数据确权是明确权利主体和内容,调整各方关于数据使用的利益关系。明确产权、设立产权保护 制度是所有生产要素参与生产、获得收益的基础,数据要素也不例外。据相关文件,数据要素产权被定义为附着在数据上的一系列排他性权利的合集,是调 整人与人之间关于数据使用的利益关系的制度。数据确权主要包含两个方面,一方面是确定数据 的权利主体,另一方面是确定权利的内容。权属制度的明确将是数据要素健康发展的基础,厘清数据权属、责任和权利是实现数据要素市场化配置和价值利益公平分配的重中之重。数据资产化如何帮助企业进行业务拓展?认识数据资产如何转化为资产
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。企业数据资产化数据资源盘点及类型认定。
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。
“数据资源不同于实物性资源和传统的无形资产,因其非实体性、依托性、可共享性、可加工性等特征,特别是价值易变性,对数据资源入账价值的可靠性和企业价值判断存在重大影响。”北京国家会计学院教授、数字化审计与风险管理研究中心主任崔志娟表示,规范数据资产价值评估行为,引导探索适合数据资产的评估方法,对促进数据的分级分类和数据高标准建设、促进数据资产的流通和市场交易、优化企业市场价值估值等具有重要意义。针对数据要素这些特殊性质,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,助推企业快速实现数据资产化。数据资产确权三权是哪三权?
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。数据资产化如何提高企业的营销效果?公司数据资产化如何实现
在数据资产化中,数据确权是关键的一步。认识数据资产如何转化为资产
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。认识数据资产如何转化为资产
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,...