和道德规范。认识数据资产确权一站式服务方案羽山数据创新技术团队结合自身多年实践经验，推出了一套数据资产化交易平台的解决方案。

我国自2019年十九届四中全会将数据增列为生产要素以来，发布多项政策文件，围绕数据要素发展进行谋篇布局，并将关注点聚焦于数据要素市场建设。数据作为新的生产要素，对经济社会、企业的未来发展起着关键作用。2024年1月1日起，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的正式施行，标志着数据资产化时代正式开启。然而，面对这个新规很多掌握丰富数据资源的公司却因缺乏有效数据资产运营经验和技术工具而无从下手。例如，如何开发数据产品？如何评估数据价值？又如何实现数据合规流通呢？羽山数据提供全平台方案，助力政企数据资产化进程，并为数据商提供可行的完整方案，实现从0到1的跨越。

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。数据资产化交易平台可以帮助企业实现数据的多元化利用。

数字经济在于充分挖掘数据要素的价值。近年，各界对于数据所有权的归属问题产生了关注，这在一定程度上制约了数据价值的活跃度。现下，更倾向于采用分置的产权运行机制，以促进数据的流通。为了解决这一问题，各地将数据资产“入表”作为根本途径，北京、深圳、上海等地均对数据资产化进行了探索。结合会计上有关资产的属性，《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》明确了适用范围，适用于企业相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。公司数据资产该如何确权和计量？数据资产挖掘工具

通过数据资产化，推动数据共享数据流通，为各行业带来更多商业机会和从创新潜力。数据资产潜在价值

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。数据资产潜在价值