数字经济的发展H信,就是数据价值的发挥。数据作为数字经济建设关键要素,将对其他生产要素产生倍增效用,为经济转型发展提供新动力。“只有数据动起来才有价值。”第五届数字中国建设峰会数字城市分论坛上,中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏认为,大数据时代,价值的发挥就是多元数据碰撞、融合、共享、流通。数据要素化该如何实现?梅宏提出三个递进层次的途径:***,资源化,涉及到原始数据的获取以及数据后期的加工组织,这是数据价值释放的潜力。当前,数据作为基础性、战略性资源已经得到***共识。第二,资产化,数据的资产属性需要在法律上确立,成为像不动产、物产一样可以入表的资产,目前还是空白。第三,在资产化的基础上实现资本化,而且要商品化。使得数据价值可以度量、可以交换,成为被经营的产品或者商品,以此让数据要素价值得以释放,并创造新价值。 如何建立健全数据确权制度?数据商业价值
业内人士认为,“数字资产是拥有二进制形式数据所有权,产生并存储在计算机、智能手机、数字媒体或云端等设备中。”“数据资产是拥有数据权属(勘探权、使用权、所有权)、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。”从经济学视角看,数据产品、数据商品、数据要素作为资产计入经济主体才能作为经济活动的标的。因此,数字资产是数据产品、数据商品、数据要素得以实现的基础。区块链技术出现后,**银行推出的**呼之欲出,数字资产的外延再次得到拓展,**、**等均归为一类数字资产。从数字资产概念的演化看,其外延在不断拓展,“数字”的属性不断被弱化,“资产”的属性不断被强化。 企业数据资产化数据资源范围如何认定?
数据计量还可以提供数据的可追溯性和审计性。通过对数据进行计量,可以记录数据的来源和处理过程,提供数据的可追溯性和审计性。这有助于企业遵守数据合规要求,保护数据的合法性和安全性。然而,数据计量也面临一些挑战。首先,数据计量的技术和工具需要不断更新和改进,以适应不断变化的数据环境和需求。其次,数据计量的实施需要专业的人才和团队支持,需要培养具备数据计量能力的专业人才。综据计量是数据经济发展的重要趋势,有助于企业更好地管理和利用数据资产,提高数据的价值和效益。然而,数据计量也需要克服一些挑战,包括技术和工具的更新、专业人才的培养等问题。因此,企业需要加强数据计量的研究和实践,推动数据计量的技术和工具的创新,培养专业的人才,以充分发挥数据的价值。
上世纪八九十年代互联网的很广普及,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很多认可,数据的资源性、资产性得到很广认可。数据确权对于人工智能发展有何影响?
对于企业和机构而言,数据资产化的业务价值链可以分为五大环节:源数据、数据采集、数据存储、数据处理和数据应用。其中,数据应用又可以细分为可视化、内部应用和交易变现三个小环节。这些环节共同构成了数据资产化的完整业务链条,其中源数据、数据存储和数据交易变现是战略环节,对整个业务链条具有重大影响。提供数据资产化工具的厂商应关注这些战略环节,以巩固其在业内的优势地位。在当今数据驱动的商业环境中,数据资产入表已成为企业实现数据价值比较大化的关键步骤。羽山数据致力于为客户提供qQ面的数据资产入表解决方案。 数据确权是实现数据治理的重要一环。数据资产会计核算平台
以交易流通为驱动的数据产品建设及运营。数据商业价值
数据资产入表的战略意义数据资产入表不仅是企业财务和会计管理的一部分,更是企业战略的重要组成。羽山数据的数据资产入表解决方案覆盖了从数据合规、安全评估、数据治理、资产评估、数据交易到Z终的数据资本化等全流程,结合链合体各成员单位的能力优势,实现了数据资产的内外循环。羽山数据将基于数据全生命周期管理,提供数据治理、数据资产盘点及数据分类分级等入表前期必要的准备工作,并由专业技术团队各项隐私保护算法保护系统的连接性和流通性,为数据资产入表提供坚实的支撑。 数据商业价值
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,...