公司数据资产价值利用方案

数据资产相关标准和规范的编制工作已在全国各地铺开。比如，江苏、天津、上海、安徽、湖北等多地政企都在征集“数据要素×”典型案例，或在为相关标准和规范的编制做准备。3月6日，北京国际大数据交易所召开了2024年标准工作启动会。会上透露，今年将重点聚焦《数据资产登记指南》《数据资产质量评估指南》《数据匿名化处理实施指南》《数据资产合规入表指南》以及《数据可信流通跨域管控技术规范》等五项标准的编制工作。结合建行的案例，我们可以预见，以上四“指南”和一“规范”能出台，将有助于银行对企业，以及自身数据资产的规范化管理，特别是《数据资产登记指南》和《数据资产质量评估指南》两项标准的编制，将为银行在数据资产的确权、计量、入表、价值评估等方面提供明确的指导和规范。遵循这些标准，银行将能够更好地管理和利用数据资产，提升数据业务的稳定性和可靠性。 如何建立健全数据确权制度？公司数据资产价值利用方案

在资产负债表中，数据资产通常被归类为无形资产，其价值可以基于多种因素进行评估，如成本法、市场法和收益法等。同时，数据资产的价值也会随着时间和市场环境的变化而发生变化，因此需要进行动态的评估和管理。数据资产化之后，数据资产会渐渐成为企业的战略资产，企业将强化数据资源的存量、价值，以及对其分析、挖掘的能力，进而极大地提升企业核心竞争力。数据资产化让企业更加重视数据这一关键生产要素，探索数据价值实现场景，促进业务增长。 数据入表商机数据确权，保障数据权益的基石。

    与传统资产不同，数据资产具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等多种特征。由于数据资产涉及的经济行为与传统资产较为一致，其评估目的同样可分为内部评估目的，如数据管理、会计核算等；以及外部评估目的，如数据资产交易流通、出资入股等。数据资产的评估方法包括收益法、成本法、市场法等。收益法是目前数据资产更适用的评估方法之一，根据预期收益口径可以采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益4种方式。对于可获得可靠财务预测、并已经实现商业化应用场景的数据资产来说，收益法能够直观地体现数据资产价值实现的过程。成本法除了确定重置成本，关键要确定数据资产价值调整系数。对于仍处于开发阶段、成本易于归集且未来收益尚未确定的数据资产来说，成本法不失为较具适用性的评估方法。但成本法未能有效考虑数据资源收益与成本不匹配的问题。市场法应用前提是具有公开并活跃的交易市场。由于目前数据资产交易主要为场外交易，缺乏成熟、活跃的数据资产公开交易市场与可比参照物，且数据资产价值受到应用场景影响较大，其价值易变性导致交易实例的可比性低，市场法使用限制较为明显。

上世纪八九十年代互联网的***普及，加上各国积极实施信息高速公路计划，极大推进了信息化进程，使得互联网相关技术快速发展，“数字地球”概念提出并引起全球范围的高度关注和支持。《数字化生存》洞见和描绘了以“比特”为存在物的数字化时代的到来。由此技术和时代背景下，“数字经济”被提出并迅速流行，加快发展数字经济已成为各国共识。业内将数据看作数字经济的“石油”，数字资产是数字经济的基石，数据扮演了比黄金还贵的角色。数据在达到一定规模化的影响下就形成了数据资源。数据资源作为信息化创造的一类新型资源，实质上是一种极其重要的现代战略资源。数据资源的受重视程度越来越显现，在本世纪将超过石油、煤炭、矿产等天然资源，成为**重要的人类资源之一。随着大数据、区块链等技术的发展运用，数据作为数字经济的关键要素得到***认可，数据的资源性、资产性得到***认可。 数据资产交易在羽山交易平台上进行得如火如荼，为企业和投资者提供了丰富的机会。

数据资产确权是数据资产管理中的重要环节，它明确了数据资产的所有权、使用权和收益权等权益归属。在数字化时代，数据已经成为企业的重要资产，因此，对数据资产的确权和保护变得尤为重要。数据资产确权的重点是对数据的所有权进行认定。在这个过程中，需要明确数据的产生者、使用者以及受益者等各方的权益和责任。对于企业而言，只有明确了数据资产的所有权，才能更好地管理和利用这些资产，实现其价值。为保障数据资产确权的有效实施，需要建立完善的数据资产管理制度和规范，包括数据资产登记、管理、使用、保护等方面的规定。同时，需要加强数据安全和隐私保护措施，建立数据加密、备份、恢复等机制，确保数据资产的安全可控。借助羽山数据资产交易平台，企业可以更加便捷地进行数据资产交易。线上数据资产确权代理方案

数据确权需要平衡个人隐私和企业利益之间的关系。公司数据资产价值利用方案

高质量的数据才能产生好的价值。判断数据质量的标准取决于数据使用者的需求和目标，不同情境下不同的数据使用者对数据的“使用适合性”不同。影响数据质量的因素有很多，如技术、管理等都会对数据质量造成影响。影响数据质量的环节有很多，如在进行数据质量管控的过程中，有时需要对2个或多个数据集进行整合，但整合过程中有可能会出现2个或多个数据集不一致的问题，进而导致数据异常，影响数据质量。数据质量管控需要人、流程和技术的完美配合。高质量的数据应该是准确的、一致性的、完整的和及时可用的，是数据资产管控不可或缺的一个因素。公司数据资产价值利用方案